En el mundo de la neurociencia y el envejecimiento saludable, la figura de los superagers está captando una atención creciente. Los superagers son adultos mayores que mantienen una memoria episódica igual o superior a la de individuos mucho más jóvenes, algo que desafía la idea común de que el deterioro cognitivo es una consecuencia ineludible del envejecimiento. Recientemente, en el encuentro anual de la Sociedad Internacional de Resonancia Magnética en Medicina (ISMRM), se presentó un estudio innovador que utiliza imágenes por resonancia magnética funcional, o fMRI, para identificar las regiones cerebrales claves que distinguen a estos excepcionales individuos del envejecimiento cognitivo promedio. Este hallazgo abre una ventana no solo hacia la comprensión del cerebro que envejece saludablemente, sino también hacia posibles futuras intervenciones que podrían optimizar la eficiencia cerebral en la población mayor. El estudio fue liderado por la Dra.
Laiz Laura de Godoy y su equipo de la Universidad de Pensilvania. El trabajo se basó en un análisis de aprendizaje automático que examinó imágenes fMRI de un grupo seleccionado de adultos mayores de 80 años, subdivididos en superagers y adultos mayores cognitivamente promedio. Para caracterizar y diferenciar ambos grupos, los investigadores emplearon un algoritmo denominado random forest machine-learning algorithm (RF-MLA), que les permitió identificar patrones específicos de conectividad cerebral relacionados con el desempeño cognitivo superior en los superagers. En particular, el análisis se centró en seis redes cerebrales esenciales para la función cognitiva: la red de la saliencia, la red por defecto (default mode network), la red de control ejecutivo derecha e izquierda, además de redes relacionadas con el hipocampo y el lenguaje. Estas redes son fundamentales en procesos como la atención, la memoria y la toma de decisiones.
Los resultados confirmaron la importancia predominante de tres de estas redes —la de la saliencia, la red por defecto y la red de control ejecutivo derecha— en la clasificación de superagers, lo que subraya su papel central para mantener un rendimiento cognitivo óptimo en edades avanzadas. Lo innovador del estudio reside, además, en su enfoque holístico: más allá de analizar solo las redes clásicas vinculadas a la cognición, el equipo amplió el análisis a 11 redes cerebrales, incorporando las redes auditiva, sensoriomotora y varias redes visuales (lateral, medial y occipital). Esta expansión permitió descubrir que otros nodos neuronales, especialmente dentro de las redes visuales lateral y medial, también juegan un papel relevante en la resiliencia cognitiva de los superagers. Esto aporta nueva evidencia sobre la importancia de las cortezas sensoriales, que hasta ahora habían sido poco consideradas en estudios de envejecimiento cognitivo. El uso del algoritmo RF-MLA permitió además identificar con precisión los nodos más cruciales dentro de estas redes, empleando métricas como la disminución promedio en el índice Gini —una medida para determinar la importancia de variables en modelos de bosque aleatorio—.
Este riguroso enfoque estadístico ofrece un soporte sólido a las conclusiones del estudio, reforzando la validez de los vínculos encontrados entre determinadas regiones cerebrales y el desempeño superior en memoria y función ejecutiva. Entender qué hace que el cerebro de un superager funcione de manera tan eficiente es fundamental para abordar uno de los principales desafíos demográficos actuales: el envejecimiento global de la población y el aumento asociado de enfermedades neurodegenerativas. Si sabemos qué redes y nodos cerebrales se mantienen saludables y activos en estos individuos, se pueden desarrollar estrategias más focalizadas para preservar o incluso mejorar la cognición en la vejez. La relevancia del estudio presentado en ISMRM se potencia con el hecho de que contribuye a validar hallazgos previos, pero también los enriquece con nuevas perspectivas. La reiteración del papel vital de las redes de saliencia, control ejecutivo y red por defecto no solo confirma su relevancia en la memoria y el procesamiento cognitivo avanzado, sino que abre la posibilidad de orientar futuras intervenciones —sean farmacológicas, cognitivas o mediante neuroestimulaciones— hacia el fortalecimiento de estas redes en personas mayores.
Otra vertiente relevante reside en la potencial utilidad clínica y preventiva que puede tener esta línea de investigación. La identificación no invasiva mediante fMRI de biomarcadores cerebrales asociados a la preservación cognitiva podría permitir en el futuro realizar diagnósticos más tempranos, vigilancias personalizadas y programas preventivos para adultos mayores con riesgo cognitivo. La combinación del aprendizaje automático con neuroimagen avanzada representa un salto cualitativo en esta dirección. Además, el estudio refleja la integración creciente entre técnicas neurocientíficas y la inteligencia artificial. Los modelos de machine learning propician un análisis profundo y multidimensional de los datos cerebrales, facilitando la detección de patrones complejos que, de otro modo, serían difíciles de identificar mediante métodos tradicionales.
Esta sinergia impulsa una comprensión más completa del cerebro envejecido y sus mecanismos de resiliencia. Sin embargo, es importante destacar que el equipo investigador subraya la necesidad de continuar con estudios a mayor escala y longitudinales para consolidar estos hallazgos y entender la evolución de estas redes cerebrales con el paso del tiempo. La robustez de los resultados en cohortes más amplias y diversas permitirá afinar las posibles aplicaciones clínicas. En conclusión, el trabajo presentado en el congreso ISMRM constituye un avance significativo para la neurociencia del envejecimiento. Al identificar las redes y nodos claves que diferencian a los superagers usando fMRI y aprendizaje automático, no solo confirma la importancia de ciertas redes neuronales esenciales en la preservación cognitiva, sino que introduce la relevancia novedosa de las cortezas sensoriales en esta resistencia cerebral.
