Beyin Yaşının Tahmini
Posted: Tue May 21, 2024 11:34 pm
Beyin Yaşının Tahmin İşaretleri
Oregon'daki Fair ve Miranda, işlevsel bağlantıların genetik temellerini karakterize ederken, King's College London'da araştırma görevlisi James Cole , beyin yaşının kalıtımının şifresini çözmek için nörogörüntüleme ve makine öğrenimi kullanarak iş başında. Fair'in ekibi beyin yaşını bölgeler arasındaki fonksiyonel bağlantılar açısından tanımlar, ancak Cole bunu zamanla atrofi - beyin çekmesi - endeksi olarak kullanır. Hücreler yıllar boyunca büzüştükçe veya öldükçe, nöral hacim azalır, ancak kafatası aynı boyutta kalır ve ekstra boşluk beyin omurilik sıvısı ile dolar. Bir bakıma, kalkınmada belli bir noktayı geçerek beyinleri soldurarak yaşlanır.
2010 yılında, Fair'in beyin yaşını atamak için fonksiyonel MRI verilerinin kullanılmasıyla ilgili heyecan yaratan etkili Bilim kağıdını birlikte yazdığı Cole'un meslektaşlarından biri, anatomik verileri kullanarak NeuroImage'da yayınlanan ilgili bir çalışmaya yönlendirdi, çünkü beyin yaşı ve kronolojik yaş (“beyin yaşı boşluğu”) biyolojik olarak bilgilendirici olabilir.
Cole'a göre, yaşlanma her bir kişiyi, her beyni ve hatta her hücre tipini biraz farklı etkiler. Tam olarak neden böyle bir “yaşlanma mozaiği” var olduğu bir sırdır, ancak Cole size bir düzeyde yaşlanmanın ne olduğunu hala bilmediğimizi söyleyecektir. Gen ekspresyonu, metabolizma, hücre fonksiyonu ve hücre dönüşümü gibi zamanla değişir. Yine de organlar ve hücreler bağımsız olarak değişebilir; tüm yaşlanma sürecini yönlendiren tek bir gen veya hormon yoktur.
King's College London'da araştırma görevlisi olan James Cole, “beyin yaşı” endeksini tanımlamak için beyindeki fonksiyonel bağlantılar hakkında beyin görüntüleme verilerini kullanıyor.
Her ne kadar farklı insanların farklı oranlarda yaşlandıkları yaygın olarak kabul edilse de, aynı kişinin çeşitli yönlerinin ayrı ayrı olgunlaşabileceği düşüncesi biraz daha tartışmalıdır. Cole'un açıkladığı gibi, yaşlanmayı ölçmek için birçok yöntem vardır, ancak henüz pek çoğu birleştirilmemiştir veya karşılaştırılmamıştır. Umut, bir birey içindeki birçok dokuyu ölçerek, araştırmacıların yaşlanmanın daha kapsamlı bir değerlendirmesini tasarlayabilecek olmasıdır. Cole'un çalışması bunu beyin dokusu görüntüleri ile yapmaya başlamaktır.
Cole'un yaklaşımının arkasındaki teorik çerçeve nispeten basittir: Sağlıklı bireylerden verileri, anatomik verilerden beyin yaşını tahmin etmeyi öğrenen bir algoritmaya besleyin, ardından modeli taze bir örnek üzerinde test edin ve katılımcıların kronolojik yaşlarını beyin yaşlarından çıkarın. Beyin yaşları kronolojik olanlardan daha büyükse, bu muhtemelen Alzheimer gibi hastalıklardan dolayı yaşa bağlı değişikliklerin biriktiğini gösterir.
2017'de Cole, her katılımcı için bir beyin yaşı oluşturmak için Gauss süreç regresyonları (GPR'ler) adlı algoritmalar kullandı. Bu, kendi yaş değerlendirmesini, genomun hangi bölgelerinin çeşitli yaşlarda metil gruplarının eklenmesiyle açılıp kapatıldığı gibi diğer mevcut önlemlerle karşılaştırmasını sağladı. Metilasyon yaşı gibi biyobelirteçler daha önce mortaliteyi tahmin etmek için kullanılmıştı ve Cole, beyin yaşının da bunu yapmak için kullanılabileceğinden şüpheleniyordu.
