नया एआई मॉडल मापता है कि मस्तिष्क की उम्र कितनी तेजी से है

पहले-से-काइंड टूल गैर-इनवेसिव रूप से चुंबकीय अनुनाद इमेजिंग (एमआरआई) स्कैन का विश्लेषण करके मस्तिष्क के परिवर्तनों की गति को ट्रैक कर सकता है। तेजी से मस्तिष्क की उम्र बढ़ने से संज्ञानात्मक हानि के एक उच्च जोखिम के साथ निकटता से संबंध है, आंद्रेई इरिमिया, गेरोन्टोलॉजी के एसोसिएट प्रोफेसर, बायोमेडिकल इंजीनियरिंग, क्वांटिटेटिव एंड कम्प्यूटेशनल बायोलॉजी और न्यूरोसाइंस ने यूएससी लियोनार्ड डेविस स्कूल ऑफ गेरोन्टोलॉजी में और किंग्स कॉलेज लंदन में मनोवैज्ञानिक चिकित्सा के एसोसिएट प्रोफेसर का दौरा किया। ।

“यह एक उपन्यास माप है जो अनुसंधान प्रयोगशाला और क्लिनिक दोनों में मस्तिष्क के स्वास्थ्य को ट्रैक करने के तरीके को बदल सकता है,” उन्होंने कहा। “यह जानना कि किसी का मस्तिष्क कितनी तेजी से उम्र बढ़ने के लिए शक्तिशाली हो सकता है।”

इरिमिया अध्ययन के वरिष्ठ लेखक हैं जो नए मॉडल और इसकी भविष्य कहनेवाला शक्ति का वर्णन करते हैं; अध्ययन 24 फरवरी, 2025 को प्रकाशित किया गया था राष्ट्रीय विज्ञान अकादमी की कार्यवाही।

जैविक मस्तिष्क युग बनाम कालानुक्रमिक युग

जैविक आयु एक व्यक्ति की कालानुक्रमिक आयु से अलग है, इरिमिया ने कहा। दो लोग जो अपनी जन्मतिथि के आधार पर एक ही उम्र के होते हैं, उनके शरीर के लिए बहुत अलग जैविक युग हो सकते हैं कि उनका शरीर कितना अच्छा काम कर रहा है और शरीर के ऊतकों को “पुराने” कैसे एक सेलुलर स्तर पर दिखाई देते हैं।

जैविक उम्र के कुछ सामान्य उपाय एपिजेनेटिक एजिंग और डीएनए मेथिलिकरण को मापने के लिए रक्त के नमूनों का उपयोग करते हैं, जो सेल में जीन की भूमिकाओं को प्रभावित करता है। हालांकि, रक्त के नमूनों से जैविक उम्र को मापना मस्तिष्क की उम्र को मापने के लिए एक खराब रणनीति है, इरीमिया ने समझाया। मस्तिष्क और रक्तप्रवाह के बीच की बाधा रक्त कोशिकाओं को मस्तिष्क में पार करने से रोकती है, जैसे कि किसी के हाथ से रक्त का नमूना मस्तिष्क में सीधे मिथाइलेशन और अन्य उम्र बढ़ने से संबंधित प्रक्रियाओं को प्रतिबिंबित नहीं करता है। इसके विपरीत, एक रोगी के मस्तिष्क से सीधे एक नमूना लेना एक बहुत अधिक आक्रामक प्रक्रिया है, जिससे डीएनए मिथाइलेशन और मस्तिष्क की उम्र बढ़ने के अन्य पहलुओं को सीधे मानव मस्तिष्क की कोशिकाओं से सीधे मापने के लिए अप्राप्य हो जाता है।

इरिमिया और सहकर्मियों के पिछले शोध ने एमआरआई स्कैन की क्षमता पर प्रकाश डाला जो गैर-इनवेसिव रूप से मस्तिष्क के जैविक आयु को मापता है। पहले के मॉडल ने विभिन्न उम्र के हजारों लोगों और संज्ञानात्मक स्वास्थ्य परिणामों के एमआरआई स्कैन से संकलित डेटा के लिए एक मरीज के मस्तिष्क शरीर रचना की तुलना करने के लिए एआई विश्लेषण का उपयोग किया था।

