Wikipedia

Envejecimiento del cerebro

El envejecimiento del cerebro es un proceso de transformación del cerebro en la vejez, que incluye los cambios que experimentan todos los individuos y los de la enfermedad (incluida la enfermedad no reconocida). Suele referirse a los seres humanos.

Dado que la prolongación de la vida sólo es pertinente si va acompañada de una prolongación de la duración de la salud y, lo que es más importante, de la preservación de la salud cerebral y la cognición, encontrar enfoques rejuvenecedores que actúen simultáneamente en los tejidos periféricos y en la función cerebral es una estrategia clave para el desarrollo de la tecnología rejuvenecedora.[1]​

El envejecimiento es uno de los principales factores de riesgo de las enfermedades neurodegenerativas más comunes, como el deterioro cognitivo leve, las demencias incluida la enfermedad de Alzheimer, la enfermedad cerebrovascular, la enfermedad de Parkinson y la enfermedad de Lou Gehrig.[2]​[3]​Mientras que muchas investigaciones se han centrado en las enfermedades del envejecimiento, hay pocos estudios informativos sobre la biología molecular del cerebro envejecido en ausencia de enfermedades neurodegenerativas o del perfil neuropsicológico de los adultos mayores sanos. Sin embargo, las investigaciones sugieren que el proceso de envejecimiento está asociado a varios cambios estructurales, químicos y funcionales en el cerebro, así como a una serie de cambios neurocognitivos. Informes recientes en organismos modelo sugieren que, a medida que los organismos envejecen, se producen cambios distintivos en la expresión de genes a nivel de neurona única.[4]​ Esta página es un resumen de los cambios asociados al envejecimiento del cerebro humano, incluido el envejecimiento sin enfermedades concomitantes.

Cambios estructurales editar

 
Cerebro humano en el plano sagital.
 
Ventrículos del cerebro

El envejecimiento conlleva muchos cambios físicos, biológicos, químicos y psicológicos, y el cerebro no es una excepción a este fenómeno. Estos diversos cambios han intentado ser cartografiados por modelos conceptuales como la Teoría del Andamiaje del Envejecimiento y la Cognición (STAC) en 2009. El modelo STAC tiene en cuenta factores como los cambios neuronales en la sustancia blanca, el agotamiento de la dopamina, el encogimiento y el adelgazamiento cortical.[5]​ Las tomografías computarizadas han revelado que los ventrículos cerebrales se dilatan con la edad. Estudios de IRM más recientes han informado de disminuciones regionales del volumen cerebral relacionadas con la edad.[6]​[7]​La reducción del volumen regional no es uniforme; algunas regiones cerebrales se encogen a un ritmo de hasta el 1% anual, mientras que otras permanecen relativamente estables hasta el final de la vida.[8]​El cerebro es muy complejo y está compuesto por muchas zonas y tipos de tejido o materia diferentes. Las diferentes funciones de los distintos tejidos del cerebro pueden ser más o menos susceptibles a los cambios inducidos por la edad.[6]​La materia cerebral puede clasificarse en materia gris o materia blanca. La materia gris está formada por los cuerpos celulares de la corteza y los núcleos subcorticales. La materia blanca está formada por axones mielinizados densamente empaquetados que conectan las neuronas entre sí y con la periferia.[6]​

Pérdida de circuitos neuronales y plasticidad cerebral. editar

La plasticidad cerebral se refiere a la capacidad del cerebro para cambiar de estructura y función.[9]​[10]​ Esto enlaza con la frase común "si no lo usas, lo pierdes", que es otra forma de decir que si no lo usas, tu cerebro le dedicará menos espacio somatotópico. Un mecanismo propuesto para los déficits de plasticidad relacionados con la edad observados en animales es el resultado de alteraciones inducidas por la edad en la regulación del calcio.[11]​Los cambios en las capacidades del organismo para manejar el calcio influirán en última instancia en el disparo neuronal y en la capacidad para propagar potenciales de acción, lo que a su vez afectaría a la capacidad del cerebro para alterar su estructura o función (es decir, su naturaleza plástica). Debido a la complejidad del cerebro, con todas sus estructuras y funciones, es lógico suponer que algunas zonas serían más vulnerables al envejecimiento que otras. Dos circuitos dignos de mención son el hipocampal y el neocortical.[12]​Se ha sugerido que el deterioro cognitivo relacionado con la edad se debe en parte no a la muerte neuronal, sino a alteraciones sinápticas. También se ha sugerido que este déficit cognitivo se debe a factores funcionales y bioquímicos, como cambios en la actividad enzimática, los mensajeros químicos o la expresión génica en los circuitos corticales.[12]​

Adelgazamiento de la corteza editar

Visión lateral de los lóbulos cerebrales.

Los avances en la tecnología de resonancia magnética han proporcionado la capacidad de ver la estructura cerebral con gran detalle de forma fácil y no invasiva in vivo. Bartzokis et al., han observado que el volumen de materia gris disminuye entre la edad adulta y la vejez, mientras que el volumen de materia blanca aumenta a partir de los 19-40 años y disminuye después de esa edad.[13]​Los estudios que utilizan la morfometría basada en vóxeles han identificado zonas como la ínsula y el giro parietal superior como especialmente vulnerables a las pérdidas de materia gris relacionadas con la edad en los adultos mayores.[13]​ Sowell et al., informaron de que las primeras 6 décadas de la vida de un individuo se correlacionaban con las disminuciones más rápidas de la densidad de materia gris, y esto ocurría en los lóbulos dorsal, frontal y parietal, tanto en las superficies cerebrales interhemisféricas como en las laterales. También cabe destacar que zonas como el giro cingulado y el córtex occipital que rodea el surco calcarino parecen estar exentas de esta disminución de la densidad de materia gris con el paso del tiempo.[13]​Los efectos de la edad sobre la densidad de materia gris en el córtex temporal posterior aparecen de forma más predominante en el hemisferio izquierdo que en el derecho, y se limitaron a los córtex posteriores del lenguaje. Algunas funciones del lenguaje, como la recuperación y producción de palabras, se localizan en las cortezas lingüísticas más anteriores y se deterioran con la edad. Sowell et al. también informaron de que estas cortezas lingüísticas anteriores maduraban y se deterioraban antes que las cortezas lingüísticas posteriores.[13]​También se ha observado que la anchura del surco no sólo aumenta con la edad,[14]​sino también con el deterioro cognitivo en los ancianos.[15]​

Morfología y microestructura. editar

La disminución del volumen de materia gris relacionada con la edad fue la que más contribuyó a los cambios en el volumen cerebral. Además, parece disminuir la densidad neuronal, se altera la microestructura de la sustancia blanca y se altera el metabolismo energético en el cerebelo.[16]​La atrofia cortical general se produce con el envejecimiento y, por ejemplo, el volumen del núcleo caudado parece disminuir.[17]​ 

Morfología neuronal relacionada con la edad. editar

Hay pruebas convergentes de neurocientíficos cognitivos de todo el mundo de que los déficits cognitivos inducidos por la edad pueden no deberse a la pérdida neuronal o a la muerte celular, sino más bien ser el resultado de pequeños cambios específicos de la región en la morfología de las neuronas.[11]​ Los estudios de Duan et al. han demostrado que las dendritas de las neuronas piramidales corticales disminuyen en tamaño y/o número en regiones y capas específicas del córtex de primates humanos y no humanos como consecuencia de la edad (Duan et al., 2003; morph). Se ha descrito una disminución del 46% en el número y la densidad de espinas en humanos mayores de 50 años en comparación con individuos más jóvenes.[12]​Un estudio de microscopía electrónica en monos informó de una pérdida del 50% de espinas en los penachos dendríticos apicales de las células piramidales de la corteza prefrontal de animales viejos (27-32 años) en comparación con los jóvenes (6-9 años).[12]​

 
Los trastornos de la proteína tau provocan la destrucción de los microtúbulos y la formación de ovillos neurofibrilares.

