Una nueva inteligencia artificial llamada DunedinPACNI estima la edad biológica del cerebro a partir de resonancias magnéticas, con el objetivo de medir el envejecimiento cerebral y anticipar el riesgo de deterioro cognitivo. Este sistema, cuyo nombre es un acrónimo de Pace of Aging Calculated from NeuroImaging (en español, “velocidad de envejecimiento calculada a partir de neuroimagen”), analiza imágenes cerebrales para calcular la rapidez con que envejece el cerebro en función de cambios como el grosor cortical y el volumen de materia gris.
Este modelo se desarrolló con datos de más de mil personas seguidas durante cinco décadas en el Estudio Dunedin, en Nueva Zelanda. El algoritmo se entrenó mediante aprendizaje automático supervisado, con cerca de 50,000 escáneres cerebrales y biomarcadores de salud general, rendimiento cognitivo y fragilidad física, detectando señales sutiles de envejecimiento que podrían pasar desapercibidas en un análisis convencional.
Según los resultados iniciales publicados en Nature Aging, revista especializada en estudios del envejecimiento, DunedinPACNI logró asociar su puntuación de envejecimiento cerebral con el riesgo de enfermedades crónicas y mortalidad prematura. Estas correlaciones podrían ayudar a fortalecer estrategias de prevención o intervenciones de salud, aunque todavía falta validación antes de considerarlas de uso clínico rutinario.
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La medición de la edad biológica busca ir más allá de la edad cronológica y detectar a personas que podrían beneficiarse de intervenciones tempranas para conservar sus capacidades cognitivas. Esto es relevante ante el aumento de población mayor de 65 años, que según la ONU llegará al 16% de la población mundial para 2050, con altos costos sociales y económicos.
Por ahora, DunedinPACNI no cuenta con autorización para uso clínico y permanece en fase de validación. Sus desarrolladores consideran necesario recopilar más evidencia antes de adoptarlo de forma generalizada, aunque confían en que este tipo de inteligencia artificial podrá reforzar estrategias de prevención y apoyar decisiones médicas más personalizadas en el futuro cercano.
Imagen: Generada con IA / ChatGPT
