Bilim insanları, beyinlerinin tek bir görüntüsüne bakarak bir kişinin tüm vücudunun ne kadar hızlı yaşlandığını belirleyebileceğini iddia ediyor. Yeni bir çalışmada yayımlanan bulgulara göre, araştırmacılar beyin MRG'lerini kullanarak biyolojik yaşlanma için bir ölçüt geliştirdi. Bu aracın, kişilerin gelecekteki bilişsel bozukluk, bunama, kalp hastalığı gibi kronik rahatsızlıklar, fiziksel zayıflık ve erken ölüm riskini tahmin edebileceği belirtiliyor.
Çalışmanın baş yazarı, psikoloji ve nörobilim profesörü, tek bir beyin MRG'sinden yararlanarak bir kişinin mevcut yaşlanma hızını ölçmenin yeni bir yolunu sunduklarını belirtti. Yapılan açıklamaya göre, daha hızlı yaşlanmak diyabet, kalp hastalığı, felç ve bunama gibi birçok hastalığın riskini artırıyor.
Araştırmacılar, 1972-1973 doğumlu 1037 kişinin doğumdan orta yaşa kadar takip edildiği bir çalışmanın verilerini kullandı. Bu katılımcılar, yaşları 45 olduğunda beyin MRG'leri çekilerek beyin yapısı analiz edildi. Beyin yapısı derken, çeşitli beyin bölgelerinin hacmi ve kalınlığı ile beyaz ve gri cevher oranları dikkate alındı. Bu veriler bir makine öğrenmesi algoritmasından geçirildi.
İşlenmiş beyin verileri, katılımcılardan aynı zamanda toplanan diğer verilerle karşılaştırıldı. Bu veriler arasında fiziksel ve bilişsel düşüş testleri, öznel sağlık durumu ve kırışıklıklar gibi yüz yaşlanması belirtileri yer alıyordu. Araştırmacılar, bu alanlardaki daha büyük düşüşlerin genel olarak daha hızlı yaşlanma temposuyla bağlantılı olduğunu ve beyin verilerindeki özelliklerin bu metriklerle ilişkilendirildiğini belirtti. Geliştirdikleri modele "Neuroimaging'den Hesaplanan Yaşlanma Hızı (DunedinPACNI)" adını verdiler.
Daha önce araştırmacılar, epigenomdan hesaplanan yaşlanma hızı (DunedinPACE) adında benzer bir araç geliştirmişti. Bu metrik, kan örneklerindeki DNA moleküllerine bağlanan kimyasal etiketleri, yani metilasyonu inceleyerek kişilerin yaşlanma hızını tahmin ediyordu. Metilasyon, DNA'nın temel kodunu değiştirmeden gen aktivitesini etkileyen bir tür epigenetik değişiklik olarak tanımlanıyor.
Araştırmacılar, DunedinPACNI'nin beyin MRG'si olan ancak epigenetik verisi bulunmayan çalışmaların hızlandırılmış yaşlanmayı ölçmesine olanak tanıdığını belirtti. Yeni araçları, epigenetik verisi olan çalışmalarda yaygın olarak kullanılan DunedinPACE ile benzer sonuçlar verdi.
Yeni araçlarının başka veri kümelerinde de kullanışlı olup olmadığını görmek için araştırmacılar, Birleşik Krallık Biyo Bankası'ndan 42.000, Alzheimer Hastalığı Nörogörüntüleme Girişimi'nden (ADNI) 1.700 ve beş Güney Amerika ülkesinden veri içeren BrainLat setinden 369 beyin MRG'si kullanarak yaşlanma hızını tahmin etti. Beyin görüntüleme araştırmaları için bulguların farklı veri kümeleri ve demografik gruplar arasında genelleşmesini sağlamanın büyük bir öncelik olduğu vurgulandı.
Araştırmacılar, DunedinPACNI'nin bu diğer gruplardaki yaşlanma oranını doğru bir şekilde tahmin edebildiğini ve geçmişte kullanılan diğer ölçümler kadar doğru olduğunu buldu. Birleşik Krallık Biyo Bankası ve ADNI ayrıca, kavrama gücü ve yürüme hızı gibi fiziksel zayıflık testleri ile kalp krizi, felç, kronik obstrüktif pulmoner hastalık (KOAH) ve tüm nedenlere bağlı ölüm oranları gibi yaşlanmanın belirli sağlık etkilerine dair ölçümler de içeriyordu. Bu ek ölçümler kullanılarak, DunedinPACNI ile belirlenen daha hızlı yaşlanma oranlarının kalp krizi, felç, KOAH ve ölüm riskinde artışla bağlantılı olduğu gösterildi.
Araştırmacılar, kullanılan MRG türlerinin rutin olarak toplandığı için DunedinPACNI'nin yaygın olarak benimsenme potansiyeline sahip olduğuna inanıyor. Artık veri işleme ve "sağlıklı" ve "düşük kaliteli" yaşlanmayı yansıtan standartların belirlenmesi gerektiği belirtildi. Özellikle BrainLat verileriyle iyi çalışması, modelin genellenebilirliğini desteklemesi açısından önemli bir başarı olarak değerlendirildi. Ancak, genetik ve diğer faktörlerin önemli ölçüde farklı olabileceği diğer veri kümelerinin de incelenmesinin faydalı olacağı düşünülüyor.
Bu aracın gelecekte, bireysel hastalar için tıbbi müdahaleleri iyileştirmek amacıyla geleneksel sağlık ölçümlerinin yerini alabileceği öngörülüyor. Araştırmacılar, aracın doktorlar tarafından kullanılması onaylanırsa, hastaların yaşa bağlı sağlık sorunlarına belirtiler ortaya çıkmadan önce hazırlanmalarına yardımcı olabileceğini düşünüyor. Araştırmacılar, semptomlar başlamadan önce hastalık riskini tahmin edebilmenin kendilerini şaşırttığını ve bunun yaşlanmayı genel olarak, özellikle de genç ve sağlıklı insanlarda incelemenin önemini gösteren harika bir örnek olduğunu ifade etti. Hastalanmış kişiler incelendiğinde hikayenin büyük bir kısmının kaçırıldığı vurgulandı.