हालांकि, मस्तिष्क की उम्र का अनुमान लगाने के लिए एक एमआरआई स्कैन का विश्लेषण करने की पार-अनुभागीय प्रकृति की बड़ी सीमाएं थीं, उन्होंने कहा। उदाहरण के लिए, पिछला मॉडल, यह बता सकता है कि क्या किसी मरीज का मस्तिष्क उनके कैलेंडर की उम्र की तुलना में दस साल “पुराना” था, यह इस बारे में जानकारी नहीं दे सकता था कि क्या अतिरिक्त उम्र बढ़ने से पहले या बाद में उनके जीवन में हुआ था, और न ही यह संकेत दे सकता है कि क्या मस्तिष्क उम्र बढ़ने में तेजी आ रही थी।

मस्तिष्क की उम्र बढ़ने की अधिक सटीक तस्वीर

एक नया विकसित तीन-आयामी कन्व्यूशनल न्यूरल नेटवर्क (3D-CNN) यह मापने के लिए एक अधिक सटीक तरीका प्रदान करता है कि समय के साथ मस्तिष्क की उम्र कैसे होती है। पॉल बोगदान के सहयोग से, इलेक्ट्रिकल और कंप्यूटर इंजीनियरिंग के एसोसिएट प्रोफेसर और यूएससी विटेरबी स्कूल ऑफ इंजीनियरिंग में जैक मुनुशियन अर्ली करियर चेयर के धारक के सहयोग से, मॉडल को प्रशिक्षित किया गया था और संज्ञानात्मक रूप से सामान्य वयस्कों के 3,000 से अधिक एमआरआई स्कैन पर मान्य किया गया था।

पारंपरिक क्रॉस-सेक्शनल दृष्टिकोणों के विपरीत, जो एक समय के बिंदु पर एक स्कैन से मस्तिष्क की उम्र का अनुमान लगाते हैं, यह अनुदैर्ध्य विधि बेसलाइन और अनुवर्ती एमआरआई स्कैन की तुलना उसी व्यक्ति से करती है। नतीजतन, यह अधिक सटीक रूप से पिनपॉइंट न्यूरोनेटोमिक परिवर्तनों को त्वरित या डिक्लेरेटेड उम्र बढ़ने से बंधा। 3 डी-सीएनएन भी व्याख्या करने योग्य “सामर्थ्य नक्शे” उत्पन्न करता है, जो उन विशिष्ट मस्तिष्क क्षेत्रों को इंगित करता है जो उम्र बढ़ने की गति को निर्धारित करने के लिए सबसे महत्वपूर्ण हैं, बोगदान ने कहा।

जब 104 संज्ञानात्मक रूप से स्वस्थ वयस्कों और 140 अल्जाइमर रोग रोगियों के एक समूह पर लागू किया जाता है, तो नए मॉडल की मस्तिष्क की उम्र बढ़ने की गति की गणना दोनों समय बिंदुओं पर दिए गए संज्ञानात्मक फ़ंक्शन परीक्षणों में परिवर्तन के साथ बारीकी से सहसंबद्ध है।

बोगदान ने कहा, “संज्ञानात्मक परीक्षण परिणामों के साथ इन उपायों का संरेखण इंगित करता है कि फ्रेमवर्क न्यूरोकोग्निटिव गिरावट के शुरुआती बायोमार्कर के रूप में काम कर सकता है।” “इसके अलावा, यह संज्ञानात्मक रूप से सामान्य व्यक्तियों और संज्ञानात्मक हानि वाले दोनों में इसकी प्रयोज्यता को प्रदर्शित करता है।”

