طور العلماء نماذج متقدمة من الذكاء الاصطناعي قادرة على التنبؤ بعمر الدماغ بدقة مذهلة باستخدام صور الرنين المغناطيسي الاعتيادية، وذلك وفقاً لدراسة نُشرت في مجلة Nature Communications بتاريخ 5 يوليو 2025.
تُظهر الدراسة كيف يمكن لخوارزميات التعلم العميق، وخاصة الشبكات العصبية الالتفافية (CNNs)، تحليل بيانات الرنين المغناطيسي البنيوية للدماغ لتقدير العمر البيولوجي للدماغ لدى الشخص. وعلى عكس الأساليب السابقة التي اعتمدت على ميزات مستخرجة مسبقاً، تتعلم هذه النماذج من الذكاء الاصطناعي مباشرة من بيانات الرنين المغناطيسي الخام، وتلتقط أنماطاً دقيقة قد لا تُلاحظ بطرق أخرى.
ويُعد الفرق بين العمر المتوقع للدماغ بواسطة الذكاء الاصطناعي والعمر الزمني، والمعروف بفجوة 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 التنكسية العصبية، وتدهور اللياقة البدنية والذهنية.
وأوضح الباحث الرئيسي: "تتيح لنا فجوة عمر الدماغ وسيلة لقياس صحة دماغ الفرد من خلال رصد الانحراف عن مسار الشيخوخة الطبيعي. يمكن أن يساعد ذلك في تحديد الأشخاص المعرضين لخطر الإصابة بأمراض مثل الزهايمر أو باركنسون قبل سنوات من ظهور الأعراض".
درب فريق البحث نماذجهم على آلاف من صور أدمغة أشخاص أصحاء قبل اختبارها على مجموعات بيانات مستقلة. وحققت النماذج دقة عالية مع متوسط أخطاء مطلقة بلغ 4-5 سنوات فقط. والأهم من ذلك، أظهرت التقنية موثوقية قوية عبر أجهزة تصوير وبروتوكولات مختلفة.
يمثل هذا التقدم خطوة كبيرة نحو مراقبة صحة الدماغ بشكل شخصي. ومع تقدم سكان العالم في العمر، قد تصبح مثل هذه الأدوات ذات قيمة كبيرة لاستراتيجيات التدخل المبكر، مما يتيح للأطباء اتخاذ تدابير وقائية قبل حدوث تنكس عصبي لا رجعة فيه. وقد بدأ الباحثون بالفعل في استكشاف تطبيقات سريرية للتقنية، مع نتائج أولية واعدة في التنبؤ بتدهور القدرات الإدراكية.