Las neuropatologías relacionadas con la edad, como la enfermedad de Alzheimer, la enfermedad de Parkinson, la diabetes, la hipertensión y la arteriosclerosis, dificultan distinguir los patrones normales del envejecimiento.[18]​[19]​Una de las diferencias importantes entre el envejecimiento normal y el patológico es la localización de los ovillos neurofibrilares. Los ovillos neurofibrilares se componen de filamentos helicoidales apareados (PHF).[20]​ En el envejecimiento normal, sin demencia, el número de ovillos en cada cuerpo celular afectado es relativamente bajo[20]​ y está restringido al núcleo olfatorio, la circunvolución parahipocámpica, la amígdala y la corteza entorrinal.[21]​ A medida que el individuo no demente envejece, hay un aumento general en la densidad de los ovillos, pero no hay una diferencia significativa en el lugar donde se encuentran los ovillos.[21]​

El otro contribuyente neurodegenerativo principal que se encuentra comúnmente en el cerebro de pacientes con EA son las placas amiloides. Sin embargo, a diferencia de los ovillos, no se ha descubierto que las placas sean una característica constante del envejecimiento normal.[21]​

Papel del estrés oxidativo editar

El deterioro cognitivo se ha atribuido al estrés oxidativo, las reacciones inflamatorias y los cambios en la microvasculatura cerebral.[22]​Se desconoce el impacto exacto de cada uno de estos mecanismos en el envejecimiento cognitivo. El estrés oxidativo es el factor de riesgo más controlable y el que mejor se conoce. El diccionario médico Merriam-Webster en línea define el estrés oxidativo como "el estrés fisiológico del organismo causado por el daño acumulado provocado por los radicales libres, neutralizados de forma inadecuada por los antioxidantes, y que se considera asociado al envejecimiento".[23]​Por lo tanto, el estrés oxidativo es el daño causado a las células por los radicales libres liberados en el proceso de oxidación.

En comparación con otros tejidos del cuerpo, el cerebro se considera inusualmente sensible al daño oxidativo.[24]​ El aumento del daño oxidativo se ha asociado a enfermedades neurodegenerativas, deterioro cognitivo leve y diferencias individuales en la cognición de ancianos sanos. En el "envejecimiento normal", el cerebro sufre estrés oxidativo de múltiples formas. Los principales contribuyentes incluyen la oxidación de proteínas, la peroxidación de lípidos y las modificaciones oxidativas en el ADN nuclear y mitocondrial.[24]​El estrés oxidativo puede dañar la replicación del ADN e inhibir la reparación a través de muchos procesos complejos, incluido el acortamiento de los telómeros en los componentes del ADN.[25]​ Cada vez que una célula somática se replica, el componente telomérico del ADN se acorta. Como la longitud de los telómeros es en parte heredable,[25]​ existen diferencias individuales en la edad de aparición del deterioro cognitivo.

Daño en el ADN editar

Al menos 25 estudios han demostrado que el daño en el ADN se acumula con la edad en el cerebro de los mamíferos. Este daño del ADN incluye el nucleósido oxidado 8-hidroxi-deoxiguanosina (8-OHdG), roturas de una y dos cadenas, enlaces cruzados ADN-proteína y aductos de malondialdehído (revisado en Bernstein et al.[26]​). En el cerebro del ratón, la rata, el jerbo, el conejo, el perro y el ser humano se ha observado un aumento del daño en el ADN con la edad. Las ratas jóvenes de 4 días tienen unas 3.000 roturas de cadena simple y 156 roturas de cadena doble por neurona, mientras que en las ratas de más de 2 años el nivel de daño aumenta hasta unas 7.400 roturas de cadena simple y 600 roturas de cadena doble por neurona.[27]​

Lu y col.[28]​ estudiaron los perfiles transcripcionales de la corteza frontal humana de individuos de entre 26 y 106 años de edad. Esto llevó a la identificación de un conjunto de genes cuya expresión se alteraba después de los 40 años. Descubrieron además que las secuencias promotoras de estos genes particulares acumulaban daño oxidativo en el ADN, incluido el 8-OHdG, con la edad (ver Teoría del envejecimiento del daño en el ADN ). Llegaron a la conclusión de que los daños en el ADN pueden reducir la expresión de genes selectivamente vulnerables implicados en el aprendizaje, la memoria y la supervivencia neuronal, iniciando un patrón de envejecimiento cerebral que comienza pronto en la vida.

Sistema inmunológico y fluidos. editar

La permeabilidad de la barrera hematoencefálica, la neuroinflamación y la neurodegeneración, y la inflamación crónica sistémica inducida por la microbiota intestinal parecen estar relacionadas e interactuar con el envejecimiento, por ejemplo, ya que la homeostasis de la microbiota intestinal podría verse alterada con el aumento de la edad.[29]​ Según una revisión, los cambios neuroinflamatorios, "incluida la activación microglial y la producción de citoquinas inflamatorias ", ocurren con el envejecimiento normal.[30]​ 

Fluidos editar

Se ha demostrado que el flujo sanguíneo cerebral disminuye entre un 0,3 y un 0,5% al año en el envejecimiento sano.[31]​ El buen funcionamiento del sistema glinfático, que se encarga de la eliminación de residuos, puede ser importante para mantener la salud del cerebro, y su eficacia de transporte parece disminuir con el envejecimiento.[32]​Se ha demostrado que los factores circulatorios modulan el envejecimiento y rejuvenecen el cerebro.[33]​ 

 
Principales vías de dopamina.
Como parte de la vía de recompensa, la dopamina se fabrica en los cuerpos de las células nerviosas ubicadas dentro del VTA y se libera en el núcleo accumbens y la corteza prefrontal . Las funciones motoras de la dopamina están vinculadas a una vía separada, con cuerpos celulares en la sustancia negra que fabrican y liberan dopamina en el cuerpo estriado.
 
Funciones y vías de la dopamina y la serotonina.

Además de los cambios estructurales que sufre el cerebro con la edad, el proceso de envejecimiento también implica una amplia gama de cambios bioquímicos. Más específicamente, las neuronas se comunican entre sí a través de mensajeros químicos especializados llamados neurotransmisores. Varios estudios han identificado varios de estos neurotransmisores, así como sus receptores, que muestran una marcada alteración en diferentes regiones del cerebro como parte del proceso normal de envejecimiento.

