Inteligência artificial oferece novos indicadores de envelhecimento cerebral

O que sabemos hoje sobre o envelhecimento cerebral?

Nos últimos anos, a compreensão do envelhecimento cerebral avançou significativamente, impulsionada pela combinação entre ressonância magnética¹ (RM), ciência de dados e inteligência artificial (IA). A ressonância magnética¹ estrutural, quando processada por modelos de IA, tem se mostrado uma ferramenta promissora para estimar o envelhecimento biológico do cérebro², detectando padrões que não são visíveis ao olho³ humano muito antes do aparecimento de sintomas⁴ clínicos.

Estudos conduzidos por neurocientistas da Universidade de Duke utilizam IA para analisar imagens de RM e identificar marcadores estruturais associados ao envelhecimento, como espessura cortical, volume de substância cinzenta, integridade da substância branca e grau de atrofia⁵ hipocampal. Esses marcadores permitem estimar o ritmo de envelhecimento cerebral e prever manifestações futuras, incluindo declínio de memória, lentificação motora e redução da velocidade de processamento, mesmo em pessoas ainda assintomáticas.

A análise de mais de 50 mil exames de neuroimagem mostrou que padrões estruturais do cérebro² são mais precisos para estimar o envelhecimento biológico do que indicadores isolados baseados em exames de sangue⁶, testes físicos ou marcadores inflamatórios. Além disso, a IA já é usada para detectar sinais⁷ iniciais de doenças neurodegenerativas, como Alzheimer⁸.

Um estudo da Universidade do Sul da Califórnia desenvolveu um modelo capaz de predizer a “idade cerebral” e identificar riscos de declínio cognitivo⁹ usando apenas RM, revelando diferenças regionais de envelhecimento entre homens e mulheres. Já pesquisadores da Universidade de Cambridge alcançaram 82% de acurácia na previsão de Alzheimer⁸ em pacientes com comprometimento cognitivo⁹ leve, com base apenas em RM e testes clínicos, reduzindo a necessidade de exames invasivos.

Leia sobre "Perda de memória", "Mal de Alzheimer⁸" e "Demência¹⁰".

Como é possível medir o ritmo do envelhecimento cerebral com uma única ressonância magnética¹?

Em julho de 2025, pesquisadores da Universidade de Duke, em colaboração com Harvard e Universidade de Otago, divulgaram um estudo apresentando o DunedinPACNI (Dunedin Pace of Aging Calculated from Neuroimaging), uma ferramenta que estima o ritmo de envelhecimento cerebral a partir de uma única ressonância magnética¹.

O modelo analisa parâmetros como volumes regionais, espessura cortical, integridade de substância branca e proporções anatômicas, processando essas informações por aprendizado de máquina para gerar um índice individualizado de “ritmo de envelhecimento”.

Indivíduos com envelhecimento cerebral acelerado apresentaram:

• Pior desempenho cognitivo¹¹ global
• Encolhimento hipocampal mais rápido
• Risco até 60% maior de desenvolver demência¹⁰

A ferramenta mostrou boa generalização entre diferentes etnias, níveis socioeconômicos e países, sugerindo potencial uso clínico. Como o tipo de RM necessário é amplamente utilizado na prática médica, os autores destacam que o método pode ser incorporado à prevenção em saúde¹², com criação futura de tabelas normativas para comparação populacional e decisões clínicas precoces.

Como a retina¹³ pode revelar sinais⁷ de Alzheimer⁸?

Outra linha de pesquisa da Universidade de Duke investiga biomarcadores de Alzheimer⁸ pela retina¹³, que é considerada uma extensão do sistema nervoso central¹⁴.

Em 2020, pesquisadores analisaram exames de retinografia¹⁵, tomografia de coerência óptica (OCT) e angiografia¹⁶ por tomografia de coerência óptica (OCTA) e identificaram alterações como redução da densidade capilar¹⁷ macular e alterações estruturais e vasculares¹⁸ finas associadas à presença de Alzheimer⁸ sintomático¹⁹.

Em 2023, a mesma equipe aprimorou o modelo para detectar comprometimento cognitivo⁹ leve (CCL), precursor da demência¹⁰, com sensibilidade de 79% e especificidade de 83%. Esses achados são relevantes porque oferecem uma estratégia de triagem não invasiva, utilizam equipamentos já disponíveis na oftalmologia, podem ser escaláveis em contextos com poucos recursos e permitem detecção de alterações que surgem antes dos sintomas⁴ cognitivos²⁰ perceptíveis.