Gerçekten de, kronolojik yaşlarından daha yaşlı görünen beyinleri olan bireyler, kötü fiziksel ve bilişsel sağlık ve nihayetinde ölüm için daha büyük bir risk altında olma eğilimindedir. Cole, yüksek beyin görüntüleme kaynaklı beyin çağına sahip olmanın yüksek metilasyon yaşıyla ilintili olmadığını öğrenince şaşırdı. Bununla birlikte, eğer katılımcıların her ikisi de olsaydı, ölüm riski arttı.
Aynı yılın ilerleyen saatlerinde Cole ve meslektaşları, beyin tahminli yaşın aynı ikizler arasında kardeş ikizlerden daha benzer olup olmadığını değerlendirmek için dijital sinir ağlarını kullanarak bu işi genişletti. Veriler MRI tarayıcısından doğrudan çıktı ve tüm başın burun, kulaklar, dil, omurilik ve bazı durumlarda boynun etrafında biraz yağ içeren görüntüler içeriyordu. Minimum ön işleme ile, eğitim ve testlerden sonra beyin yaşı için en iyi tahminlerini üreten sinir ağına beslendiler. Genetik etki hipotezine uygun olarak, özdeş ikizlerin beyin yaşları kardeş ikizlere göre daha benzerdi.
Sonuçları beyin yaşının kısmen genetiğe bağlı olduğunu gösterirken Cole, çevresel etkileri ihmal etmemesi konusunda uyardı. “Daha eski görünen bir beyne genetik yatkınlığınız olsa bile”, “ortamınızı değiştirebiliyorsanız, genlerinizin neden olabileceği zarardan daha ağır basabilir.” Dedi.
Sinir ağlarının beyin yaşını okumak için bu çabayı sağladıkları yardım, en azından şimdilik, değiş tokuşlarla geliyor. Araştırmacılar hangi özelliklerin alakalı olabileceğini bilmese bile, bireyler arasındaki farklılıkları bulmak için MRI verilerini gözden geçirebilirler. Ancak, derin öğrenmenin genel bir uyarısı, hiç kimse bir veri setindeki nöral ağın hangi özellikleri tanımladığını bilmemesidir. Kullandığı ham MRG görüntüleri başın tamamını içerdiğinden Cole belki de beyin yaşı yerine ölçtükleri şeyi “tam baş yaşı” olarak adlandırmamız gerektiğini kabul eder. Birisi bir zamanlar ona işaret ettiğinde, insanların burunlarının zamanla değiştiğini, algoritmanın bunu takip etmediğini söyleyecek ne var?
Cole, durumun böyle olmadığından emin, çünkü sinir ağları hem ham veriler hem de beyin dışındaki kafa yapılarını kaldırmak için işlenen veriler üzerinde benzer şekilde performans gösterdi. Sonunda sinir ağlarının neye dikkat ettiğini anlamanın gerçek getirisi, yaş değerlendirmesinde beynin hangi bölümlerinin en çok figürü olduğu hakkında ipuçları olacağını umuyor.
Oslo Üniversitesi Norveç Zihinsel Bozukluklar Araştırma Merkezi'nden bir araştırmacı olan Tobias Kaufmann , modelin uygun şekilde eğitilmiş ve ayarlanmış olması durumunda beyin yaşını tahmin etmek için kullanılan makine öğrenme tekniklerinin neredeyse önemli olmadığını ileri sürdü. Cole'un GPR'lerini sinir ağı ile karşılaştırdığında bulduğu gibi, farklı algoritmalardan elde edilen sonuçlar genellikle yakınlaşacaktır.
Kaufmann'a göre fark, Cole'un derin öğrenme yönteminin MRI verilerinin sıkıcı ve zaman alıcı ön işleme ihtiyacını azaltmasıdır. Bu adımı kısaltmak, bir gün kliniklerde teşhisleri hızlandırabilir, ancak şimdilik, bilim adamlarını yanlışlıkla ham veriler üzerinde önyargıya daldırmaktan da koruyor.
Daha zengin veri kümeleri, zihinsel sağlığı gösteren kalıpları tanımlamak gibi daha karmaşık tahminlere de izin verebilir. Kaufmann, veri kümesindeki tüm bilgilerin dönüştürülmeden veya azaltılmadan elde edilmesinin bilime yardımcı olabileceğini söyledi. “Bence bu derin öğrenme yönteminin büyük avantajı.”