Dopamina editar

Una abrumadora cantidad de estudios han informado de cambios relacionados con la edad en la síntesis de la dopamina, los sitios de unión y la cantidad de receptores. Los estudios que utilizan tomografía por emisión de positrones (PET) en seres humanos vivos han demostrado una disminución significativa relacionada con la edad en la síntesis de dopamina,[34]​ especialmente en las regiones estriada y extraestriatal (excluyendo el mesencéfalo ).[35]​ También se han informado de ampliamente disminuciones significativas relacionadas con la edad en los receptores de dopamina D1, D2 y D3 .[36]​[37]​[38]​[39]​[40]​ Se ha demostrado una disminución general de los receptores D1 y D2,[38]​ y más específicamente una disminución de la unión de los receptores D1 y D2 en el núcleo caudado y el putamen .[37]​[40]​ También se ha demostrado que con la edad se produce una disminución general de la densidad del receptor D1. Se detectaron disminuciones significativas relacionadas con la edad en los receptores de dopamina, D2 y D3 en la corteza cingulada anterior, la corteza frontal, la corteza temporal lateral, el hipocampo, la corteza temporal medial, la amígdala, el tálamo medial y el tálamo lateral.[36]​ Un estudio también indicó una correlación inversa significativa entre la unión de dopamina en la corteza occipital y la edad.[37]​Los estudios post mortem también muestran que el número de receptores D1 y D2 disminuye con la edad tanto en el núcleo caudado como en el putamen, aunque la proporción de estos receptores no mostró cambios relacionados con la edad.[39]​ Se cree que la pérdida de dopamina con la edad es la responsable de muchos síntomas neurológicos que aumentan en frecuencia con la edad, como la disminución del balanceo de los brazos y el aumento de la rigidez.[41]​Los cambios en los niveles de dopamina también pueden causar cambios en la flexibilidad cognitiva relacionados con la edad.[41]​

Serotonina editar

También se ha demostrado que con la edad se produce una disminución de los niveles de diferentes receptores de serotonina y del transportador de serotonina (5-HTT). Los estudios realizados utilizando la PET en humanos, in vivo, muestran que los niveles del receptor 5-HT2 en el núcleo caudado, el putamen y la corteza cerebral frontal disminuyen con la edad.[40]​ También se encontró una disminución de la capacidad de unión del receptor 5-HT2 en la corteza frontal,[38]​ así como una disminución de la capacidad de unión del transportador de serotonina (5-HHT) en el tálamo y el mesencéfalo.[42]​Los estudios postmortem en humanos han señalado una disminución de la capacidad de unión de la serotonina y una disminución del número de receptores S1 en la corteza frontal y el hipocampo, así como una disminución de la afinidad en el putamen.[43]​

Glutamato editar

 
La expresión del transportador de glutamato 1 en las células gliales facilita la recaptación de glutamato y disminuye la concentración de glutamato extracelular

El glutamato es otro neurotransmisor que tiende a disminuir con la edad.[44]​[45]​[46]​ Los estudios han demostrado que los sujetos mayores tienen una menor concentración de glutamato en la corteza motora en comparación con los sujetos más jóvenes.[46]​ También se ha observado una disminución significativa relacionada con la edad, especialmente en la sustancia gris parietal, los ganglios basales y, en menor grado, la sustancia blanca frontal .[44]​[45]​ Aunque estos niveles se estudiaron en el cerebro humano normal, las regiones de los ganglios parietales y basales se ven afectadas a menudo en enfermedades cerebrales degenerativas asociadas con el envejecimiento y, por lo tanto, se ha sugerido que el glutamato cerebral puede ser útil como marcador de enfermedades cerebrales afectadas por el envejecimiento. .[44]​

Cambios neuropsicológicos editar

Cambios en la orientación editar

La orientación se define como la conciencia de uno mismo en relación con el entorno[47]​A menudo, la orientación se examina distinguiendo si una persona tiene un sentido del tiempo, el lugar y la persona. Los déficits de orientación son uno de los síntomas más comunes de las enfermedades cerebrales, de ahí que las pruebas de orientación se incluyan en casi todas las evaluaciones médicas y neuropsicológicas.[48]​ Si bien la investigación se ha centrado principalmente en los niveles de orientación entre las poblaciones clínicas, un pequeño número de estudios ha examinado si existe una disminución normal en la orientación entre los adultos mayores sanos. Los resultados han sido poco concluyentes. Algunos estudios sugieren que la orientación no disminuye a lo largo de la vida.[49]​[50]​ Por ejemplo, en un estudio, el 92% de los adultos mayores normales (65 a 84 años) presentaban una orientación perfecta o casi perfecta.[51]​Sin embargo, algunos datos sugieren que cambios leves de orientación pueden ser una parte normal del envejecimiento.[52]​[53]​ Por ejemplo, Sweet y sus colegas concluyeron que "las personas mayores con una memoria normal y saludable pueden tener dificultades leves de orientación. Por el contrario, las personas más jóvenes con memoria normal prácticamente no tienen problemas de orientación"[53]​ (p. 505). Entonces, aunque las investigaciones actuales sugieren que el envejecimiento normal no suele estar asociado con una disminución significativa de la orientación, las dificultades leves pueden ser parte del envejecimiento normal y no necesariamente un signo de una patología particular.

Cambios en la atención editar

Muchos adultos mayores notan una disminución en su capacidad de atención.[54]​ La atención se refiere a "la capacidad cognitiva que nos permite lidiar con las limitaciones de procesamiento inherentes del cerebro humano mediante la selección de información para su posterior procesamiento".[55]​ Dado que el cerebro humano tiene recursos limitados, las personas utilizan su atención para concentrarse en estímulos específicos y bloquear otros.

Si los adultos mayores tienen menos recursos de atención que los adultos más jóvenes, esperaríamos que cuando se deben realizar dos tareas al mismo tiempo, el rendimiento de los adultos mayores disminuya más que el de los adultos más jóvenes. Sin embargo, una amplia revisión de estudios sobre cognición y envejecimiento sugiere que esta hipótesis no ha sido totalmente respaldada.[56]​ Si bien algunos estudios han encontrado que a los adultos mayores les resulta más difícil codificar y recuperar información cuando su atención está dividida, otros estudios no han encontrado diferencias significativas con los adultos más jóvenes. De manera similar, uno podría esperar que los adultos mayores obtengan malos resultados en tareas de atención sostenida, que miden la capacidad de atender y responder a estímulos durante un período prolongado de tiempo. Sin embargo, los estudios sugieren que la atención sostenida no disminuye con la edad. Los resultados sugieren que la atención sostenida aumenta en la edad adulta temprana y luego permanece relativamente estable, al menos hasta mediados de la octava década de la vida.[57]​ Se necesita más investigación sobre cómo el envejecimiento normal afecta la atención después de los ochenta años.

Vale la pena señalar que existen otros factores además de las verdaderas capacidades de atención que podrían estar relacionados con la dificultad para prestar atención. Por ejemplo, es posible que los déficits sensoriales afecten a la capacidad de atención de los adultos mayores. En otras palabras, los problemas de audición o visión pueden hacer que a los adultos mayores les resulte más difícil desempeñarse bien en tareas de atención visual y verbal.[54]​

Cambios en la memoria editar

Se han identificado muchos tipos diferentes de memoria en humanos, como la memoria declarativa (incluida la memoria episódica y la memoria semántica ), la memoria de trabajo, la memoria espacial y la memoria procedimental.[58]​ Los estudios realizados han revelado que las funciones de la memoria, y más concretamente las asociadas al lóbulo temporal medial, son especialmente vulnerables al deterioro relacionado con la edad.[12]​Varios estudios que utilizan diversos métodos, como la histología, las imágenes estructurales, las imágenes funcionales y la unión de receptores, han aportado pruebas convergentes de que los lóbulos frontales y las vías dopaminérgicas frontoestriatales se ven especialmente afectados por los procesos relacionados con la edad que provocan cambios en la memoria.[6]​

