طور العلماء نماذج ذكاء اصطناعي متقدمة قادرة على التنبؤ بعمر الدماغ بدقة ملحوظة باستخدام صور الرنين المغناطيسي التقليدية، بحسب بحث نُشر في مجلة Nature Communications بتاريخ 5 يوليو 2025.
تُظهر الدراسة كيف يمكن لخوارزميات التعلم العميق، وخاصة الشبكات العصبية الالتفافية (CNNs)، تحليل بيانات الرنين المغناطيسي الهيكلية للدماغ لتقدير العمر البيولوجي للدماغ لدى الشخص. وعلى عكس الأساليب السابقة التي اعتمدت على ميزات مستخرجة مسبقاً، تتعلم هذه النماذج مباشرة من بيانات الرنين الخام، ما يمكّنها من التقاط أنماط دقيقة قد يصعب اكتشافها بطرق أخرى.
ويُعتبر الفرق بين العمر المتوقع للدماغ بواسطة الذكاء الاصطناعي والعمر الزمني، والمعروف باسم فجوة عمر الدماغ (BAG) أو فرق العمر المتوقع (PAD)، مؤشراً حيوياً قوياً لصحة الدماغ. وقد ارتبطت الفجوة الإيجابية—حيث يتجاوز العمر المتوقع العمر الزمني—بضعف الإدراك، وزيادة خطر الإصابة بالأمراض العصبية التنكسية، وتراجع اللياقة البدنية والذهنية.
يشرح الباحث الرئيسي: "توفر فجوة عمر الدماغ وسيلة لقياس صحة دماغ الفرد من خلال حساب الانحراف عن مسار الشيخوخة الطبيعي. هذا يمكن أن يساعد في تحديد الأشخاص المعرضين لخطر الإصابة بأمراض مثل الزهايمر أو باركنسون قبل سنوات من ظهور الأعراض".
درّب فريق البحث نماذجه على آلاف من صور أدمغة أشخاص أصحاء، ثم قاموا باختبارها على مجموعات بيانات مستقلة. وحققت النماذج دقة ملحوظة مع متوسط خطأ مطلق بلغ 4-5 سنوات فقط. والأهم من ذلك، أثبتت التقنية موثوقية عالية عبر أجهزة وبرتوكولات تصوير مختلفة.
يمثل هذا التقدم خطوة هامة نحو مراقبة صحة الدماغ بشكل شخصي. ومع تقدم سكان العالم في العمر، يمكن أن تصبح هذه الأدوات ذات قيمة كبيرة لاستراتيجيات التدخل المبكر، مما يسمح للأطباء باتخاذ إجراءات وقائية قبل حدوث تنكس عصبي لا يمكن عكسه. وقد بدأ الباحثون بالفعل في استكشاف تطبيقات سريرية لهذه التقنية، مع نتائج أولية واعدة في التنبؤ بتدهور القدرات الإدراكية.