Video Experimental Relacionado
Updated: Feb 21, 2026
12:28
Abbiategrasso Brain Bank Protocol for Collecting, Processing and Characterizing Aging Brains
Published on: June 3, 2020
18.3K
Estimación de la edad cerebral estructural basada en aprendizaje profundo en el trastorno bipolar y la esquizofrenia:
Akila Weerasekera1,2,3, Shuqin Zhou1,2,3, Chao Wang1,2,3
1Psychotic Disorders Division, McLean Hospital, Belmont, Massachusetts, USA.
Human brain mapping
|February 19, 2026
Resumen
La esquizofrenia (SZ) y el trastorno bipolar (BD) muestran un envejecimiento cerebral acelerado (Brain-PAD) al principio de la edad adulta, con una mayor variabilidad que los controles sanos (HC). Las regiones frontotemporales son los principales impulsores de estas predicciones de edad cerebral.
Área de la Ciencia:
- Neurociencia; Psiquiatría; Radiología
Sus antecedentes:
- El envejecimiento cerebral acelerado se relaciona con enfermedades mentales graves como la esquizofrenia (SZ) y el trastorno bipolar (BD).; Brain-PAD, un biomarcador de neuroimagen, muestra potencial pero requiere una mayor comprensión de su desarrollo y variabilidad en SZ y BD.; La investigación existente carece de un análisis detallado de los patrones regionales de envejecimiento cerebral en estas afecciones.
Objetivo del estudio:
- Investigar la trayectoria de desarrollo y los impulsores regionales de Brain-PAD en SZ y BD utilizando un enfoque de aprendizaje profundo.; Evaluar la variabilidad dentro del grupo e identificar las regiones cerebrales que contribuyen a la predicción de la edad en pacientes con SZ y BD.; Comparar los patrones de Brain-PAD entre SZ, BD y controles sanos (HC).
Principales métodos:
- Se entrenó una red neuronal convolucional 3D (3D-CNN) con datos de RM estructural de HC (n=155) y se aplicó a cohortes independientes de SZ (n=161) y BD (n=122).; Se calculó Brain-PAD como la edad cerebral predicha menos la edad cronológica.; Grad-CAM identificó las contribuciones regionales; los análisis estadísticos examinaron las interacciones edad-grupo y la heterogeneidad.
Principales resultados:
- El modelo 3D-CNN demostró una alta precisión en HC (MAE=3.05 años) pero una precisión reducida en BD (MAE=8.86 años) y SZ (MAE=9.01 años).; La media de Brain-PAD se elevó significativamente en SZ (+6.7 años) y BD (+4.2 años) en comparación con HC (+0.7 años), particularmente a edades más tempranas.; SZ y BD mostraron una mayor heterogeneidad y divergencia de Brain-PAD de las trayectorias de HC después de los 40 años. Las regiones frontotemporales fueron predictores clave de la edad cerebral en todos los grupos.
Conclusiones:
- SZ y BD exhiben un envejecimiento cerebral aparente acelerado (Brain-PAD) al principio de la edad adulta, con mayor heterogeneidad que HC.; Las regiones frontotemporales son críticas para la predicción de la edad cerebral, lo que indica sensibilidad a los cambios estructurales relacionados con la edad.; Brain-PAD sirve como un marcador a nivel de grupo del envejecimiento cerebral aparente, lo que justifica una investigación longitudinal, especialmente en lo que respecta a la divergencia en la mediana edad.
