El modelo de aprendizaje automático utilizado integró 13 características microestructurales de las ondas cerebrales, entre ellas la frecuencia, la amplitud, la estabilidad y las transiciones entre las distintas fases del sueño. Este enfoque permitió capturar con mayor precisión la complejidad de la actividad cerebral nocturna.
Durante el seguimiento, cerca de 1,000 participantes desarrollaron demencia. A partir de estos datos, los investigadores aplicaron modelos estadísticos conocidos como Fine-Gray para evaluar la relación entre el BAI y la aparición de este grupo de enfermedades crónicas y progresivas. Los resultados se calcularon de manera independiente en cada cohorte y posteriormente se combinaron mediante un metaanálisis de efectos aleatorios, lo que permitió integrar los hallazgos considerando las diferencias entre los estudios.
Un indicador no invasivo que promete predecir la demencia
El estudio, publicado hoy en la revista JAMA Network Open, concluyó que un incremento de 10 años en el BAI se asocia con un aumento cercano al 40% en el riesgo de desarrollar demencia. En contraste, cuando la edad cerebral estimada era inferior a la edad cronológica, la probabilidad de padecer este trastorno disminuía. Esta relación se mantuvo incluso después de ajustar por factores como enfermedades coexistentes, índice de masa corporal, nivel de actividad física y predisposición genética.
Yue Leng, profesora de Psiquiatría en la Facultad de Medicina de la UCSF y autora principal del estudio, explicó que las métricas tradicionales del sueño no logran capturar completamente la complejidad de su fisiología. En cambio, el BAI, al basarse en la actividad cerebral registrada durante el descanso, “proporciona una ventana medible para evaluar el envejecimiento del cerebro”.
Los autores señalan que este índice podría consolidarse como un marcador no invasivo eficaz para la detección temprana de la demencia. Incluso plantean la posibilidad de integrarlo en dispositivos portátiles capaces de hacer electroencefalogramas, lo que permitiría realizar evaluaciones fuera de entornos clínicos.
“Más allá de predecir el riesgo, el BAI podría ayudar a identificar a las personas que requieren un monitoreo cognitivo más exhaustivo y enriquecer la selección de participantes en ensayos de prevención”, concluyen los investigadores.