Cambios en el idioma editar

Los cambios en el rendimiento en tareas verbales, así como la localización, extensión e intensidad de la señal de los cambios en la señal BOLD medidos con RM funcional, varían en patrones predecibles con la edad. Por ejemplo, los cambios conductuales asociados a la edad incluyen el deterioro del rendimiento en tareas relacionadas con la recuperación de palabras, la comprensión de oraciones con grandes exigencias sintácticas y/o de memoria de trabajo, y la producción de dichas oraciones.[58]​

Patrones de activación cerebral editar

La unión frontal inferior izquierda y el cuneus / precuneus anterior izquierdo fueron las únicas regiones de un conjunto más amplio de regiones asociadas a las funciones ejecutivas, que mostraron sistemáticamente diferencias de edad en la actividad cerebral.[59]​

Cambios en la flexibilidad del aprendizaje y del comportamiento editar

El aprendizaje suele ser más eficaz en los niños y lleva más tiempo o resulta más difícil con la edad. Un estudio en el que se utilizaron neuroimágenes identificó la potenciación rápida del neurotransmisor GABA como una posible explicación-componente importante de por qué es así.[60]​[61]​

La flexibilidad conductual puede referirse a la adaptación eficaz y adecuada a diferentes situaciones y a las exigencias cambiantes del entorno, incluida la velocidad de adaptación, y a la capacidad de desarrollar soluciones a problemas nuevos o soluciones nuevas a problemas antiguos.[62]​[63]​Los estudios indican que el envejecimiento tardío, y/o las demencias tardías,[62]​ disminuyen la flexibilidad conductual y perjudican la deliberación sobre los cursos de acción.[64]​[65]​

Cambios genéticos editar

La variación de los efectos del envejecimiento entre individuos puede atribuirse tanto a factores genéticos como sanitarios y ambientales. Como en tantas otras disciplinas científicas, el debate entre naturaleza y crianza es un conflicto permanente en el campo de la neurociencia cognitiva.[19]​[20]​La búsqueda de factores genéticos siempre ha sido un aspecto importante a la hora de intentar comprender los procesos neuropatológicos. La investigación centrada en descubrir el componente genético en el desarrollo de la enfermedad autosómica dominante (EA) también ha contribuido en gran medida a la comprensión de la genética que subyace al envejecimiento normal o "no patológico".[20]​

Autosómica dominante (AD) - La autosómica dominante es un patrón de herencia característico de algunos trastornos genéticos. "Autosómico" significa que el gen en cuestión se encuentra en uno de los cromosomas numerados, o no sexuales. "Dominante" significa que una sola copia del gen mutado (de uno de los progenitores) es suficiente para causar el trastorno.

El cerebro humano muestra un declive en su función y un cambio en la expresión génica. Esta modulación en la expresión génica puede deberse al daño oxidativo del ADN en las regiones promotoras del genoma. Entre los genes que se regulan a la baja a partir de los 40 años se encuentran:

Los genes que se regulan al alza incluyen:

Medición editar

Análisis de edad epigenética de regiones del cerebro. editar

El cerebelo es la región del cerebro (y probablemente la parte del cuerpo) más joven en los centenarios según un biomarcador epigenético de la edad del tejido conocido como reloj epigenético: es unos 15 años más joven de lo esperado en un centenario.[66]​ Por el contrario, todas las regiones y células cerebrales parecen tener aproximadamente la misma edad epigenética en sujetos menores de 80 años[66]​[67]​ Estos hallazgos sugieren que el cerebelo está mejor protegido de los efectos del envejecimiento, lo que a su vez podría explicar por qué el cerebelo exhibe menos características neuropatológicas de las demencias relacionadas con la edad en comparación con otras regiones del cerebro.

Otro editar

Hay investigación y desarrollo de biomarcadores del envejecimiento, sistemas de detección y sistemas de software para medir la edad biológica del cerebro. Por ejemplo, un software de aprendizaje profundo que utiliza imágenes anatómicas de resonancia magnética estimó la edad del cerebro con una precisión relativamente alta, incluida la detección de signos tempranos de la enfermedad de Alzheimer y diversos patrones neuroanatómicos del envejecimiento neurológico .[68]​

Retrasar los efectos del envejecimiento editar

El estado actual de la tecnología biomédica no permite detener y revertir el envejecimiento. Sin embargo, es posible retrasar los efectos y la gravedad de sus síntomas. Si bien no existe un consenso sobre la eficacia, se informa que lo siguiente retrasa el deterioro cognitivo:

Reserva cognitiva editar

La capacidad de un individuo de no mostrar signos cognitivos de envejecimiento a pesar de tener un cerebro envejecido se denomina reserva cognitiva.[22]​[69]​Esta hipótesis sugiere que dos pacientes pueden tener la misma patología cerebral, y que una persona experimenta síntomas clínicos perceptibles, mientras que la otra sigue funcionando con relativa normalidad. Los estudios sobre la reserva cognitiva exploran las diferencias biológicas, genéticas y ambientales específicas que hacen que algunas personas sean más resistentes al deterioro cognitivo que otras.

Investigación editar

"Súper Envejecidos" editar

Recientemente, estudios de investigación longitudinales han realizado análisis genéticos de centenarios y sus descendientes para identificar factores protectores contra los efectos negativos del envejecimiento. En particular, el gen CETP está relacionado con la prevención del deterioro cognitivo y la enfermedad de Alzheimer.[87]​ Específicamente, los homocigotos de CETP de valina, pero no los heterocigotos, experimentaron una disminución relativa de la memoria un 51% menor en comparación con un grupo de referencia después de ajustar por factores demográficos y el estado de APOE .[87]​

Estudio de monjas editar

Un estudio financiado por el Instituto Nacional del Envejecimiento (NIA) comenzó en 1986 y siguió a un grupo de 678 hermanas católicas romanas y registró los efectos del envejecimiento. Los investigadores utilizaron ensayos autobiográficos recopilados a medida que las monjas se iban incorporando a su hermandad. Los resultados sugieren que la densidad de ideas temprana, definida por el número de ideas expresadas y el uso de preposiciones complejas en estos ensayos, fue un predictor significativo de un menor riesgo de desarrollar la enfermedad de Alzheimer en la vejez. La menor densidad de ideas se asoció significativamente con un menor peso cerebral, una mayor atrofia cerebral y más ovillos neurofibrilares.[88]​

En 1994 se inició el Estudio sobre Órdenes Religiosas. Su financiación inicial también corrió a cargo de la NIA.

Inflamación del hipotálamo y GnRH editar

En un estudio de 2013, se sugirió que la inflamación del hipotálamo puede estar relacionada con el envejecimiento general de nuestro cuerpo. Se centraron en la activación del complejo proteico NF-κB en ratones sujetos a prueba, que mostró una mayor activación a medida que los ratones envejecían en el estudio. Esta activación no sólo afecta al envejecimiento, sino que afecta a una hormona conocida como GnRH, que ha mostrado nuevas propiedades antienvejecimiento cuando se inyecta en ratones fuera del hipotálamo, mientras que provoca el efecto contrario cuando se inyecta en el hipotálamo. Pasará algún tiempo antes de que esto pueda aplicarse a los humanos de manera significativa, ya que se necesitan más estudios sobre esta vía para comprender la mecánica de las propiedades antienvejecimiento de la GnRH.[89]​

Inflamación editar

Un estudio encontró que las células mieloides son impulsoras de un elemento de inflamación desadaptativo del envejecimiento cerebral en ratones y que esto puede revertirse o prevenirse mediante la inhibición de su señalización EP2.[90]​[91]​

Fluido cerebroespinal editar

 
El líquido cefalorraquídeo circula en el espacio subaracnoideo alrededor del cerebro y la médula espinal, y en los ventrículos del cerebro.

