Certas doenças crônicas associadas ao declínio cognitivo, como doença de Alzheimer, diabetes tipo 2 e esquizofrenia, podem ter impacto significativo no envelhecimento do cérebro. Como a incidência desses quadros tem aumentado na última década, identificar a transição do envelhecimento saudável para o patológico é fundamental para uma intervenção precoce, assim como para melhorar a qualidade de vida e manter a independência e autonomia dessa população. Com uso de técnicas de inteligência artificial, um estudo conduzido na Universidade de Coimbra, em Portugal, apontou que a estimativa da diferença de idade cerebral prevista e a cronológica (brain age gap estimation – BrainAGE) pode ser um potencial biomarcador do envelhecimento nesse processo transitório.
A partir de um conjunto de dados robusto de onze repositórios de código aberto e dois conjuntos de dados locais, os pesquisadores utilizaram como metodologia o conceito de brain age gap estimation (BrainAGE). Esta é uma técnica que usa neuroimagem – no caso, ressonância magnética estrutural – e aprendizado de máquina para prever a diferença entre a idade cronológica e a idade cerebral estimada. “O objetivo foi avaliar o desempenho dos modelos nas três doenças de interesse do estudo, ou seja, o Alzheimer, o diabetes tipo 2 e a esquizofrenia”, descrevem os autores.
Achados
Através dos modelos de inteligência artificial foram obtidos mapas de sensibilidade que permitiram interpretar as regiões do cérebro que mais contribuíam para o cálculo da idade biológica. Os autores explicam que esses mapas fornecem uma diferenciação fisiopatológica significativa para as três patologias consideradas, em comparação com controles saudáveis. Entretanto, a média do BrainAGE varia entre as patologias.
“A doença de Alzheimer apresenta maior média de idade cerebral (cerca de 9 anos), seguida pelo diabetes tipo 2 (cerca de 5 anos) e, finalmente, pela esquizofrenia (cerca de 2 anos). Esse resultado pode ser explicado pelo grau de mudanças estruturais em cada uma das patologias”, observam. Embora nenhum estudo anterior tenha comparado as mudanças estruturais das três doenças, os dados são consistentes ao fato de que a esquizofrenia apresenta menor perda neural direta em comparação com as outras condições.
O BrainAGE codifica padrões de especificidade de doença. Com isso, os mapas de sensibilidade podem revelar diferenças estruturais e morfológicas impulsionadas pelo envelhecimento patológico. “Os mapas de sensibilidade produziram padrões característicos entre diferentes patologias cerebrais, destacando que essas previsões codificam informações específicas da doença. Isso corrobora a hipótese de que doenças podem acelerar o processo de envelhecimento”, avaliam.
De acordo com os autores, essas conclusões podem abrir novos caminhos no diagnóstico do declínio cognitivo associado a essas enfermidades. Além disso, na prática, será possível usar esta medida como um biomarcador útil no diagnóstico precoce de doenças neurodegenerativas. O artigo ‘Unravelling pathological ageing with brain age gap estimation in Alzheimer’s disease, diabetes and schizophrenia’ foi publicado em março de 2025 no periódico científico Brain Communication.
