Một số phần của não bộ có xu hướng teo lại và biến dạng (ảnh: Zephyr/SPL).
TS Andrei Irimia, Đại học Southern California (Hoa Kỳ), người không tham gia vào nghiên cứu này đánh giá, kết quả của công trình này rất đáng chú ý, giúp nâng cao đáng kể sự hiểu biết của các nhà khoa học về lão hóa. Trước nghiên cứu này, chúng ta biết rằng, cấu trúc não thay đổi theo tuổi tác và bệnh tật, tuy nhiên, khả năng nắm bắt sự tương tác phức tạp giữa chúng vẫn còn rất khiêm tốn.
Theo TS Christos Davatzikos, chuyên gia hình ảnh y sinh tại Đại học Pennsylvania (Hoa Kỳ), lão hóa không chỉ gây ra tóc bạc mà còn dẫn đến những thay đổi trong cấu trúc não bộ có thể nhìn thấy qua các hình ảnh chụp cộng hưởng từ (MRI). Nhưng những biến đổi này là rất nhỏ, vì vậy mắt người không thể nhận ra các mô hình thay đổi trong não có liên quan đến sự suy giảm này.
Các nghiên cứu trước đây đã chứng minh rằng, phương pháp học máy có thể “tìm ra” những dấu vết tinh vi của lão hóa từ dữ liệu MRI. Tuy nhiên, những nghiên cứu đó thường bị hạn chế về phạm vi và hầu hết chỉ bao gồm dữ liệu từ một số lượng người tương đối nhỏ. Để xác định các mô hình rộng hơn, nhóm của TS Christos Davatzikos đã mất 8 năm để hoàn thành và công bố kết quả của nghiên cứu này. Nhóm nghiên cứu sử dụng một phương pháp học sâu gọi là Surreal-GAN (phương pháp học biểu diễn bán giám sát được thiết kế để xác định tính không đồng nhất liên quan đến bệnh tật giữa các nhóm bệnh nhân). TS Christos Davatzikos và cộng sự đã đào tạo thuật toán trên các hình ảnh MRI của não từ 1.150 người khỏe mạnh ở độ tuổi 20-49 và 8.992 người lớn tuổi, bao gồm những người đã trải qua suy giảm nhận thức. Điều này đã dạy thuật toán nhận ra các đặc điểm lặp lại của bộ não lão hóa, từ đó cho phép tạo ra một mô hình nội bộ về các cấu trúc giải phẫu có xu hướng thay đổi cùng lúc so với các cấu trúc có xu hướng thay đổi độc lập. Các nhà nghiên cứu sau đó đã áp dụng mô hình này vào hình ảnh MRI của gần 50.000 người tham gia các nghiên cứu về lão hóa và sức khỏe thần kinh. Qua phân tích, họ đã phát hiện ra 5 mô hình teo não khác nhau.
Chứng sa sút trí tuệ (giai đoạn sớm là chứng suy giảm nhận thức nhẹ) có liên quan đến 3/5 mô hình nghiên cứu. Đặc biệt, các mô hình này có thể dự đoán khả năng teo não trong tương lai. Theo TS Christos Davatzikos, nếu muốn dự đoán sự chuyển biến từ nhận thức bình thường sang suy giảm nhận thức nhẹ, một mô hình có thể giúp dự đoán chính xác những biến đổi này. Khi bệnh tiến triển đến giai đoạn muộn hơn, việc sử dụng thêm một mô hình thứ hai sẽ nâng cao độ chính xác của dự đoán. Kết quả kết hợp 3 mô hình đã cho thấy những dự đoán rất chính xác nguy cơ tử vong.
Bên cạnh đó, nhóm nghiên cứu còn phát hiện ra mối liên hệ rõ ràng giữa một số mô hình teo não và các yếu tố sinh lý, môi trường, bao gồm việc uống rượu và hút thuốc, cũng như các dấu hiệu di truyền và sinh hóa liên quan đến sức khỏe. TS Christos Davatzikos cho rằng, những kết quả này có thể phản ánh ảnh hưởng của sức khỏe tổng thể đối với sức khỏe thần kinh, vì tổn thương các hệ cơ quan khác có thể ảnh hưởng đến não bộ. Các nhà khoa học cho biết, họ đang tìm cách làm việc với các tập dữ liệu bao gồm nhiều tình trạng thần kinh hơn với sự đa dạng về chủng tộc và sắc tộc.
BL (theo Nature)