El cerebro experimenta cambios funcionales dinámicos a lo largo de la vida y precisar cómo evolucionan estos cambios y su relación con la edad cronológica es crucial para entender el proceso de envejecimiento, las disparidades a múltiples niveles y trastornos cerebrales como el espectro de la enfermedad de Alzheimer. Los relojes cerebrales o modelos de edad cerebral han emergido como herramientas métricas transdiagnósticas que evalúan la salud cerebral afectada por diversos factores, sugiriendo que podrían capturar la diversidad multimodal en la función cerebral.
Las poblaciones de América Latina y el Caribe (ALC) muestran una mayor diversidad genética y exposomas físicos, sociales e internos diferentes que influyen en los fenotipos cerebrales. Además, la desigualdad en ingresos y en el nivel socioeconómico, los altos niveles de contaminación del aire, el acceso limitado a una atención médica oportuna y efectiva, la creciente prevalencia de enfermedades transmisibles y no transmisibles, y el bajo nivel educativo son factores determinantes de la salud cerebral en estas regiones.
Por lo tanto, aunque medir la brecha de edad cerebral podría mejorar nuestra comprensión del riesgo de enfermedades y su impacto en el envejecimiento acelerado, existe una falta de investigación sobre modelos de edad cerebral en estas poblaciones subrepresentadas que enfrentan grandes disparidades socioeconómicas y de salud. En esta línea, se ha publicado en Nature Medicine un estudio que analiza este problema.
Factores que influyen en los cambios cerebrales
Las diferencias de sexo y género emergen como factores clave que influyen en los cambios que sufre el cerebro. Los estudios sobre la atrofia en el espectro de la enfermedad de Alzheimer muestran que la atrofia cerebral progresa más rápidamente en mujeres que en hombres. Además, la desigualdad de género a nivel nacional está vinculada a diferencias en el grosor cortical entre los sexos. La desigualdad de género estructural agrava aún más la salud cerebral, ya que los entornos adversos pueden afectar la ramificación dendrítica y la formación de sinapsis.
No obstante, hasta la fecha no se ha investigado el espectro de anomalías en la edad cerebral, incluidos los efectos de la heterogeneidad demográfica en diferentes regiones geográficas, entre sexos y en el continuo de la salud cerebral a la enfermedad. Además, la mayoría de los estudios se han llevado a cabo con participantes del hemisferio norte, lo que limita la generalización de los resultados a las poblaciones subrepresentadas del sur, incluyendo África y Latinoamérica.
Por otro lado, los estudios de aprendizaje automático multimodal muestran un gran potencial para el análisis del envejecimiento cerebral; sin embargo, la mayoría se centran en imágenes por resonancia magnética estructural (IRM), lo que omite la dinámica de la red cerebral. Las dimensiones espaciotemporales complejas pueden ser rastreadas con precisión espacial mediante imágenes por resonancia magnética funcional (IRMf) y con precisión en milisegundos utilizando electroencefalografía (EEG). Además, los métodos de aprendizaje automático estándar tienen una capacidad de generalización menor en comparación con los métodos de aprendizaje profundo.
Los índices de edad cerebral han estado limitados por el uso predominante de IRM o tomografía por emisión de positrones, que son menos accesibles y asequibles en África y Latinoamérica, lo que genera sesgos de selección. El EEG ofrece una solución debido a su relación coste-efectividad, portabilidad y facilidad de implementación en el estudio del envejecimiento y la demencia. Sin embargo, pocos estudios han combinado técnicas accesibles con aprendizaje profundo para desarrollar marcadores escalables de la edad cerebral.
Profundizar en el análisis cerebral
Teniendo dicho contexto, los investigadores hicieron uso de señales de fMRI y EEG en reposo por separado para evaluar si una secuencia computacional de aprendizaje profundo puede capturar las diferencias en el envejecimiento cerebral en poblaciones heterogéneas, basándonos en un total de 5.306 conjuntos de datos. Incluimos datos de fMRI de 2.953 participantes de Argentina, Chile, Colombia, México y Perú, así como de EE. UU., China y Japón. El conjunto de datos de EEG abarcó a 2.353 participantes de Argentina, Brasil, Chile, Colombia y Cuba, además de Grecia, Irlanda, Italia, Turquía y el Reino Unido. Así, se enfocaron en la enfermedad de Alzheimer y en la demencia frontotemporal (bvFTD) porque estas condiciones son las causas más comunes de demencia de aparición tardía y temprana, respectivamente.
Los modelos entrenados y evaluados con conjuntos de datos no ALC mostraron una mayor coincidencia con la edad cronológica, mientras que los modelos aplicados a los conjuntos de datos de ALC revelaron mayores discrepancias en la edad cerebral, lo que sugiere un envejecimiento acelerado. Además, los investigadores observaron un aumento en la brecha de edad cerebral desde los controles hasta el deterioro cognitivo leve (DCL) y la enfermedad de Alzheimer y las diferencias de sexo indicaron una brecha de edad cerebral más amplia en las mujeres en los grupos de control y enfermedad de Alzheimer.
La mayoría de los patrones de reloj cerebral se confirmaron y replicaron de manera independiente en fMRI y EEG. Los factores macrosociales a nivel agregado, como la desigualdad socioeconómica, la contaminación y la carga de enfermedades transmisibles y no transmisibles, influenciaron la brecha de edad cerebral, especialmente en ALC. Estos hallazgos proporcionan un marco que captura la diversidad multimodal asociada con el envejecimiento acelerado en diferentes contextos globales.
Envejecimiento cerebral acelerado
Los resultados del estudio sugieren que pertenecer a una región de América Latina y el Caribe está asociado con un envejecimiento cerebral acelerado. Los factores relacionados con la diversidad, que incluyen diferentes exposiciones y resultados de enfermedades, pueden influir en las brechas de edad cerebral tanto en ALC como fuera de estas regiones. Además, señalan que los trastornos neurocognitivos desempeñaron un papel crucial en estas brechas.
Sin embargo, la desigualdad socioeconómica estructural, así como el aumento de los niveles de contaminación del aire y la carga de enfermedades transmisibles y no transmisibles, también son factores importantes que afectan la brecha de edad cerebral. El hecho de que estos efectos sean más pronunciados en ALC sugiere, según el estudio, que las desigualdades subyacentes y las condiciones ambientales y de salud adversas tienen un impacto macrosocial y estructural en las diferencias regionales observadas. Además, la inmigración podría influir en la edad cerebral a través de determinantes sociales de la salud y la diversidad genética. En América Latina y el Caribe, las mezclas tricontinentales resultan en una notable diversidad ancestral tanto dentro como entre países, lo que afecta la prevalencia de la demencia y los fenotipos cerebrales. “Los estudios futuros deberían tener en cuenta estos posibles efectos en las brechas de edad cerebral”, destacan los investigadores.
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