Skillnaden mellan en individs kronologiska ålder och deras hjärnålder mätt utifrån biologisk information har potential att erbjuda kliniskt relevanta biomarkörer av neurologiska syndrom som uppstår sent i livslängden. Även om tidigare hjärnförutsägelsestudier uteslutande har förlitat sig på antingen strukturella eller funktionella hjärndata, undersöker vi här hur multimodala hjärnbildsdata förbättrar åldersförutsägelser. Med hjälp av kortikal anatomi och helhjärna funktionell anslutning på en stor vuxen livslängd prov (N=2354, ålder 19-82), fann vi att multimodala data förbättrar hjärnbaserade åldersprognoser, vilket resulterar i en genomsnittlig absolut förutsägelse fel på 4,29 år. Dessutom fann vi att skillnaden mellan förutsagd ålder och kronologisk ålder fångar kognitiv funktionsnedsättning. Viktigt, hjärnåldersmåttet var robust till förvirrande effekter: huvudrörelse drev inte hjärnbaserad åldersförutsägelse och våra modeller generaliserade rimligt till en oberoende datauppsättning förvärvade på en annan plats (N=475). Generaliseringsprestandan ökade med träningsmodeller på ett större och mer heterogent dataset. Den robusta multimodala hjärnålderns förutsägelser om förvirring, allmängiltighet på olika platser och känslighet för kliniskt relevanta funktionsnedsättningar tyder på lovande framtida tillämpning på tidig förutsägelse av neurokognitiva störningar.
Studie REF undersöker hur multimodala hjärnbildsdata förbättrar åldersprognoser.
Predicting brain‐age from multimodal imaging data captures cognitive impairment
{'venue': None, 'journal': 'Neuroimage', 'mag_field_of_study': ['Psychology', 'Computer Science', 'Medicine']}