Un estudio demostró que la infusión en cerebros envejecidos del líquido cefalorraquídeo que rodea las células cerebrales de ratones jóvenes rejuvenece aspectos del cerebro, lo que prueba que desempeña un papel en el envejecimiento cerebral e identifica, entre otras cosas, una proteína, la FGF17, como diana clave para posibles terapias, entre ellas la antienvejecimiento.[92]​

La membrana de tipo linfático subaracnoideo, de cuyo descubrimiento se informó hacia 2023, desempeña probablemente un papel en las funciones del líquido cefalorraquídeo y, como barrera protectora y a la vez huésped de células inmunitarias que vigilan el cerebro en busca de infecciones e inflamaciones, parece estar sustancialmente implicada en las principales enfermedades cerebrales y en el envejecimiento del cerebro. Es "el anfitrión de una gran población de células mieloides, cuyo número aumenta en respuesta a la inflamación y el envejecimiento".[93]​

Disparidades en el envejecimiento editar

Para determinados grupos demográficos, los efectos del envejecimiento cognitivo normal son especialmente pronunciados. Las diferencias en el envejecimiento cognitivo podrían estar ligadas a la falta de atención médica o a un acceso reducido a la misma y, en consecuencia, sufrir de forma desproporcionada resultados negativos en materia de salud. A medida que la población mundial crece, se diversifica y envejece, aumenta la necesidad de comprender estas desigualdades.

Raza editar

Afroamericanos editar

En los Estados Unidos, los grupos demográficos negros y afroamericanos experimentan desproporcionadamente disfunción metabólica con la edad. Esto tiene muchos efectos posteriores, pero el más destacado de ellos es el daño a la salud cardiovascular. Los perfiles de metabolitos del índice de envejecimiento saludable (una puntuación que evalúa la función neurocognitiva, entre otros correlatos de la salud a lo largo de los años) están asociados con las enfermedades cardiovasculares.[94]​La función cardiovascular saludable es fundamental para mantener la eficiencia neurocognitiva en la vejez. La atención, el aprendizaje verbal y la capacidad cognitiva están relacionados con la presión arterial diastólica, los niveles de triglicéridos y los niveles de colesterol HDL, respectivamente.[95]​

Latinos editar

En los EE. UU., el grupo demográfico latino tiene más probabilidades de desarrollar síndrome metabólico (la combinación de presión arterial alta, niveles elevados de azúcar en la sangre, niveles elevados de triglicéridos y obesidad abdominal) que no sólo aumenta el riesgo de eventos cardíacos y diabetes tipo II, sino que también se asocia a una menor función neurocognitiva durante la mediana edad.[96]​Esto ocurre a pesar de que la esperanza de vida de los latinos en EE.UU. es mayor que la de los blancos y los negros.[97]​[98]​

Entre las diferentes herencias latinas, la frecuencia del alelo ε4 del gen apoE4 que predispone a la demencia fue más alta entre los latinos caribeños (cubanos, dominicanos, puertorriqueños, 12,6–17,5 %) y más bajo entre los latinos continentales (mexicanos, centroamericanos y sudamericanos, 11,0–11,2 %). Al mismo tiempo, la frecuencia del alelo neuroprotector ε2 también fue más alta entre los latinos caribeños (5,2–8,6 %) y el más bajo para aquellos de ascendencia continental (2,9–3,9 %). Entre los latinos continentales, el más prevalente es el alelo ε3 "mediano": 85,2–86,2 % en comparación con 73,9–81,5% entre los latinos caribeños.[99]​

Pueblos indígenas editar

Las poblaciones indígenas son a menudo poco estudiadas en la investigación. Las revisiones de la literatura actual que estudia a nativos de Australia, Brasil, Canadá y Estados Unidos de participantes con edades comprendidas entre los 45 y los 94 años revelan tasas de prevalencia variadas para el deterioro cognitivo no relacionado con la demencia, desde el 4,4% al 17,7%.[100]​ Estos resultados pueden interpretarse en el contexto de pruebas neurocognitivas culturalmente sesgadas, condiciones de salud preexistentes, acceso deficiente a la atención sanitaria, menor nivel educativo y/o edad avanzada.[101]​

Sexo editar

En comparación con sus homólogos masculinos, las puntuaciones de las mujeres en el miniexamen del estado mental (MMSE) tienden a disminuir a un ritmo ligeramente más rápido con la edad.[102]​ Los hombres con deterioro cognitivo leve tienden a mostrar más daño microestructural que las mujeres con deterioro cognitivo leve, pero parecen tener una mayor reserva cognitiva debido al mayor tamaño absoluto del cerebro y a la densidad neuronal. Como resultado, las mujeres tienden a manifestar síntomas de deterioro cognitivo en umbrales más bajos que los hombres.[103]​ Este efecto parece estar moderado por el nivel educativo: la educación superior se asocia con un diagnóstico posterior de deterioro cognitivo leve a medida que aumenta la carga neuropatológica.[104]​ Actualmente no se conocen estudios que identifiquen un patrón característico de deterioro cognitivo con la edad en personas transgénero .

Factores socioeconómicos editar

El estatus socioeconómico es la interacción entre factores sociales y económicos. Se ha demostrado que los factores sociodemográficos pueden utilizarse para predecir hasta cierto punto los perfiles cognitivos de las personas mayores.[105]​Esto puede deberse a que las familias con un estatus socioeconómico (ESE) más alto están equipadas para proporcionar a sus hijos recursos desde el principio para facilitar el desarrollo cognitivo. En el caso de los niños de familias con un ESE bajo, cambios relativamente pequeños en los ingresos de los padres se asociaron a grandes cambios en la superficie cerebral; estas pérdidas se observaron en áreas asociadas con el lenguaje, la lectura, las funciones ejecutivas y las habilidades espaciales. Mientras tanto, para los niños de familias con un ESE alto, los pequeños cambios en los ingresos de los padres se asociaron con pequeños cambios en la superficie de estas regiones.[106]​Con respecto al grosor cortical global, los niños de ESE bajo mostraron un descenso curvilíneo del grosor con la edad, mientras que los de ESE alto mostraron un descenso lineal más pronunciado, lo que sugiere que el recorte sináptico es más eficiente en este último grupo. Esta tendencia era especialmente evidente en las circunvoluciones fusiforme izquierda y temporal superior izquierda, áreas críticas para el lenguaje y la alfabetización.[107]​

Un estudio demostró que los usuarios mayores de 50 años del programa dietético SNAP "tuvieron aproximadamente 2 años menos de envejecimiento cognitivo en un período de 10 años en comparación con los no usuarios", a pesar de no tener casi ninguna condición para la sostenibilidad y salubridad de los productos alimenticios comprados con los cupones (o cupones-créditos).[108]​[109]​

