Старый атлас автомобильных дорог лежит на столе. На его страницах линии соединяют города, а толщина линий говорит о том, насколько оживлённым было сообщение. Нейросеть смотрит на такую карту и называет возраст машины, которая по ней ездила. Примерно так устроена модель, которую обучили предсказывать возраст человека по карте связей его мозга.
Вместо городов в этой карте 84 области мозга, а вместо дорог пучки нервных волокон, соединяющие их. Толщина каждой связи зависит от того, сколько волокон через неё проходит. Такую карту называют коннектомом. Её строят по снимкам диффузионной МРТ, которая показывает, как вода движется вдоль нервных путей.
Учёные обучили такие модели на данных четырёх разных групп участников: здоровых пожилых людей, пациентов с болезнью Альцгеймера и людей с умеренными когнитивными нарушениями. Всего 1093 сессии МРТ. Для каждой группы модель училась отдельно, потому что сканеры и протоколы съёмки отличались.
Точность предсказания возраста оказалась разной: в одной группе модель ошибалась в среднем на 4,7 года, в другой на 9,75 лет. Но главным был не сам возраст, а разница между предсказанным и реальным. Её назвали возрастным разрывом. Если модель говорит, что мозгу 70 лет, а человеку 65, значит, мозг выглядит старше своих лет.
Проблема в том, что возрастной разрыв имеет систематическую ошибку: для молодых модель чаще ошибается в одну сторону, для пожилых в другую. Поэтому учёные вычли из разрыва ожидаемый тренд и получили скорректированный разрыв, или cBAG. Именно он оказался связан с целостностью белого вещества. В трёх группах из четырёх люди с более высоким cBAG имели более низкую фракционную анизотропию в гиппокампе, области, важной для памяти.
В продольном анализе, где одних и тех же людей сканировали несколько раз, более высокий исходный cBAG предсказывал последующее снижение фракционной анизотропии и локальной эффективности сети. То есть мозг, который выглядит старше, действительно быстрее теряет качество проводки.
Самым сложным оказался перенос модели между группами. Когда модель, обученную на одной группе, применяли к другой, ошибка возраста достигала 80 лет. Модель могла «состарить» человека почти на век. После линейной перекалибровки ошибка падала до 8 лет, но порядок людей по возрасту всё равно не восстанавливался. Это значит, что модель улавливает какие-то особенности конкретного сканера, а не только биологию.
Старый атлас снова на столе. Теперь видно, что линии на нём не просто дороги, а история того, как они изнашивались. Нейросеть читает эту историю, но ей нужно учиться на картах, нарисованных одним картографом, чтобы не путать стиль рисунка с состоянием дорог.
При переносе модели, обученной на когорте AD-DECODE, на другие когорты ошибка предсказания возраста достигала 80 лет, то есть модель могла «состарить» человека почти на век. После линейной перекалибровки ошибка падала до 8 лет, но порядок людей по возрасту всё равно не восстанавливался.
Идея биологического возраста, отличного от хронологического, перекликается с романом «Машина времени» Герберта Уэллса, где время течёт неравномерно для разных существ. Здесь мозг каждого человека стареет со своей скоростью, и модель пытается уловить эту индивидуальную траекторию по структуре связей.
Работа опубликована не на arXiv. Здесь её страница, PDF и формализация: проверить можно самим, а не только прочитать наш разбор.