Factorii de stil de viață care prezic performanța cognitivă - rezultatele unui studiu cu inteligență artificială

Un studiu publicat în mai 2025 în The Journal of Nutrition, realizat de cercetători de la Universitatea din Illinois Urbana-Champaign, a folosit metode de învățare automată pentru a identifica cei mai importanți predictori ai performanței cognitive în rândul adulților. Rezultatele oferă o perspectivă nuanțată asupra rolului indicatorilor biologici și comportamentali – inclusiv dieta, activitatea fizică și greutatea corporală – în menținerea funcției cognitive de-a lungul vieții.

Context

Numeroase studii anterioare au arătat că sănătatea cognitivă este influențată de o combinație complexă de factori: vârsta, tensiunea arterială, indicele de masă corporală, nivelul de activitate fizică și calitatea dietei. Totodată, s-a demonstrat că dietele bogate în antioxidanți, acizi grași omega-3 și vitamine sunt asociate cu o funcție cognitivă superioară. Modele alimentare precum dieta mediteraneană, dieta DASH sau dieta MIND au fost anterior corelate cu un risc scăzut de declin cognitiv.

Cu toate acestea, majoritatea studiilor tradiționale au analizat acești factori izolat, fără a evalua în mod simultan interacțiunile dintre ei. În acest context, echipa de la Illinois a apelat la algoritmi de învățare automată pentru a evalua influența combinată a multiplelor variabile asupra unei măsuri validate de performanță cognitivă: testul flanker.

Despre studiul actual

Cercetătorii au analizat datele a 374 de adulți cu vârste între 19 și 82 de ani, colectate în cadrul unui protocol standardizat care a inclus:

• Date demografice și clinice: vârstă, sex, tensiune arterială (sistolică și diastolică), indice de masă corporală.

• Comportamente de stil de viață: nivel de activitate fizică și scoruri ale indicelui de alimentație sănătoasă (Healthy Eating Index).

• Performanță cognitivă: măsurată prin testul flanker, care evaluează viteza de procesare și controlul inhibiției atenționale.

În acest test, participanții trebuie să identifice direcția unei săgeți centrale în timp ce ignoră alte săgeți orientate în aceeași sau în direcția opusă – o sarcină care necesită concentrare și inhibiția interferențelor externe.

Pentru analiza predictivă, cercetătorii au testat mai mulți algoritmi de învățare automată supravegheată, evaluând capacitatea acestora de a estima cu precizie timpul de reacție și acuratețea în testul flanker.

Rezultate

Modelul de învățare automată a evidențiat următorii predictori majori ai performanței cognitive:

• Vârsta a fost cel mai puternic predictor negativ: performanța a scăzut semnificativ cu înaintarea în vârstă.

• Tensiunea arterială diastolică și indicele de masă corporală (IMC) au fost, de asemenea, predictori importanți. Un IMC mai mare a fost asociat cu un timp de reacție mai lent.

• Tensiunea arterială sistolică a avut o influență mai modestă, dar semnificativă statistic.

• Indicele de alimentație sănătoasă (Healthy Eating Index) a fost mai puțin predictiv decât variabilele fiziologice, dar totuși corelat pozitiv cu performanța.

• Activitatea fizică a avut o influență moderată asupra timpului de reacție, sugerând că interacționează cu alți factori, cum ar fi greutatea corporală și calitatea dietei.

Analiza sugerează că efectele negative ale unui IMC crescut pot fi parțial contracarate de un stil de viață activ și o alimentație echilibrată.

Concluzii

Acest studiu aduce o contribuție importantă în domeniul neuroștiințelor nutriționale, demonstrând potențialul învățării automate de a identifica cu precizie factorii cei mai relevanți pentru sănătatea cognitivă.

Principalele concluzii sunt:

• Vârsta, tensiunea arterială și greutatea corporală sunt cei mai importanți predictori ai performanței cognitive.

• Dietele sănătoase și activitatea fizică regulată pot modera efectele adverse ale unor factori de risc metabolici.

• Modelele predictive bazate pe machine learning oferă un cadru mai complex și precis pentru evaluarea riscului cognitiv, cu potențial aplicabil în medicina personalizată.

Rezultatele sugerează că intervențiile care vizează optimizarea tensiunii arteriale, scăderea în greutate și promovarea unui stil de viață sănătos ar putea fi eficiente nu doar pentru sănătatea cardiometabolică, ci și pentru menținerea funcției cognitive pe termen lung.