Véase también editar

Referencias editar

  1. ↑ Gaspar-Silva, Filipa; Trigo, Diogo; Magalhaes, Joana (24 de junio de 2023). «Ageing in the brain: mechanisms and rejuvenating strategies». Cellular and Molecular Life Sciences 80 (7): 190. PMC 10290611. PMID 37354261. doi:10.1007/s00018-023-04832-6. 
  2. ↑ Cummings, Jeffrey L. (8 de mayo de 2002). «Alzheimer Disease». JAMA (en inglés) 287 (18): 2335-2338. ISSN 0098-7484. PMID 11988038. doi:10.1001/jama.287.18.2335. 
  3. ↑ Winder, Nick R.; Reeve, Emily H.; Walker, Ashley E. (1 de enero de 2021). «Large artery stiffness and brain health: insights from animal models». American Journal of Physiology. Heart and Circulatory Physiology (en inglés) 320 (1): H424-H431. ISSN 0363-6135. PMC 7847068. PMID 33164578. doi:10.1152/ajpheart.00696.2020. 
  4. ↑ Kadakkuzha, Beena M; Akhmedov, Komolitdin (14 de diciembre de 2013). «Age-associated bidirectional modulation of gene expression in single identified R15 neuron of Aplysia». BMC Genomics 14 (1): 880. PMC 3909179. PMID 24330282. doi:10.1186/1471-2164-14-880. 
  5. ↑ Reuter-Lorenz, Patricia A.; Park, Denise C. (1 de septiembre de 2014). «How Does it STAC Up? Revisiting the Scaffolding Theory of Aging and Cognition». Neuropsychology Review (en inglés) 24 (3): 355-370. ISSN 1573-6660. PMC 4150993. PMID 25143069. doi:10.1007/s11065-014-9270-9. 
  6. ↑ a b c d Craik, F.; Salthouse, T. (2000). The Handbook of Aging and Cognition (2nd edición). Mahwah, NJ: Lawrence Erlbaum. ISBN 0-8058-2966-0. OCLC 44957002. 
  7. ↑ Raz, Naftali (2005). «Regional Brain Changes in Aging Healthy Adults: General Trends, Individual Differences and Modifiers». Cerebral Cortex 15 (11): 1676-1689. PMID 15703252. doi:10.1093/cercor/bhi044. 
  8. ↑ Raz, Naftali; Rodrigue, Karen M. (2006). «Differential aging of the brain: Patterns, cognitive correlates and modifiers». Neuroscience & Biobehavioral Reviews 30 (6): 730-748. PMC 6601348. PMID 16919333. doi:10.1016/j.neubiorev.2006.07.001. Archivado desde el original el 23 de julio de 2011. Consultado el 28 de enero de 2010. 
  9. ↑ Kolb, Bryan; Whishaw, Ian Q. (1998). «Brain Plasticity and Behavior». Annual Review of Psychology 49 (1): 43-64. PMID 9496621. doi:10.1146/annurev.psych.49.1.43. 
  10. ↑ Kolb, Bryan; Gibb, Robbin; Robinson, Terry E. (2003). «Brain plasticity and behavior». Current Directions in Psychological Science 12 (1): 1-5. ISSN 0963-7214. doi:10.1111/1467-8721.01210. 
  11. ↑ a b Barnes, C.; Burke, S. (2006). «Neural plasticity in the ageing brain». Nature Reviews Neuroscience 7 (1): 30-40. PMID 16371948. doi:10.1038/nrn1809. 
  12. ↑ a b c d e Hof PR, Morrison JH (October 2004). «The aging brain: morphomolecular senescence of cortical circuits». Trends in Neurosciences 27 (10): 607-13. PMID 15374672. S2CID 31680049. doi:10.1016/j.tins.2004.07.013. 
  13. ↑ a b c d Sowell ER, Peterson BS, Thompson PM, Welcome SE, Henkenius AL, Toga AW (March 2003). «Mapping cortical change across the human life span». Nature Neuroscience 6 (3): 309-15. PMID 12548289. S2CID 23799692. doi:10.1038/nn1008. 
  14. ↑ Tao Liu; Wei Wen; Wanlin Zhu; Julian Trollor; Simone Reppermund; John Crawford; Jesse S Jin; Suhuai Luo; Henry Brodaty; Perminder Sachdev (2010). «The effects of age and sex on cortical sulci in the elderly». NeuroImage 51 (1): 19-27. PMID 20156569. S2CID 8158316. doi:10.1016/j.neuroimage.2010.02.016. 
  15. ↑ Tao Liu; Wei Wen; Wanlin Zhu; Nicole A Kochan; Julian N Trollor; Simone Reppermund; Jesse S Jin; Suhuai Luo et al. (2011). «The relationship between cortical sulcal variability and cognitive performance in the elderly». NeuroImage 56 (3): 865-873. PMID 21397704. doi:10.1016/j.neuroimage.2011.03.015. 
  16. ↑ Ding, Xiao-Qi; Maudsley, Andrew A.; Sabati, Mohammad; Sheriff, Sulaiman; Schmitz, Birte; Schütze, Martin; Bronzlik, Paul; Kahl, Kai G. et al. (15 de agosto de 2016). «Physiological neuronal decline in healthy aging human brain — An in vivo study with MRI and short echo-time whole-brain 1H MR spectroscopic imaging». NeuroImage (en inglés) 137: 45-51. ISSN 1053-8119. PMC 4914466. PMID 27164326. doi:10.1016/j.neuroimage.2016.05.014. 
  17. ↑ Pini, Lorenzo; Pievani, Michela; Bocchetta, Martina; Altomare, Daniele; Bosco, Paolo; Cavedo, Enrica; Galluzzi, Samantha; Marizzoni, Moira et al. (1 de septiembre de 2016). «Brain atrophy in Alzheimer's Disease and aging». Ageing Research Reviews (en inglés) 30: 25-48. ISSN 1568-1637. PMID 26827786. doi:10.1016/j.arr.2016.01.002. 
  18. ↑ Habes M, Janowitz D, Erus G, Toledo JB, Resnick SM, Doshi J, Van der Auwera S, Wittfeld K, Hegenscheid K, Hosten N, Biffar R, Homuth G, Völzke H, Grabe HJ, Hoffmann W, Davatzikos C (2016). «Advanced brain aging: relationship with epidemiologic and genetic risk factors, and overlap with Alzheimer disease atrophy patterns». Translational Psychiatry 6 (4): e775. PMC 4872397. PMID 27045845. doi:10.1038/tp.2016.39. 
  19. ↑ a b c Gabrieli, J.; Hedden, T. (2004). «Insights into the ageing mind: a view from cognitive neuroscience». Nature Reviews Neuroscience 5 (2): 87-96. PMID 14735112. doi:10.1038/nrn1323. 
  20. ↑ a b c d e Anderton BH (April 2002). «Ageing of the brain». Mechanisms of Ageing and Development 123 (7): 811-7. PMID 11869738. S2CID 43097130. doi:10.1016/S0047-6374(01)00426-2. 
  21. ↑ a b c Davis, P.; Morris, J. (1991). «The distribution of tangles, plaques, and related immunohistochemical markers in healthy aging and Alzheimer's disease». Neurobiology of Aging 12 (4): 295-312. PMID 1961359. doi:10.1016/0197-4580(91)90006-6. 
  22. ↑ a b Whalley LJ, Deary IJ, Appleton CL, Starr JM (November 2004). «Cognitive reserve and the neurobiology of cognitive aging». Ageing Research Reviews 3 (4): 369-82. PMID 15541707. S2CID 6629858. doi:10.1016/j.arr.2004.05.001. 
  23. ↑ «Oxidative stress». Merriam-Webster Medical dictionary. Consultado el 24 de junio de 2023. 
