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Le connessioni funzionali tra diverse reti cerebrali possono predire l’età di una persona

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Credito: Pixabay/CC0 di dominio pubblico

I neuroscienziati hanno cercato di capire per decenni come il cervello umano cambia nel corso della vita. Ciò potrebbe in definitiva aiutare a ideare trattamenti più efficaci per i disturbi neurologici e cognitivi osservati principalmente negli anziani.

I ricercatori della Drexel University e della Villanova University hanno recentemente condotto uno studio per indagare la relazione tra l’età e l’accoppiamento funzionale tra specifiche reti neurali nel cervello. Il loro articolo, pubblicato in Psicologia e invecchiamentomostra che la connettività tra determinate regioni del cervello può prevedere l’età cronologica delle persone con un alto livello di accuratezza.

“Una domanda di vecchia data nella letteratura sull’invecchiamento e sulla cognizione riguarda le differenze individuali nelle prestazioni cognitive in funzione dell’età”, ha detto a MedicalXpress la dott.ssa Evangelia Chrysikou, una delle ricercatrici che hanno condotto lo studio. “Più specificamente, quali sono i fattori che determinano il motivo per cui gli adulti più giovani e più anziani differiscono nella loro capacità di eseguire tutti i tipi di compiti di memoria, attenzione o regolazione cognitiva?”

Le differenze nel funzionamento cognitivo tra persone di età diverse sono ben documentate. L’idea che queste differenze siano associate a cambiamenti nella connettività cerebrale (cioè il modo in cui le regioni e le reti del cervello comunicano tra loro) è stata introdotta e discussa in molti articoli di neuroscienza.

“Sebbene la maggior parte della letteratura precedente si sia concentrata su come tali differenze di connettività neurale siano correlate a quanto bene giovani e anziani svolgono diversi compiti cognitivi, nel nostro articolo abbiamo pensato di capovolgere la domanda, per così dire”, ha detto Chrysikou. “Ci siamo chiesti: possiamo usare modelli di connettività cerebrale quando le persone non svolgono alcun compito per prevedere la loro età?”

Come parte del loro studio, Chrysikou e i suoi colleghi, la dott.ssa Irene Kan e la dott.ssa Meghan Caulfield, hanno analizzato i dati raccolti da un’ampia coorte di 547 partecipanti tra i 18 e gli 88 anni, parte di un set di dati di imaging cerebrale pubblicamente disponibile compilato dal Cambridge Centro per l’invecchiamento e le neuroscienze (CamCAN). Analizzando questi dati, il team ha in primo luogo studiato se la connettività tra la rete di controllo esecutivo (ECN) e le regioni della rete in modalità predefinita (DMN) nel cervello può prevedere l’età.

“Per fare ciò, abbiamo utilizzato una tecnica statistica consolidata chiamata analisi di regressione multipla”, ha spiegato Chrysikou. “Abbiamo ulteriormente esaminato come la connettività tra ECN, DMN e un’altra regione, la rete di salienza (SN), che si pensa mitighi il modo in cui le regioni ECN e DMN parlano tra loro, influisca sulla forza delle connessioni tra le aree ECN e DMN”.

Le analisi effettuate da Chrysikou e dai suoi colleghi hanno prodotto molti risultati interessanti. In particolare, i risultati hanno mostrato che la connettività funzionale tra reti cerebrali su larga scala può prevedere l’età con buona precisione e che varia nel corso della vita. Più specificamente, hanno scoperto che la connettività tra le regioni cerebrali ECN e DMN rappresenta una parte significativa della variabilità dell’età.

È interessante notare che i ricercatori hanno scoperto che quando includevano anche il SN (un insieme di regioni del cervello che seleziona gli stimoli esterni o interni salienti su cui il cervello concentra la sua attenzione) nelle loro analisi, potevano prevedere l’età di una persona con una precisione ancora maggiore. In futuro, il loro lavoro potrebbe aiutare a comprendere meglio i modelli di connettività cerebrale associati al declino delle capacità cognitive osservato in età avanzata.

“Ulteriori analisi di coorte di età che abbiamo condotto hanno ulteriormente evidenziato che queste relazioni variano nel corso della vita”, ha aggiunto Chrysikou. “Riteniamo che questi risultati espandano la nostra attuale comprensione delle variazioni nella connettività di rete intrinseca su larga scala in funzione dell’invecchiamento in buona salute. Il nostro prossimo passo sarà esaminare queste relazioni nel contesto delle prestazioni delle attività”.


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