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Evidenze di neuroimaging di invecchiamento cerebrale accelerato nelle psicosi affettive e non affettive

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tesi38003049.pdf (1.925Mb)
Autore
Gerbi, Pietro <2000>
Data
2026-06-29
Disponibile dal
2026-07-02
Abstract
Introduzione e Obiettivi: I principali disturbi psichiatrici sono stati associati a invecchiamento biologico accelerato, ma non è chiaro se i marcatori cerebrali e sistemici riflettano dimensioni condivise o distinte di vulnerabilità. Il BrainAge è una stima dell’invecchiamento cerebrale derivata dalla RM, mentre il PhenoAge è un indice di invecchiamento sistemico basato su biomarcatori clinici. Questo studio ha valutato il BrainAge nel disturbo bipolare e nei disturbi dello spettro schizofrenico e la sua relazione con il PhenoAge. Materiali e Metodi: Sono stati inclusi 171 partecipanti: 80 controlli sani, 54 pazienti con disturbo bipolare e 37 con disturbi dello spettro schizofrenico. Le immagini RM T1 ad alta risoluzione sono state acquisite con scanner 3T. Il BrainAge è stato stimato dai dati di neuroimaging e corretto per età mediante la traiettoria normativa dei controlli sani. Il PhenoAge è stato calcolato nei pazienti da biomarcatori clinici di routine. Le analisi sono state corrette per età e sesso. Risultati: Entrambi i gruppi di pazienti hanno mostrato valori di BrainAge significativamente più elevati rispetto ai controlli, indicando invecchiamento cerebrale accelerato. L’effetto è rimasto significativo dopo correzione per età e sesso, senza differenze tra diagnosi. Il BrainAge non era associato a gravità clinica, durata di malattia o carico farmacologico. Nei soli pazienti, BrainAge e PhenoAge erano associati all’età cronologica, ma i rispettivi indici di accelerazione corretti per età non mostravano una chiara correlazione. Conclusioni: Il disturbo bipolare e i disturbi dello spettro schizofrenico mostrano invecchiamento cerebrale accelerato rispetto ai controlli sani. L’assenza di una chiara associazione tra BrainAge e PhenoAge suggerisce che l’invecchiamento cerebrale e sistemico rappresentino dimensioni in parte distinte ma complementari della vulnerabilità biologica.
 
Introduction and Objectives: Major psychiatric disorders have been associated with accelerated biological aging, but it remains unclear whether neurobiological and systemic aging markers reflect shared or distinct vulnerability dimensions. BrainAge is a neuroimaging-derived estimate of biological brain aging, while PhenoAge is a biomarker-based measure of systemic biological aging. This study investigated brain aging in bipolar disorder and schizophrenia-spectrum disorders and its relationship with PhenoAge. Materials and Methods: The study included 171 participants: 80 healthy controls, 54 patients with bipolar disorder, and 37 with schizophrenia-spectrum disorders. High-resolution T1-weighted MRI scans were acquired on a 3T scanner. BrainAge was estimated from neuroimaging data, and an age-calibrated residual was derived using the normative trajectory of healthy controls. PhenoAge was calculated in patients from routinely available clinical biomarkers. Analyses were adjusted for age and sex. Results: Both patient groups showed significantly higher BrainAge residuals than controls, indicating accelerated brain aging. This effect remained significant after adjustment for age and sex, with no significant differences between diagnoses. BrainAge residuals were not associated with symptom severity, illness duration, or medication burden. In patient-only analyses, BrainAge and PhenoAge were both associated with chronological age, whereas their age-adjusted acceleration indices were not clearly correlated. Conclusions: Bipolar disorder and schizophrenia-spectrum disorders show accelerated brain aging relative to healthy individuals. The absence of a clear association between BrainAge and PhenoAge acceleration suggests that neurobiological and systemic aging represent partially distinct but complementary dimensions of biological vulnerability. Larger longitudinal studies are needed to clarify their clinical significance.
 
Tipo
info:eu-repo/semantics/masterThesis
Collezioni
  • Laurea Magistrale [7561]
URI
https://unire.unige.it/handle/123456789/15908
Metadati
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