  24. ↑ a b Keller JN, Schmitt FA, Scheff SW (April 2005). «Evidence of increased oxidative damage in subjects with mild cognitive impairment». Neurology 64 (7): 1152-6. PMID 15824339. S2CID 398262. doi:10.1212/01.WNL.0000156156.13641.BA. 
  25. ↑ a b Harris SE, Deary IJ, MacIntyre A (October 2006). «The association between telomere length, physical health, cognitive ageing, and mortality in non-demented older people». Neuroscience Letters 406 (3): 260-4. PMID 16919874. doi:10.1016/j.neulet.2006.07.055. 
  26. ↑ Bernstein H, Payne CM, Bernstein C, Garewal H, Dvorak K. (2008) Cancer and aging as consequences of un-repaired DNA damage. In: New Research on DNA Damage (Editors: Honoka Kimura And Aoi Suzuki) Nova Science Publishers, Inc., New York, Chapter 1, pp. 1-47. see pg. 18. ISBN 978-1-60456-581-2
  27. ↑ Mandavilli BS, Rao KS (1996). «Accumulation of DNA damage in aging neurons occurs through a mechanism other than apoptosis». J Neurochem 67 (4): 1559-65. PMID 8858940. S2CID 42442582. doi:10.1046/j.1471-4159.1996.67041559.x. 
  28. ↑ Lu T, Pan Y, Kao SY, Li C, Kohane I, Chan J, Yankner BA (2004). «Gene regulation and DNA damage in the ageing human brain». Nature 429 (6994): 883-891. Bibcode:2004Natur.429..883L. PMID 15190254. doi:10.1038/nature02661. 
  29. ↑ Mou, Yi; Du, Yu; Zhou, Lixing; Yue, Jirong; Hu, Xianliang; Liu, Yixin; Chen, Sao; Lin, Xiufang et al. (2022). «Gut Microbiota Interact With the Brain Through Systemic Chronic Inflammation: Implications on Neuroinflammation, Neurodegeneration, and Aging». Frontiers in Immunology 13: 796288. ISSN 1664-3224. PMC 9021448. PMID 35464431. doi:10.3389/fimmu.2022.796288. 
  30. ↑ Yin, Fei; Sancheti, Harsh; Patil, Ishan; Cadenas, Enrique (1 de noviembre de 2016). «Energy metabolism and inflammation in brain aging and Alzheimer's disease». Free Radical Biology and Medicine (en inglés) 100: 108-122. ISSN 0891-5849. PMC 5094909. PMID 27154981. doi:10.1016/j.freeradbiomed.2016.04.200. 
  31. ↑ Graff, Barnaby J.; Harrison, Stephanie L.; Payne, Stephen J.; El-Bouri, Wahbi K. (2023). «Regional Cerebral Blood Flow Changes in Healthy Ageing and Alzheimer's Disease: A Narrative Review». Cerebrovascular Diseases (en inglés) 52 (1): 11-20. ISSN 1015-9770. PMID 35640565. S2CID 249236311. doi:10.1159/000524797. 
  32. ↑ Benveniste, Helene; Liu, Xiaodan; Koundal, Sunil; Sanggaard, Simon; Lee, Hedok; Wardlaw, Joanna (2019). «The Glymphatic System and Waste Clearance with Brain Aging: A Review». Gerontology (en inglés) 65 (2): 106-119. ISSN 0304-324X. PMC 6329683. PMID 29996134. doi:10.1159/000490349. 
  33. ↑ Wyss-Coray, Tony (November 2016). «Ageing, neurodegeneration and brain rejuvenation». Nature (en inglés) 539 (7628): 180-186. Bibcode:2016Natur.539..180W. ISSN 1476-4687. PMC 5172605. PMID 27830812. doi:10.1038/nature20411. 
  34. ↑ Mobbs, Charles V.; Hof, Patrick R. (2009). Handbook of the neuroscience of aging. Amsterdam: Elsevier/Academic Press. ISBN 978-0-12-374898-0. OCLC 299710911. 
  35. ↑ Ota, M.; Yasuno, F.; Ito, H.; Seki, C.; Kozaki, S.; Asada, T.; Suhara, T. (2006). «Age-related decline of dopamine synthesis in the living human brain measured by positron emission tomography with L-[β-11C]DOPA». Life Sciences 79 (8): 730-736. PMID 16580023. doi:10.1016/j.lfs.2006.02.017. 
  36. ↑ a b Kaasinen, V.; Vilkman, H.; Hietala, J.; Någren, K.; Helenius, H.; Olsson, H.; Farde, L.; Rinne, J. O. (2000). «Age-related dopamine D2/D3 receptor loss in extrastriatal regions of the human brain». Neurobiology of Aging 21 (5): 683-688. PMID 11016537. doi:10.1016/S0197-4580(00)00149-4. 
  37. ↑ a b c Wang Y, Chan GL, Holden JE (September 1998). «Age-dependent decline of dopamine D1 receptors in human brain: a PET study». Synapse 30 (1): 56-61. PMID 9704881. doi:10.1002/(SICI)1098-2396(199809)30:1<56::AID-SYN7>3.0.CO;2-J. 
  38. ↑ a b c Iyo, M.; Yamasaki, T. (1993). «The detection of age-related decrease of dopamine, D1, D2 and serotonin 5-HT2 receptors in living human brain». Progress in Neuro-Psychopharmacology and Biological Psychiatry 17 (3): 415-421. PMID 8475323. doi:10.1016/0278-5846(93)90075-4. 
  39. ↑ a b Rinne, Juha O.; Lonnberg, Pirkko; Marjamaiki, Paivi (1989). «Age-dependent decline in human brain dopamine D1 and D2 receptors». Brain Research 508 (2): 349-352. PMID 2407314. doi:10.1016/0006-8993(90)90423-9. 
  40. ↑ a b c Wong, D. F. (1984). «Effects of age on dopamine and serotonin receptors measured by positron tomography in the living human brain». Science 226 (4681): 1393-1396. Bibcode:1984Sci...226.1393W. PMID 6334363. doi:10.1126/science.6334363. 
  41. ↑ a b Wang, E.; Snyder, S. D. (1998). Handbook of the aging brain. San Diego, California: Academic Press. ISBN 0-12-734610-4. OCLC 636693117. 
  42. ↑ Yamamoto, M.; Suhara, T.; Okubo, Y.; Ichimiya, T.; Sudo, Y.; Inoue, Y.; Takano, A.; Yasuno, F. et al. (2001). «Age-related decline of serotonin transporters in living human brain of healthy males». Life Sciences 71 (7): 751-757. PMID 12074934. doi:10.1016/S0024-3205(02)01745-9. 
  43. ↑ Marcusson, J.; Oreland, L.; Winblad, B. (1984). «Effect of age on human brain serotonin (S-1) binding sites». Journal of Neurochemistry 43 (6): 1699-1705. PMID 6491674. doi:10.1111/j.1471-4159.1984.tb06098.x. 
  44. ↑ a b c Chang L, Jiang CS, Ernst T (January 2009). «Effects of age and sex on brain glutamate and other metabolites». Magnetic Resonance Imaging 27 (1): 142-5. PMC 3164853. PMID 18687554. doi:10.1016/j.mri.2008.06.002. 
  45. ↑ a b Sailasuta N, Ernst T, Chang L (June 2008). «Regional variations and the effects of age and gender on glutamate concentrations in the human brain». Magnetic Resonance Imaging 26 (5): 667-75. PMC 2712610. PMID 17692491. doi:10.1016/j.mri.2007.06.007. 
  46. ↑ a b Kaiser LG, Schuff N, Cashdollar N, Weiner MW (May 2005). «Age-related glutamate and glutamine concentration changes in normal human brain: 1H MR spectroscopy study at 4 T». Neurobiology of Aging 26 (5): 665-72. PMC 2443746. PMID 15708441. doi:10.1016/j.neurobiolaging.2004.07.001. 
