• Een nieuw machinelearning-algoritme (ML) maakt gebruik van kunstmatige intelligentie (AI) en Emotiv-EEG om de hersenleeftijd van een persoon te berekenen.

• Veranderingen in het EEG van een persoon in rusttoestand kunnen vroege tekenen zijn van degeneratieve ziekten zoals de ziekte van Alzheimer.

• De onderzoeksresultaten, gepubliceerd in Frontiers in Neuroergonomics, bieden een proactieve benadering van screening op hersengezondheid.

Onderzoekers hebben een nieuwe methode ontwikkeld om het verschil te berekenen tussen de chronologische leeftijd van een persoon en de hersenleeftijd. Dit machinelearning-model maakt gebruik van Emotiv Epoc X-headsets om de elektrische activiteit tijdens de rusttoestand van de hersenen te meten (wakker maar zonder een uit te voeren taak) en vergelijkt deze met statistische gegevens van gezonde volwassenen.

Kounios et al. (2024) trainden het algoritme met Epoc X-hersengegevens die zijn verzameld bij een groep fysieke en externe online deelnemers, evenals aanvullende trainingsdatasets. In totaal maakte het onderzoek gebruik van vijf gecombineerde datasets.

Waarom is hersenleeftijd belangrijk?

Het menselijk brein verandert voortdurend en maakt ons hele leven lang nieuwe verbindingen aan en herstelt oude. Letsel en ziekte kunnen de ontwikkelingsfase van de hersenen vertragen of versnellen, waardoor er een "hersenleeftijdskloof" ontstaat. Deze kloof kan dienen als waarschuwingssignaal voor ouderdomsziekten. Helaas zijn hersenscans vaak duur en tijdrovend en worden ze pas uitgevoerd als er symptomen van de ziekte optreden.

De auteurs stellen dat het scannen van individuen in de vroege middelbare leeftijd of jonger de mogelijkheid vergroot om leeftijdsgebonden neurologische aandoeningen in hun vroegste fasen op te sporen en te behandelen.

"Onze benadering voor het schatten van de hersenleeftijd via EEG heeft verschillende veelbelovende toepassingen," merken de auteurs op. "Het kan worden gebruikt als een relatief goedkoop screeningsinstrument om personen te identificeren bij wie de hersenleeftijdskloof wijst op de mogelijkheid van een onderliggende leeftijdsgebonden pathologie die kan worden opgevolgd met specifieke diagnostische tests. Bovendien kan de schatting van de hersenleeftijd via EEG, vanwege de relatief lage kosten van de Emotiv Epoc X-headset, herhaaldelijk worden uitgevoerd om resultaten te verifiëren en veranderingen in de loop van de tijd te detecteren."

Deze dataset over de hersenleeftijd kan ook nuttig zijn voor het testen van mogelijke interventies om neurologische veroudering te vertragen of om te keren. Een studie uit 2020, gefinancierd door het National Institute on Aging, wees bijvoorbeeld uit dat bepaalde gezonde levensstijlfactoren het risico op Alzheimer met 60% kunnen verlagen (Dhana et al., 2020).

Draadloos EEG schiet te hulp

Kounios en zijn collega's prezen de EPOC X om zijn betaalbaarheid en toegankelijkheid. Ze zeiden dat het mensen in staat stelt om thuis of op het werk hun hersenleeftijd te schatten. Dit zou kunnen leiden tot meer onderzoek naar leeftijdsgebonden cognitieve achteruitgang en levensstijlinterventies voor de cognitieve gezondheid.

Leren hoe je de hersenleeftijd berekent, biedt ook andere mogelijkheden. Zo is er een groep mensen in de 80 en 90 jaar die "cognitieve super-agers" worden genoemd en die de statistieken tarten. Cognitieve super-agers presteren qua geheugen vergelijkbaar met volwassenen die 20 tot 30 jaar jonger zijn. Lopende studies zijn erop gericht om te leren van deze uitzonderlijke groep individuen en die informatie te gebruiken om een gezonde hersenveroudering te bevorderen.

Neurowetenschappers en andere onderzoekers hopen een beter inzicht te krijgen in de rol die voeding, milieu, levensstijl en genetica spelen bij de veroudering van onze hersenen.

De auteurs benadrukken het belang van het evalueren van de stabiliteit van hun screeningsmodel voor hersenleeftijd over een langere periode. Toekomstig onderzoek is ook nodig om deze bevindingen te valideren met een grotere en meer diverse dataset van hersen-EEG's.

Referenties:

Dhana, K., Evans, D. A., Rajan, K. B., Bennett, D. A., & Morris, M. C. (2020). Gezonde levensstijl en het risico op Alzheimer-dementie. Neurology, 95(4). https://doi.org/10.1212/wnl.0000000000009816

Kounios, J., Fleck, J. I., Zhang, F., & Oh, Y. (2024). Hersenleeftijdsschatting met een goedkope EEG-headset: effectiviteit en implicaties voor grootschalige screening en hersenoptimalisatie. Frontiers in Neuroergonomics, 5. https://doi.org/10.3389/fnrgo.2024.1340732