あなたの脳の年齢は何歳ですか？EEGアルゴリズムが問題のギャップをスキャンします

• 新しい機械学習（ML）アルゴリズムは、人工知能（AI）とEMOTIV EEGを使用して、人の脳年齢を計算します。

• 人の安静時EEGの変化は、アルツハイマー病などの変性疾患の初期兆候を示す可能性があります。

• 研究結果は、 Frontiers in Neuroergonomicsに発表され、脳健康スクリーニングへの積極的なアプローチを提供します。

研究者たちは、個人の実年齢と脳年齢の差を計算する新しい方法を開発しました。この機械学習モデルは、EMOTIV EPOC Xヘッドセットを使用して、脳の安静状態（目が覚めているがタスクを実行していない状態）中の電気活動を測定し、健康な成人の統計データと比較します。

Kouniosら（2024）は、対面およびリモートの参加者から収集したEPOC X脳データを使用してアルゴリズムを訓練しました。また、補足的なトレーニングデータセットも使用しました。合計で、研究では5つの結合データセットを使用しました。

脳年齢はなぜ重要ですか？

人間の脳は常に変化しており、新しい接続を追加し、古い接続を修復します。怪我や病気は脳の発達段階を遅らせたり加速させたりし、「脳年齢のギャップ」を引き起こす可能性があります。これらのギャップは、加齢に関連する疾患の警告サインとなる可能性があります。残念ながら、脳スキャンはしばしば高額で時間がかかり、病気の症状が現れたときにのみ実施されます。

著者たちは、早期の中年層またはそれより若い個人をスキャンすることで、加齢に関連する神経障害を最も早い段階で検出し、治療する可能性が高まると提案しています。

「私たちのEEG脳年齢推定アプローチにはいくつかの有望な応用があります」と著者たちは述べています。「脳年齢のギャップが潜在的な加齢に関連する病理を示唆する個人を特定するための比較的安価なスクリーニングツールとして使用できます。さらに、EMOTIV EPOC Xヘッドセットの比較的低コストのおかげで、EEG脳年齢推定を繰り返し実施して結果を検証し、時間の経過に伴う変化を検出できます。」

この脳年齢データセットは、神経の老化を遅らせたり逆転させたりする可能性のある介入をテストするためにも有用です。たとえば、2020年に国家老化研究所が資金提供した研究では、特定の健康的なライフスタイル要因がアルツハイマーのリスクを60％低下させる可能性があることが示されました（Dhana et al., 2020）。

無線EEGの助け

Kouniosと同僚たちは、EPOC Xが手ごろでアクセス可能であることを称賛しました。これにより、人々は自宅や職場で自分の脳年齢を推定できるようになります。これは、加齢に関連する認知の低下や認知健康のためのライフスタイル介入に関する研究につながる可能性があります。

脳年齢を計算する方法を学ぶことには他の可能性もあります。たとえば、「認知スーパージャージ」と呼ばれる80代と90代の人々のグループがあり、統計に逆らっています。認知スーパージャージは、20〜30歳若い成人と同じような記憶能力を持っています。現在の研究は、この特異な個人グループから学び、その情報を利用して健康な脳の老化を促進することを目的としています。

神経科学者や他の研究者は、食事、環境、ライフスタイル、遺伝学が私たちの脳が老化する過程において果たす役割をよりよく理解することを期待しています。

著者たちは、彼らの脳年齢スクリーニングモデルの安定性を長期間にわたって評価する重要性を強調しています。今後の研究では、より大きく多様な脳EEGデータサンプルを用いてこれらの発見を検証する必要があります。

参考文献：

Dhana, K., Evans, D. A., Rajan, K. B., Bennett, D. A., & Morris, M. C. (2020). 健康的なライフスタイルとアルツハイマー認知症のリスク。神経学、95(4). https://doi.org/10.1212/wnl.0000000000009816

Kounios, J., Fleck, J. I., Zhang, F., & Oh, Y. (2024). 低コストEEGヘッドセットによる脳年齢の推定：大規模スクリーニングと脳最適化への効果と影響。Frontiers in Neuroergonomics、5. https://doi.org/10.3389/fnrgo.2024.1340732