Kaufmann, şu anda incelenmekte olan bir makalenin baş yazarıdır ve bugüne kadar beyin yaşıyla ilgili en büyük beyin görüntüleme çalışmasını oluşturmaktadır. Araştırmacılar, zihinsel bozuklukları olan kişilerde hangi beyin bölgelerinin en güçlü yaşlanma modellerini gösterdiğini ortaya koymak için yapısal MRI verileri üzerinde makine öğrenimi kullandılar. Daha sonra, sağlıklı insanlarda hangi yaşlanmaların beyin yaşlanma modellerinin altında olduğunu araştırarak araştırmalarını bir adım daha ileri götürdüler. Beyin yaşını etkileyen aynı genlerin çoğunun, belki de benzer biyolojik yolları gösteren, yaygın beyin bozukluklarına karıştığını belirtmek istediler.
Bir sonraki hedef, beyin anatomisi ve sinyallemesinde yer alan spesifik yolları ve genleri çözmek için kalıtımın ötesine geçmektir.
Kaufmann'ın beyin çağının şifresini çözme yaklaşımı, Cole'unki gibi, anatomiye odaklansa da, bağlantı açısından da beyin yaşının ölçülmesinin öneminin altını çizdi. “Bu yaklaşımların her ikisinin de alınması son derece önemlidir” dedi. “Hem beyin yapısının hem de fonksiyonun kalıtsallığını ve altında yatan genetik mimariyi anlamamız gerekiyor.”
Cole, birincisi, akılda daha fazla araştırma çabası yok. Yapay zekanın kendimizi anlama ihtiyacı konusunda genler, beyinler, davranışlar ve soylar arasındaki bağlantıyı aydınlatan ilerlemelerle vurgulanan bir şey var. Tabii ki, baştan beri burun yaşı üzerinde çalıştığını bulmazsa.
İnsan Bağlantısı Projesi Konsorsiyumu - humanconnectomeproject org
History Books
Religion and Spirituality
Christian Books and Bibles
Commercial and Industrial Products
Health and Home
Oregon'daki Fair ve Miranda, işlevsel bağlantıların genetik temellerini karakterize ederken, King's College London'da araştırma görevlisi James Cole , beyin yaşının kalıtımının şifresini çözmek için nörogörüntüleme ve makine öğrenimi kullanarak iş başında. Fair'in ekibi beyin yaşını bölgeler arasındaki fonksiyonel bağlantılar açısından tanımlar, ancak Cole bunu zamanla atrofi - beyin çekmesi - endeksi olarak kullanır. Hücreler yıllar boyunca büzüştükçe veya öldükçe, nöral hacim azalır, ancak kafatası aynı boyutta kalır ve ekstra boşluk beyin omurilik sıvısı ile dolar. Bir bakıma, kalkınmada belli bir noktayı geçerek beyinleri soldurarak yaşlanır.
2010 yılında, Fair'in beyin yaşını atamak için fonksiyonel MRI verilerinin kullanılmasıyla ilgili heyecan yaratan etkili Bilim kağıdını birlikte yazdığı Cole'un meslektaşlarından biri, anatomik verileri kullanarak NeuroImage'da yayınlanan ilgili bir çalışmaya yönlendirdi, çünkü beyin yaşı ve kronolojik yaş (“beyin yaşı boşluğu”) biyolojik olarak bilgilendirici olabilir.
Cole'a göre, yaşlanma her bir kişiyi, her beyni ve hatta her hücre tipini biraz farklı etkiler. Tam olarak neden böyle bir “yaşlanma mozaiği” var olduğu bir sırdır, ancak Cole size bir düzeyde yaşlanmanın ne olduğunu hala bilmediğimizi söyleyecektir. Gen ekspresyonu, metabolizma, hücre fonksiyonu ve hücre dönüşümü gibi zamanla değişir. Yine de organlar ve hücreler bağımsız olarak değişebilir; tüm yaşlanma sürecini yönlendiren tek bir gen veya hormon yoktur.
