Academic literature on the topic 'Invecchiamento cerebrale'

La perdita dell’udito legata all’età o presbiacusia è un deficit correlato al processo irreversibile di invecchiamento che riconosce una patogenesi multifattoriale. Crescenti osservazioni hanno collegato la presbiacusia a una rapida progressione del declino cognitivo e incidentalmente con la demenza. Molti aspetti della vita quotidiana degli anziani sono stati collegati alle loro capacità uditive, mostrando che la perdita uditiva incide sulla qualità della vita, i rapporti sociali, le capacità motorie, gli aspetti psicologici, la funzione e la morfologia di specifiche aree cerebrali. Studi epidemiologici e clinici confermano l’ipotesi di un legame tra queste condizioni e questo lavoro ha lo scopo di fare il punto sui meccanismi patogenetici che sostengono tale associazione. Lo sforzo di un lavoro congiunto tra otorinolaringoiatri, audiologi, neurologi e cognitivisti è quello di chiarire gli aspetti comuni, le possibilità di diagnosi e di intervento precoce al fine di ridurre gli effetti dell’uno sull’altro di questi processi degenerativi. Le osservazioni sperimentali e cliniche si concentrano su differenti aspetti: in primo luogo la deprivazione uditiva per lungo tempo può avere un impatto negativo sulle prestazioni cognitive diminuendo la qualità della comunicazione che porta all’isolamento sociale e la depressione e quindi facilitare la demenza. Al contrario, le capacità cognitive limitate possono ridurre le risorse cognitive disponibili per la percezione uditiva, aumentando così gli effetti della perdita dell’udito. Inoltre, questa associazione può rappresentare la conseguenza di una ‘causa comune’ nella patogenesi del deficit uditivo e del sistema nervoso centrale. Infatti, molti dei fattori eziopatogenetici sono comuni, quali le cause microvascolari della malattia (es. diabete, aterosclerosi, ipertensione). La sfida di questi anni è quella di aumentare le conoscenze sui rapporti tra invecchiamento cerebrale e cognitivo ed ipoacusia, grazie anche ai progressi del neuroimaging. Sorprendentemente pochi dati sono stati pubblicati sull’utilità delle protesi acustiche nel cambiare la storia naturale di declino cognitivo. La protesizzazione e gli impianti cocleari possono migliorare le attività sociali e la sfera emotiva, la comunicazione e quindi più in generale la funzione cognitiva, con un globale impatto positivo sulla qualità della vita. Lo scopo di questo lavoro è quello di fornire le informazioni attualmente disponibili in letteratura su rapporto tra declino cognitivo e deficit uditivo nell’anziano, fornendo nuovi spunti di ricerca per il futuro.

La geometria frattale descrive la complessità strutturale di oggetti che presentano, entro certi limiti, invarianza a fattori di scala. Obiettivo di questa tesi è l’analisi di indici frattali della morfologia cerebrale e cerebellare da immagini di risonanza magnetica (MRI) pesate T1 e della loro correlazione con l’età. A tale scopo sono state analizzate la dimensione frattale (D0) e la lacunarità (λs), indice di eterogeneità strutturale, della sostanza grigia (GM) e bianca (WM), calcolate mediante algoritmi di box counting e di differential gliding box, implementati in linguaggio C++, e regressione lineare con scelta automatica delle scale spaziali. Gli algoritmi sono stati validati su fantocci 3D ed è stato proposto un metodo per compensare la dipendenza di λs dalle dimensioni dell’immagine e dalla frazione di immagine occupata. L’analisi frattale è stata applicata ad immagini T1 a 3T del dataset ICBM (International Consortium for Brain Mapping) composto da 86 soggetti (età 19-85 anni). D0 e λs sono state rispettivamente 2.35±0.02 (media±deviazione standard) e 0.41±0.05 per la GM corticale, 2.34±0.03 e 0.35±0.05 per la WM cerebrale, 2.19±0.05 e 0.17±0.02 per la GM cerebellare, 1.95±0.06 e 0.30±0.04 per la WM cerebellare. Il coefficiente di correlazione lineare tra età e D0 della GM corticale è r=−0.38 (p=0.003); tra età e λs, r=0.72 (p<0.001) (mostrando che l’eterogeneità strutturale aumenta con l’invecchiamento) e tra età e λs compensata rispetto al volume della GM cerebrale (GMV), r=0.51 (p<0.001), superiore in valore assoluto a quello tra età e GMV (r=−0.45, p<0.001). In un modello di regressione lineare multipla, dove l’età è stata modellata da D0, λ e GMV della GM corticale, λs è risultato l’unico predittore significativo (r parziale=0.62, p<0.001). La lacunarità λs è un indice sensibile alle variazioni strutturali dovute all’invecchiamento cerebrale e si candida come biomarcatore nella valutazione della complessità cerebrale nelle malattie neurodegenerative.

La geometria frattale per mette un'analisi quantitativa della complessità strutturale di oggetti auto-somiglianti e con proprietà di invarianza a fattori di scala, come il cervello. Obiettivo di questo elaborato e l'analisi dell'indice di dimensione frattale (FD) delle strutture cerebrali e cerebellari di immagini di risonanza magnetica (RM) per valutarne la riproducibilità test-retest e la correlazione con l’età. A tale scopo sono stati selezionati alcuni dataset pubblici internazionali, ed è stata calcolata la FD della sostanza grigia (GM) e bianca (WM) di immagini segmentate con il software FreeSurfer mediante algoritmo di box-counting e regressione lineare con selezione automatica delle scale spaziali. L’analisi frattale è stata applicata alle immagini pesate in T1 acquisite a 3T dei dataset NKI_2 e Kirby_21 per lo studio della riproducibilità della FD e alle immagini pesate in T1 a 3T dei dataset NKI_2 e ICBM per lo studio della correlazione tra età e dimensione frattale; l'analisi è stata applicata anche a immagini 3T e 7T del dataset MMRR-3T7T per valutare l'indice FD a campo ultra alto. La correlazione risulta significativa per la GM cerebrale di NKI_2 (r = -0.71) e ICBM (r = -0.61) e per la WM cerebrale di NKI_2 (r = 0.72), mostrando che la complessità strutturale della corteccia cerebrale diminuisce con l'età. La correlazione per la GM cerebrale non è significativa se si utilizza per il calcolo della FD la scala fissa, mostrando che la scala automatica e un metodo migliore per valutare questo aspetto. La FD a 7T, rispetto ai valori calcolati a 3T, e più elevata per la GM e la WM cerebrale, mentre le scale spaziali a 7T sono inferiori per la GM del cervello, mostrando come esso possieda proprietà frattali fino a 0.7 mm.