{"id":42062,"date":"2023-10-25T09:07:55","date_gmt":"2023-10-25T15:07:55","guid":{"rendered":"https:\/\/saluddigital.com\/?p=42062"},"modified":"2025-10-19T00:19:19","modified_gmt":"2025-10-19T06:19:19","slug":"mount-sinai-utiliza-ia-para-predecir-edad-cerebral-y-detectar-riesgos-de-enfermedades-neurodegenerativas","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/big-data\/mount-sinai-utiliza-ia-para-predecir-edad-cerebral-y-detectar-riesgos-de-enfermedades-neurodegenerativas\/","title":{"rendered":"Mount Sinai utiliza IA para predecir edad cerebral y detectar riesgos de enfermedades neurodegenerativas"},"content":{"rendered":"
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Investigadores de Mount Sinai desarrollan la herramienta HistoAge, que abre nuevas perspectivas en la investigaci\u00f3n de enfermedades cognitivas y Alzheimer.<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t
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Una investigaci\u00f3n<\/a> realizada por investigadores del sistema de salud Mount Sinai mostr\u00f3 la utilizaci\u00f3n de inteligencia artificial (IA) para desarrollar un modelo de predicci\u00f3n de edad en tejido cerebral humano, algo que no se hab\u00eda logrado anteriormente. Este modelo, llamado \u201cHistoAge\u201d, se basa en la composici\u00f3n celular de muestras de tejido cerebral humano y puede predecir la edad en la que una persona fallecer\u00e1 con una precisi\u00f3n promedio de 5.45 a\u00f1os.<\/p>

El estudio se centr\u00f3 en el hipocampo, una regi\u00f3n del cerebro que se sabe que est\u00e1 involucrada en el envejecimiento cerebral y enfermedades neurodegenerativas relacionadas con la edad, como la enfermedad de Alzheimer. Los investigadores recopilaron casi 700 im\u00e1genes digitalizadas de secciones del hipocampo de donantes de cerebro ancianos para desarrollar el algoritmo de estimaci\u00f3n de edad del cerebro.<\/p>

De esta manera, utilizaron un modelo de aprendizaje autom\u00e1tico para estimar la edad en la que una persona fallecer\u00e1 bas\u00e1ndose \u00fanicamente en la secci\u00f3n digitalizada, una tarea imposible de realizar con precisi\u00f3n para un observador humano. La diferencia entre la edad predicha por el modelo y la edad real se utiliz\u00f3 para calcular el envejecimiento del cerebro.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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Posteriormente, luego de comparar las medidas de envejecimiento del modelo HistoAge con medidas actuales de envejecimiento (por ejemplo, metilaci\u00f3n del ADN), descubrieron que el envejecimiento basado en HistoAge ten\u00eda una relaci\u00f3n m\u00e1s fuerte con el deterioro cognitivo, enfermedades cerebrovasculares y los niveles de agregaci\u00f3n anormal de prote\u00ednas degenerativas relacionadas con enfermedades como Alzheimer. El estudio concluy\u00f3 que el modelo HistoAge es una m\u00e9trica confiable e independiente para determinar la edad del cerebro y comprender los factores que impulsan la neurodegeneraci\u00f3n con el tiempo.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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\u201cLa influencia disruptiva de la IA en la investigaci\u00f3n cerebral es un cambio de paradigma que nos impulsa hacia la pr\u00f3xima generaci\u00f3n de curas. El modelo HistoAge nos permitir\u00e1 descubrir aspectos causales cruciales de enfermedades cerebrales debilitantes, como la enfermedad de Alzheimer\u201d, explic\u00f3 el Dr. John F. Crary, especialista en neurociencia e IA en Icahn School of Medicine en Mount Sinai y uno de los autores del estudio.<\/p>

En este sentido, los investigadores sugieren que el modelo HistoAge y algoritmos similares futuros representan una nueva herramienta para evaluar el envejecimiento y la neurodegeneraci\u00f3n en muestras humana, de tal manera, que estos modelos podr\u00edan desplegarse f\u00e1cilmente en laboratorios de investigaci\u00f3n cl\u00ednica y traslacional a gran escala. Adem\u00e1s, ofrecen m\u00e9tricas m\u00e1s precisas y s\u00f3lidas de los cambios celulares que se relacionan con enfermedades degenerativas. Finalmente, entre los planes futuros del equipo de investigaci\u00f3n se encuentra una colaboraci\u00f3n para la creaci\u00f3n de un conjunto de datos de IA a gran escala que permitir\u00e1 desarrollar modelos de IA m\u00e1s poderosos y con el potencial de transformar la comprensi\u00f3n de enfermedades cerebrales.<\/p>

\u201cEste modelo abre las compuertas para una serie de an\u00e1lisis fascinantes y esenciales que nos acercan finalmente a comprender el cerebro envejecido y las enfermedades cerebrales relacionadas con la edad, como el Alzheimer. Esta es la primera vez que hemos podido cuantificar cu\u00e1nto envejecimiento hay en el cerebro en la patolog\u00eda. Con este enfoque, podemos descubrir genes que protegen contra el envejecimiento cerebral o genes que empeoran el envejecimiento en el cerebro, as\u00ed como descubrir los factores de riesgo ambientales que hacen que los cerebros de las personas envejezcan m\u00e1s r\u00e1pido\u201d, detall\u00f3 Gabriel A. Marx, residente en neurolog\u00eda en Icahn School of Medicine.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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SPRINGER<\/strong><\/p>