King's College London'da araştırma görevlisi olan James Cole, “beyin yaşı” endeksini tanımlamak için beyindeki fonksiyonel bağlantılar hakkında beyin görüntüleme verilerini kullanıyor.
Her ne kadar farklı insanların farklı oranlarda yaşlandıkları yaygın olarak kabul edilse de, aynı kişinin çeşitli yönlerinin ayrı ayrı olgunlaşabileceği düşüncesi biraz daha tartışmalıdır. Cole'un açıkladığı gibi, yaşlanmayı ölçmek için birçok yöntem vardır, ancak henüz pek çoğu birleştirilmemiştir veya karşılaştırılmamıştır. Umut, bir birey içindeki birçok dokuyu ölçerek, araştırmacıların yaşlanmanın daha kapsamlı bir değerlendirmesini tasarlayabilecek olmasıdır. Cole'un çalışması bunu beyin dokusu görüntüleri ile yapmaya başlamaktır.
Cole'un yaklaşımının arkasındaki teorik çerçeve nispeten basittir: Sağlıklı bireylerden verileri, anatomik verilerden beyin yaşını tahmin etmeyi öğrenen bir algoritmaya besleyin, ardından modeli taze bir örnek üzerinde test edin ve katılımcıların kronolojik yaşlarını beyin yaşlarından çıkarın. Beyin yaşları kronolojik olanlardan daha büyükse, bu muhtemelen Alzheimer gibi hastalıklardan dolayı yaşa bağlı değişikliklerin biriktiğini gösterir.
2017'de Cole, her katılımcı için bir beyin yaşı oluşturmak için Gauss süreç regresyonları (GPR'ler) adlı algoritmalar kullandı. Bu, kendi yaş değerlendirmesini, genomun hangi bölgelerinin çeşitli yaşlarda metil gruplarının eklenmesiyle açılıp kapatıldığı gibi diğer mevcut önlemlerle karşılaştırmasını sağladı. Metilasyon yaşı gibi biyobelirteçler daha önce mortaliteyi tahmin etmek için kullanılmıştı ve Cole, beyin yaşının da bunu yapmak için kullanılabileceğinden şüpheleniyordu.
Gerçekten de, kronolojik yaşlarından daha yaşlı görünen beyinleri olan bireyler, kötü fiziksel ve bilişsel sağlık ve nihayetinde ölüm için daha büyük bir risk altında olma eğilimindedir. Cole, yüksek beyin görüntüleme kaynaklı beyin çağına sahip olmanın yüksek metilasyon yaşıyla ilintili olmadığını öğrenince şaşırdı. Bununla birlikte, eğer katılımcıların her ikisi de olsaydı, ölüm riski arttı.
Aynı yılın ilerleyen saatlerinde Cole ve meslektaşları, beyin tahminli yaşın aynı ikizler arasında kardeş ikizlerden daha benzer olup olmadığını değerlendirmek için dijital sinir ağlarını kullanarak bu işi genişletti. Veriler MRI tarayıcısından doğrudan çıktı ve tüm başın burun, kulaklar, dil, omurilik ve bazı durumlarda boynun etrafında biraz yağ içeren görüntüler içeriyordu. Minimum ön işleme ile, eğitim ve testlerden sonra beyin yaşı için en iyi tahminlerini üreten sinir ağına beslendiler. Genetik etki hipotezine uygun olarak, özdeş ikizlerin beyin yaşları kardeş ikizlere göre daha benzerdi.
Sonuçları beyin yaşının kısmen genetiğe bağlı olduğunu gösterirken Cole, çevresel etkileri ihmal etmemesi konusunda uyardı. “Daha eski görünen bir beyne genetik yatkınlığınız olsa bile”, “ortamınızı değiştirebiliyorsanız, genlerinizin neden olabileceği zarardan daha ağır basabilir.” Dedi.
Sinir ağlarının beyin yaşını okumak için bu çabayı sağladıkları yardım, en azından şimdilik, değiş tokuşlarla geliyor. Araştırmacılar hangi özelliklerin alakalı olabileceğini bilmese bile, bireyler arasındaki farklılıkları bulmak için MRI verilerini gözden geçirebilirler. Ancak, derin öğrenmenin genel bir uyarısı, hiç kimse bir veri setindeki nöral ağın hangi özellikleri tanımladığını bilmemesidir. Kullandığı ham MRG görüntüleri başın tamamını içerdiğinden Cole belki de beyin yaşı yerine ölçtükleri şeyi “tam baş yaşı” olarak adlandırmamız gerektiğini kabul eder. Birisi bir zamanlar ona işaret ettiğinde, insanların burunlarının zamanla değiştiğini, algoritmanın bunu takip etmediğini söyleyecek ne var?