Quais fatores de vida influenciam o envelhecimento cerebral e a memória?

Um estudo do Duke-UNC Alzheimer’s Disease Research Center, publicado em junho de 2025, analisou como fatores de vida afetam a memória em adultos entre 54 e 90 anos.

Foram avaliados 15 fatores demográficos e de estilo de vida em uma coorte²¹ com mais de 2.200 participantes. Os principais preditores de melhor memória foram:

• Maior nível educacional
• Maior renda
• Boa qualidade do sono
• Engajamento social (como voluntariado)
• Sexo feminino, que apresentou desempenho superior em algumas tarefas de memória

Curiosamente, raça e etnia tiveram impacto menos relevante, apesar de pequenas diferenças entre grupos brancos e latinos. Esse tipo de análise multivariada é possível graças a modelos de IA que atribuem pesos relativos a múltiplos fatores, permitindo compreender como diferentes dimensões da vida influenciam os mecanismos cognitivos²⁰.

 Saiba mais sobre "Envelhecimento saudável", "Névoa cerebral" e "Como exercitar o cérebro²".

Quais outras linhas de pesquisa estão avançando o entendimento do envelhecimento e das doenças neurodegenerativas?

Diferentes grupos da Universidade de Duke têm explorado biomarcadores sofisticados de envelhecimento e neurodegeneração.

Uma linha investiga alterações topológicas nas redes neurais estruturais e funcionais ao longo da progressão, desde o envelhecimento saudável até o Alzheimer⁸. A ideia é que mudanças sutis na conectividade global do cérebro² possam atuar como biomarcadores mais sensíveis que análises regionais tradicionais, possibilitando futuramente um atlas²² espaçotemporal das mudanças no conectoma humano ao envelhecer.

Outra frente combina deep learning (aprendizado profundo) com análise comportamental 3D e registros eletroencefalográficos (EEG). Inicialmente aplicada em modelos animais, essa abordagem permite identificar padrões motores finos, detectar alterações comportamentais precoces e estudar doenças como Parkinson, autismo e transtornos do movimento.

Um projeto complementar utiliza visão²³ computacional para extrair, a partir de vídeo e EEG, biomarcadores de autismo, ataxias e outras condições neurológicas, demonstrando que modelos pré-treinados conseguem captar sinais⁷ relevantes mesmo sem grandes bases rotuladas, o que facilita o uso clínico em múltiplos centros.

Quais são os impactos presentes e futuros dessas tecnologias para a saúde¹² cerebral?

Ferramentas de IA como o DunedinPACNI, modelos de retina¹³ e marcadores conectômicos representam um avanço expressivo na capacidade de detectar envelhecimento cerebral acelerado e risco de neurodegeneração antes dos sintomas⁴.

Isso abre oportunidades importantes:

1. Intervenção precoce: identificar risco antes da manifestação clínica permite ajustar hábitos de vida, controlar fatores cardiovasculares, tratar distúrbios do sono e avaliar terapias neuroprotetoras em tempo oportuno.
2. Políticas de saúde¹² cerebral: educação, sono adequado, renda estável e engajamento social, agora confirmados como fatores protetores, podem orientar programas de saúde¹² pública voltados ao envelhecimento saudável.
3. Biomarcadores mais sensíveis: o uso de topologia persistente e modelos conectômicos pode permitir triagem e acompanhamento com resolução muito superior à obtida por métodos tradicionais.
4. Panorama digital integrado: combinar RM, retina¹³, EEG, comportamento, genética e dados ambientais em modelos de IA pode criar um retrato abrangente e personalizado do envelhecimento cerebral, para prever risco individual com maior precisão.

Uma importante questão ainda em aberto é avaliar se e em que grau intervenções, como melhorar o sono, controlar pressão arterial²⁴, adotar atividade física e promover interação social, podem de fato retardar ou reverter marcadores de envelhecimento cerebral. Este deve ser o foco de estudos futuros.

Veja também sobre "Demência¹⁰ frontotemporal", "Demência¹⁰ vascular²⁵" e "Como prevenir o declínio cognitivo⁹".