https:\/\/link.springer.com\/article\/10.1007\/s00401-023-02636-3<\/a><\/p>

MOUNT SINAI<\/strong><\/p>

https:\/\/www.mountsinai.org\/about\/newsroom\/2023\/mount-sinai-researchers-first-to-develop-age-prediction-model-on-human-brain-tissue-using-artificial-intelligence<\/a><\/p><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Investigadores de Mount Sinai desarrollan la herramienta HistoAge, que abre nuevas perspectivas en la investigaci\u00f3n de enfermedades cognitivas y Alzheimer. Una investigaci\u00f3n realizada por investigadores del sistema de salud Mount Sinai mostr\u00f3 la utilizaci\u00f3n de inteligencia artificial (IA) para desarrollar un modelo de predicci\u00f3n de edad en tejido cerebral humano, algo que no se hab\u00eda logrado anteriormente. Este modelo, llamado \u201cHistoAge\u201d, se basa en la composici\u00f3n celular de muestras de tejido cerebral humano y puede predecir la edad en la que una persona fallecer\u00e1 con una precisi\u00f3n promedio de 5.45 a\u00f1os. El estudio se centr\u00f3 en el hipocampo, una regi\u00f3n del cerebro que se sabe que est\u00e1 involucrada en el envejecimiento cerebral y enfermedades neurodegenerativas relacionadas con la edad, como la enfermedad de Alzheimer. Los investigadores recopilaron casi 700 im\u00e1genes digitalizadas de secciones del hipocampo de donantes de cerebro ancianos para desarrollar el algoritmo de estimaci\u00f3n de edad del cerebro. De esta manera, utilizaron un modelo de aprendizaje autom\u00e1tico para estimar la edad en la que una persona fallecer\u00e1 bas\u00e1ndose \u00fanicamente en la secci\u00f3n digitalizada, una tarea imposible de realizar con precisi\u00f3n para un observador humano. La diferencia entre la edad predicha por el modelo y la edad real se utiliz\u00f3 para calcular el envejecimiento del cerebro. Posteriormente, luego de comparar las medidas de envejecimiento del modelo HistoAge con medidas actuales de envejecimiento (por ejemplo, metilaci\u00f3n del ADN), descubrieron que el envejecimiento basado en HistoAge ten\u00eda una relaci\u00f3n m\u00e1s fuerte con el deterioro cognitivo, enfermedades cerebrovasculares y los niveles de agregaci\u00f3n anormal de prote\u00ednas degenerativas relacionadas con enfermedades como Alzheimer. El estudio concluy\u00f3 que el modelo HistoAge es una m\u00e9trica confiable e independiente para determinar la edad del cerebro y comprender los factores que impulsan la neurodegeneraci\u00f3n con el tiempo. \u201cLa influencia disruptiva de la IA en la investigaci\u00f3n cerebral es un cambio de paradigma que nos impulsa hacia la pr\u00f3xima generaci\u00f3n de curas. El modelo HistoAge nos permitir\u00e1 descubrir aspectos causales cruciales de enfermedades cerebrales debilitantes, como la enfermedad de Alzheimer\u201d, explic\u00f3 el Dr. John F. Crary, especialista en neurociencia e IA en Icahn School of Medicine en Mount Sinai y uno de los autores del estudio. En este sentido, los investigadores sugieren que el modelo HistoAge y algoritmos similares futuros representan una nueva herramienta para evaluar el envejecimiento y la neurodegeneraci\u00f3n en muestras humana, de tal manera, que estos modelos podr\u00edan desplegarse f\u00e1cilmente en laboratorios de investigaci\u00f3n cl\u00ednica y traslacional a gran escala. Adem\u00e1s, ofrecen m\u00e9tricas m\u00e1s precisas y s\u00f3lidas de los cambios celulares que se relacionan con enfermedades degenerativas. Finalmente, entre los planes futuros del equipo de investigaci\u00f3n se encuentra una colaboraci\u00f3n para la creaci\u00f3n de un conjunto de datos de IA a gran escala que permitir\u00e1 desarrollar modelos de IA m\u00e1s poderosos y con el potencial de transformar la comprensi\u00f3n de enfermedades cerebrales. \u201cEste modelo abre las compuertas para una serie de an\u00e1lisis fascinantes y esenciales que nos acercan finalmente a comprender el cerebro envejecido y las enfermedades cerebrales relacionadas con la edad, como el Alzheimer. Esta es la primera vez que hemos podido cuantificar cu\u00e1nto envejecimiento hay en el cerebro en la patolog\u00eda. Con este enfoque, podemos descubrir genes que protegen contra el envejecimiento cerebral o genes que empeoran el envejecimiento en el cerebro, as\u00ed como descubrir los factores de riesgo ambientales que hacen que los cerebros de las personas envejezcan m\u00e1s r\u00e1pido\u201d, detall\u00f3 Gabriel A. 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BIBLIOGRAF\u00cdA SPRINGER https:\/\/link.springer.com\/article\/10.1007\/s00401-023-02636-3 MOUNT SINAI https:\/\/www.mountsinai.org\/about\/newsroom\/2023\/mount-sinai-researchers-first-to-develop-age-prediction-model-on-human-brain-tissue-using-artificial-intelligence<\/p>","protected":false},"author":1,"featured_media":42064,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[156,160],"tags":[145],"class_list":["post-42062","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-big-data","category-noticias","tag-noticias"],"aioseo_notices":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/42062","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=42062"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/42062\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media\/42064"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=42062"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=42062"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=42062"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}