Uyku sırasında beyin aktivitesini analiz eden yeni bir makine öğrenimi yöntemi, demans geliştirme riski yüksek olan kişileri tespit etmeye yardımcı olabilir. Araştırmaya UC San Francisco ve Boston'daki Beth Israel Deaconess Tıp Merkezi'nden bilim insanları liderlik etti.
Sistem, kişinin uyurken elektroensefalografi (EEG) yoluyla toplanan elektrik sinyallerini analiz ederek 'beyin yaşını' tahmin ediyor. Araştırmacılar, beynin kişinin gerçek kronolojik yaşından daha yaşlı görünmesi durumunda demans riskinin arttığını buldu.
Tahmini beyin yaşı ile gerçek yaş arasındaki her 10 yıllık artışta, demans geliştirme olasılığı yaklaşık yüzde 40 oranında yükseldi. Beyin yaşı gerçek yaşından daha genç olan kişilerde ise risk daha düşüktü.
Bulgular JAMA Network Open dergisinde yayımlandı.
Yapay Zeka, Uyku Sinyallerinden Beyin Yaşını Hesaplıyor
Araştırmacılar, EEG beyin dalgası kayıtlarında bulunan 13 mikroskobik özelliği birleştiren bir makine öğrenimi modeli geliştirdi. Modeli, beş ayrı çalışmaya katılan yaklaşık 7 bin kişiden alınan bilgilere uyguladılar.
Katılımcıların yaşları 40 ile 94 arasında değişiyordu ve çalışmalar başladığında hiçbirinde demans yoktu. Araştırmacılar katılımcıları 3,5 ila 17 yıl arasında değişen süreler boyunca takip etti. Bu süre zarfında yaklaşık bin katılımcıda demans gelişti.
Analiz, uyku sırasındaki beyin dalgalarındaki küçük ve oldukça ayrıntılı desenlerin, standart uyku ölçümlerinin tespit edemediği bilgiler sağlayabileceğini gösterdi.
Birden fazla katılımcı grubunu içeren önceki birleşik analizler, demans riski ile yaygın uyku ölçümleri arasında anlamlı bir ilişki bulamamıştı. Bu geleneksel ölçümler arasında kişinin farklı uyku evrelerinde ne kadar zaman geçirdiği ve gece boyunca ne kadar verimli uyuduğu yer alıyor.
Çalışmanın kıdemli yazarı ve UCSF Tıp Fakültesi'nde psikiyatri doçenti olan Yue Leng, “Geniş uyku ölçütleri, uyku fizyolojisinin karmaşık çok boyutlu doğasını tam olarak yansıtmıyor” dedi.
Beyin Dalgası Desenleri Hafızayla Bağlantılı
Beyin yaşını hesaplamak için kullanılan EEG desenlerinden birkaçının hafızayı ve bilişsel sağlığı desteklediği zaten biliniyor.
Bunlardan biri, genellikle derin uykuyla ilişkilendirilen yavaş ve dalgalı elektriksel desenler olan delta dalgaları. Bir diğeri ise beynin anıları güçlendirmesine ve depolamasına yardımcı olduğu düşünülen kısa süreli hızlı beyin aktivitesi patlamaları olan uyku iğcikleri.
Çalışmanın en dikkat çekici bulgularından biri, EEG sinyallerindeki büyük ve ani sivrilmelerle ilgiliydi. Basıklık olarak adlandırılan bu özellik, demans geliştirme riskinin daha düşük olmasıyla ilişkilendirildi.
Tahmini beyin yaşının daha büyük olması ile daha yüksek demans riski arasındaki bağlantı, araştırmacılar eğitim, sigara, vücut kitle indeksi, fiziksel aktivite, diğer tıbbi durumlar ve genetik risk faktörlerini hesaba kattıktan sonra bile anlamlı kaldı.
Demansın Erken Tespiti İçin Olası Bir Araç
EEG okumaları invaziv tıbbi prosedürler olmadan toplanabildiğinden, araştırmacılar uyku temelli beyin yaşı ölçümlerinin gelecekte geleneksel kliniklerin dışında demans riskini değerlendirmeye yardımcı olabileceğine inanıyor. Örneğin, gelecekteki giyilebilir teknolojiler uyku sırasında gerekli beyin sinyallerini kaydedebilir.
Leng, “Beyin yaşı, uyku beyin dalgalarından hesaplanıyor. Uyku sırasındaki beyin aktivitesinin, beynin ne kadar iyi yaşlandığına dair ölçülebilir bir pencere sağladığını biliyoruz” dedi.
Sonuçlar ayrıca uyku sağlığını iyileştirmenin beynin yaşlanma şeklini etkileyebileceğini de gösteriyor. Leng, önceki araştırmaların uyku bozukluklarının tedavi edilmesinin uyku sırasında kaydedilen beyin dalgası aktivitesini değiştirebileceğini gösterdiğini belirtti.
Modeli iki ortak yazarla birlikte geliştiren ve Beth Israel Deaconess Tıp Merkezi'nde nöroloji yardımcı doçenti olan başyazar Haoqi Sun, “Vücut kitle indeksini düşürmek ve apne olasılığını azaltmak için egzersizi artırmak gibi daha iyi vücut yönetimi etkili olabilir. Ancak beyin sağlığını iyileştirecek sihirli bir hap yok” dedi.