Cole, durumun böyle olmadığından emin, çünkü sinir ağları hem ham veriler hem de beyin dışındaki kafa yapılarını kaldırmak için işlenen veriler üzerinde benzer şekilde performans gösterdi. Sonunda sinir ağlarının neye dikkat ettiğini anlamanın gerçek getirisi, yaş değerlendirmesinde beynin hangi bölümlerinin en çok figürü olduğu hakkında ipuçları olacağını umuyor.
Oslo Üniversitesi Norveç Zihinsel Bozukluklar Araştırma Merkezi'nden bir araştırmacı olan Tobias Kaufmann , modelin uygun şekilde eğitilmiş ve ayarlanmış olması durumunda beyin yaşını tahmin etmek için kullanılan makine öğrenme tekniklerinin neredeyse önemli olmadığını ileri sürdü. Cole'un GPR'lerini sinir ağı ile karşılaştırdığında bulduğu gibi, farklı algoritmalardan elde edilen sonuçlar genellikle yakınlaşacaktır.
Kaufmann'a göre fark, Cole'un derin öğrenme yönteminin MRI verilerinin sıkıcı ve zaman alıcı ön işleme ihtiyacını azaltmasıdır. Bu adımı kısaltmak, bir gün kliniklerde teşhisleri hızlandırabilir, ancak şimdilik, bilim adamlarını yanlışlıkla ham veriler üzerinde önyargıya daldırmaktan da koruyor.
Daha zengin veri kümeleri, zihinsel sağlığı gösteren kalıpları tanımlamak gibi daha karmaşık tahminlere de izin verebilir. Kaufmann, veri kümesindeki tüm bilgilerin dönüştürülmeden veya azaltılmadan elde edilmesinin bilime yardımcı olabileceğini söyledi. “Bence bu derin öğrenme yönteminin büyük avantajı.”
Kaufmann, şu anda incelenmekte olan bir makalenin baş yazarıdır ve bugüne kadar beyin yaşıyla ilgili en büyük beyin görüntüleme çalışmasını oluşturmaktadır. Araştırmacılar, zihinsel bozuklukları olan kişilerde hangi beyin bölgelerinin en güçlü yaşlanma modellerini gösterdiğini ortaya koymak için yapısal MRI verileri üzerinde makine öğrenimi kullandılar. Daha sonra, sağlıklı insanlarda hangi yaşlanmaların beyin yaşlanma modellerinin altında olduğunu araştırarak araştırmalarını bir adım daha ileri götürdüler. Beyin yaşını etkileyen aynı genlerin çoğunun, belki de benzer biyolojik yolları gösteren, yaygın beyin bozukluklarına karıştığını belirtmek istediler.
Bir sonraki hedef, beyin anatomisi ve sinyallemesinde yer alan spesifik yolları ve genleri çözmek için kalıtımın ötesine geçmektir.
Kaufmann'ın beyin çağının şifresini çözme yaklaşımı, Cole'unki gibi, anatomiye odaklansa da, bağlantı açısından da beyin yaşının ölçülmesinin öneminin altını çizdi. “Bu yaklaşımların her ikisinin de alınması son derece önemlidir” dedi. “Hem beyin yapısının hem de fonksiyonun kalıtsallığını ve altında yatan genetik mimariyi anlamamız gerekiyor.”
Cole, birincisi, akılda daha fazla araştırma çabası yok. Yapay zekanın kendimizi anlama ihtiyacı konusunda genler, beyinler, davranışlar ve soylar arasındaki bağlantıyı aydınlatan ilerlemelerle vurgulanan bir şey var. Tabii ki, baştan beri burun yaşı üzerinde çalıştığını bulmazsa.
İnsan Bağlantısı Projesi Konsorsiyumu - humanconnectomeproject org
History Books
Religion and Spirituality
Christian Books and Bibles
Commercial and Industrial Products
Health and Home