उन्होंने कहा कि मॉडल में स्वस्थ उम्र बढ़ने और रोग प्रक्षेपवक्र दोनों को बेहतर ढंग से चिह्नित करने की क्षमता है, और इसकी पूर्वानुमान शक्ति एक दिन का आकलन करने के लिए लागू की जा सकती है कि कौन से उपचार व्यक्तिगत विशेषताओं के आधार पर अधिक प्रभावी होंगे।

“मस्तिष्क की उम्र बढ़ने की दरों को संज्ञानात्मक कार्य में परिवर्तन के साथ महत्वपूर्ण रूप से सहसंबद्ध किया जाता है,” इरिमिया ने कहा। “तो, यदि आपके पास मस्तिष्क की उम्र बढ़ने की उच्च दर है, तो आपके पास संज्ञानात्मक कार्य में उच्च दर की संभावना अधिक है, जिसमें स्मृति, कार्यकारी गति, कार्यकारी कार्य और प्रसंस्करण गति शामिल है। यह केवल एक शारीरिक उपाय नहीं है; शारीरिक रचना में हम जो परिवर्तन देखते हैं, वे इन व्यक्तियों के अनुभूति में उन परिवर्तनों से जुड़े होते हैं जिन्हें हम देखते हैं। “

आगे देख रहा

अध्ययन में, इरिमिया और कोउथर्स ने यह भी ध्यान दिया कि कैसे नया मॉडल मस्तिष्क के विभिन्न क्षेत्रों में उम्र बढ़ने की विभिन्न दरों को अलग करने में सक्षम था। इरिमिया ने कहा कि इन मतभेदों में डीलिंग -यह बताते हुए कि वे आनुवांशिकी, पर्यावरण और जीवन शैली के कारकों के आधार पर कैसे भिन्न होते हैं -मस्तिष्क में विभिन्न विकृति कैसे विकसित होती हैं, इस बारे में अंतर्दृष्टि प्रदान कर सकती हैं।

अध्ययन में यह भी दिखाया गया है कि कुछ क्षेत्रों में मस्तिष्क की उम्र बढ़ने की गति लिंगों के बीच भिन्न होती है, जो इस बात पर प्रकाश डाल सकती है कि क्यों पुरुषों और महिलाओं को न्यूरोडीजेनेरेटिव विकारों के लिए अलग -अलग जोखिमों का सामना करना पड़ता है, जिसमें अल्जाइमर भी शामिल है, उन्होंने कहा।

इरिमिया ने कहा कि वह नए मॉडल की क्षमता के बारे में भी उत्साहित हैं कि वे संज्ञानात्मक हानि के किसी भी लक्षण को दिखाने से पहले तेजी से सामान्य मस्तिष्क की उम्र बढ़ने वाले लोगों की पहचान करें। जबकि अल्जाइमर को लक्षित करने वाली नई दवाओं को पेश किया गया है, उनकी प्रभावकारिता शोधकर्ताओं की तुलना में कम रही है और डॉक्टरों ने उम्मीद की है, संभवतः क्योंकि मरीजों को दवा शुरू नहीं हो सकती है जब तक कि पहले से ही अल्जाइमर पैथोलॉजी का एक बड़ा सौदा मस्तिष्क में मौजूद है, उन्होंने समझाया।

“एक बात जो मेरी प्रयोगशाला में बहुत रुचि रखती है, वह अल्जाइमर के लिए जोखिम का अनुमान लगा रही है; हम एक दिन यह कहने में सक्षम होंगे, ‘अभी, ऐसा लगता है कि इस व्यक्ति को अल्जाइमर के लिए 30% जोखिम है।’ हम अभी तक वहां नहीं हैं, लेकिन हम इस पर काम कर रहे हैं, “इरिमिया ने कहा। “मुझे लगता है कि इस तरह का उपाय ऐसे चर का उत्पादन करने में बहुत मददगार होगा जो रोगनिरोधी हैं और अल्जाइमर के जोखिम का पूर्वानुमान लगाने में मदद कर सकते हैं। यह वास्तव में शक्तिशाली होगा, खासकर जब हम रोकथाम के लिए संभावित दवाओं का विकास शुरू करते हैं।”