Testele EKG ar putea fi folosite într-o zi de modele AI pentru a detecta îmbătrânirea prematură și declinul cognitiv

Accidentul vascular cerebral și alte afecțiuni cardiovasculare pot contribui la declinul cognitiv pe măsura înaintării în vârstă, fapt ce afectează calitatea vieții. O electrocardiogramă (EKG) oferă informații despre activitatea electrică a inimii și este un test comun, realizat frecvent în spitale și cabinete medicale. În ultimii ani, mai multe studii au asociat scorurile obținute din analiza EKG cu riscul de boli cardiovasculare și mortalitate. Cu toate acestea, cercetările despre relația dintre această vârstă EKG și sănătatea creierului (în special funcția cognitivă) abia încep să apară.
Un studiu recent prezintă o posibilitate interesantă de a utiliza electrocardiograma împreună cu un algoritm de inteligență artificială (IA) pentru a estima „vârsta biologică” a inimii și, totodată, pentru a depista o potențială îmbătrânire prematură asociată cu performanțe cognitive mai slabe. Cercetarea urmează să fie prezentată la Conferința Internațională despre Accidentul Vascular Cerebral (International Stroke Conference) 2025, organizată de Asociația Americană de Accidente Vasculare Cerebrale (American Stroke Association).

Pentru a explora legătura dintre „vârsta EKG” și performanța cognitivă, cercetătorii de la UMass Chan Medical School (Worcester, Massachusetts) au dezvoltat un model de tip deep neural network (DNN) care folosește datele obținute din EKG pentru a estima vârsta biologică a fiecărui participant. Mai exact, vârsta EKG reprezintă „cât de în vârstă” par țesuturile și celulele inimii, spre deosebire de vârsta cronologică, care e bazată exclusiv pe numărul anilor de viață.

Date și participanți

• Au fost analizate peste 63.000 de persoane din UK Biobank, un amplu studiu de cohortă inițiat între 2006 și 2010, care a recrutat voluntari cu vârste între 40 și 69 de ani.  
• Intervalul de vârstă al participanților incluși în analiza finală a fost de 43-85 de ani, cu o medie de aproximativ 65 de ani.  
• Aproximativ 52% dintre participanți au fost femei.  
• Majoritatea aveau origine europeană (albă), fapt ce poate limita generalizarea rezultatelor la alte populații.

Metodologie

Participanților li s-a efectuat un test EKG și li s-au aplicat opt teste cognitive, pentru a evalua memoria, atenția și alte funcții cognitive.  
S-a calculat vârsta EKG folosind algoritmul de tip deep neural network, iar participanții au fost împărțiți în trei categorii, în funcție de diferența dintre vârsta lor biologică (vârsta EKG) și cea reală:  

• Normal aging: vârsta EKG apropiată de vârsta cronologică (15.563 participanți).  
• Accelerated EKG-aging: vârsta EKG > vârsta cronologică (24.671 participanți).  
• Decelerated EKG-aging: vârsta EKG < vârsta cronologică (23.566 participanți).  

Rezultatele la testele cognitive au fost comparate între aceste trei grupuri, ajustându-se variabile precum vârsta cronologică, sexul și nivelul de educație.

Rezultate

• - Persoanele cu vârsta EKG mai mică (decelerated) au avut performanțe cognitive mai bune la 6 din cele 8 teste aplicate, comparativ cu cei din grupul normal.  
• - Persoanele cu vârsta EKG mai mare (accelerated) au obținut scoruri mai slabe la 6 din cele 8 teste, comparativ cu grupul normal.  
• - Autorii subliniază utilitatea datelor EKG deja existente în practica clinică: un simplu algoritm de IA aplicat fișierelor EKG ar putea oferi indicii despre posibilul risc de declin cognitiv.

Limitări

• - Participanții aveau între 43 și 85 de ani, astfel că rezultatele nu pot fi extrapolate cu certitudine la alte grupe de vârstă.  
• - Fiind un studiu transversal (toate măsurătorile la același moment), nu permite urmărirea evoluției cognitive în timp.  
• - UK Biobank include în majoritate persoane de origine europeană, așadar valabilitatea în rândul altor populații rămâne de confirmat.

Implicații și direcții viitoare

• Integrarea EKG ca instrument de screening – Dacă rezultatele vor fi confirmate prin studii suplimentare, testul EKG standard, deja răspândit în sistemele medicale, ar putea deveni un marker simplu pentru a semnala îmbătrânirea prematură și riscul de declin cognitiv.  
• Accesibilitate crescută – Datele EKG pot fi obținute rapid, inclusiv prin dispozitive portabile, oferind șansa de a monitoriza pacienți chiar la domiciliu.  
• Cercetări asupra cauzalității – O întrebare-cheie rămâne dacă vârsta EKG poate prezice declinul cognitiv viitor și, în acest caz, dacă intervențiile (de exemplu, reducerea factorilor de risc cardiovascular) pot încetini sau preveni apariția problemelor cognitive.  
• Explorarea diferențelor de gen și diversitate etnică – Autorii plănuiesc să evalueze impactul potențialelor variații de gen asupra relației dintre vârsta biologică estimată prin EKG și funcția cognitivă, precum și să reproducă studiul în alte populații.

Concluzie

Acest studiu aduce dovezi preliminare privind asocierea dintre vârsta biologică măsurată prin intermediul EKG și performanța cognitivă, deschizând astfel perspectiva utilizării unor algoritmi de inteligență artificială pentru a semnala din timp semne de îmbătrânire precoce și declin cognitiv. Într-o perioadă în care relația inimă-creier este intens cercetată, integrarea datelor EKG în evaluările neurologice ar putea deveni un instrument valoros în prevenția și diagnosticul precoce al tulburărilor neurodegenerative.