  47. ↑ Lezak, M.D; Howieson, D.B.; Loring, D.W. (2004). Neuropsychological Assessment (4th edición). Oxford: Oxford University Press. ISBN 978-0-19-511121-7. 
  48. ↑ Alverzo JP (2006). «A review of the literature on orientation as an indicator of level of consciousness». Journal of Nursing Scholarship 38 (2): 159-164. PMID 16773920. doi:10.1111/j.1547-5069.2006.00094.x. 
  49. ↑ Brotchie, J.; Brennan, J.; Wyke, M. (1985). «Temporal orientation in the presenium and old age.». British Journal of Psychiatry 147 (6): 692-695. PMID 3830331. doi:10.1192/bjp.147.6.692. 
  50. ↑ Hopp, G.A.; Dixon, R.A.; Grut, M.; Bacekman, L. (1997). «Longitudinal and psychometric profiles of two cognitive status tests in very old adults.». Journal of Clinical Psychology 53 (7): 673-686. PMID 9356897. doi:10.1002/(sici)1097-4679(199711)53:7<673::aid-jclp5>3.0.co;2-j. 
  51. ↑ Benton, A.L.; Eslinger, P.; Damasio, A. (1981). «Normative observations on neuropsychological test performances in old age.». Journal of Clinical Neuropsychology 3 (1): 33-42. PMID 7276195. doi:10.1080/01688638108403111. 
  52. ↑ Ishizaki, J.; Meguro, K.; Ambo, H.; Shimada, M.; Yamaguchi, S.; Harasaka, C. (1998). «A normative community based study of mini-mental state in elderly adults: The effect of age and educational level.». The Journals of Gerontology: Series B 53 (6): 359-363. PMID 9826967. doi:10.1093/geronb/53b.6.p359. 
  53. ↑ a b Sweet, J.J.; Such, Y.; Leahy, B.; Abramowitz, C.; Nowinski, C.J. (1999). «Normative clinical relationships between orientation and memory: Age as an important moderator variable.». The Clinical Neuropsychologist 13 (4): 495-508. PMID 10806463. doi:10.1076/1385-4046(199911)13:04;1-y;ft495. 
  54. ↑ a b Kensinger, E.A (2009). Cognition in aging and age related disease. In P. R. Hof & C. V. Mobbs (Eds.), Handbook of the neuroscience of aging (249-256). London: Elsevier Press. 
  55. ↑ Banich, M. T.; Compton, R. J. (2011). Cognitive neuroscience. Belmont, CA: Wadsworth. p. 334. 
  56. ↑ Light, L.L. (1991). «Memory and aging: Four hypotheses in search of data». Annual Review of Psychology 42: 333-376. PMID 2018397. doi:10.1146/annurev.ps.42.020191.002001. 
  57. ↑ Carrier, J. S. A.; Cheyne, A.; Solman, G. J. F.; Smilek, D. (2010). «Age trends for failures of sustained attention». Psychology and Aging 25 (3): 569-574. PMID 20677878. doi:10.1037/a0019363. 
  58. ↑ a b Craik, F.; Salthouse, T. (2000). The Handbook of Aging and Cognition (2nd edición). Mahwah, NJ: Lawrence Erlbaum. ISBN 0-8058-2966-0. OCLC 44957002. 
  59. ↑ Heckner, Marisa K.; Cieslik, Edna C.; Eickhoff, Simon B.; Camilleri, Julia A.; Hoffstaedter, Felix; Langner, Robert (1 de agosto de 2021). «The Aging Brain and Executive Functions Revisited: Implications from Meta-analytic and Functional-Connectivity Evidence». Journal of Cognitive Neuroscience 33 (9): 1716-1752. PMC 8630425. PMID 32762523. doi:10.1162/jocn_a_01616. 
  60. ↑ «Brain scans shed light on how kids learn faster than adults». UPI (en inglés). Consultado el 17 de diciembre de 2022. 
  61. ↑ Frank, Sebastian M.; Becker, Markus; Qi, Andrea; Geiger, Patricia; Frank, Ulrike I.; Rosedahl, Luke A.; Malloni, Wilhelm M.; Sasaki, Yuka et al. (5 de diciembre de 2022). «Efficient learning in children with rapid GABA boosting during and after training». Current Biology (en inglés) 32 (23): 5022-5030.e7. ISSN 0960-9822. PMID 36384138. doi:10.1016/j.cub.2022.10.021. 
  62. ↑ a b Uddin, Lucina Q. (March 2021). «Cognitive and behavioural flexibility: neural mechanisms and clinical considerations». Nature Reviews Neuroscience (en inglés) 22 (3): 167-179. ISSN 1471-0048. PMC 7856857. PMID 33536614. doi:10.1038/s41583-021-00428-w. 
  63. ↑ Audet, Jean-Nicolas; Lefebvre, Louis (1 de agosto de 2017). «What's flexible in behavioral flexibility?». Behavioral Ecology 28 (4): 943-947. doi:10.1093/beheco/arx007. 
  64. ↑ Breton, Yannick-André; Seeland, Kelsey D.; Redish, A. David (2015). «Aging impairs deliberation and behavioral flexibility in inter-temporal choice». Frontiers in Aging Neuroscience 7: 41. ISSN 1663-4365. PMC 4375985. PMID 25870560. doi:10.3389/fnagi.2015.00041. 
  65. ↑ Yang, Wenzhong; Zhou, Xueyan; Ma, Tao (2019). «Memory Decline and Behavioral Inflexibility in Aged Mice Are Correlated With Dysregulation of Protein Synthesis Capacity». Frontiers in Aging Neuroscience 11: 246. ISSN 1663-4365. PMC 6737270. PMID 31551760. doi:10.3389/fnagi.2019.00246. 
  66. ↑ a b Horvath S, Mah V, Lu AT, Woo JS, Choi OW, Jasinska AJ, Riancho JA, Tung S, Coles NS, Braun J, Vinters HV, Coles LS (2015). «The cerebellum ages slowly according to the epigenetic clock.». Aging 7 (5): 294-306. PMC 4468311. PMID 26000617. doi:10.18632/aging.100742. 
  67. ↑ Horvath S (2013). «DNA methylation age of human tissues and cell types». Genome Biology 14 (10): R115. PMC 4015143. PMID 24138928. doi:10.1186/gb-2013-14-10-r115. 
  68. ↑ Yin, Chenzhong; Imms, Phoebe; Cheng, Mingxi (10 de enero de 2023). «Anatomically interpretable deep learning of brain age captures domain-specific cognitive impairment». Proceedings of the National Academy of Sciences (en inglés) 120 (2): e2214634120. Bibcode:2023PNAS..12014634Y. ISSN 0027-8424. PMC 9926270. PMID 36595679. doi:10.1073/pnas.2214634120. 
  69. ↑ a b Scarmeas, N.; Stern, Y. (2003). «Cognitive reserve and lifestyle». Journal of Clinical and Experimental Neuropsychology 25 (5): 625-633. PMC 3024591. PMID 12815500. doi:10.1076/jcen.25.5.625.14576. 
  70. ↑ Baker, L.D.; Frank, L.L.; Foster-Schubert, K.; Green, P.S.; Wilinson, C.W.; McTiernan, A. (2010). «Effects of aerobic exercise on mile cognitive impairment: A controlled trial». Archives of Neurology 67 (1): 71-79. PMC 3056436. PMID 20065132. doi:10.1001/archneurol.2009.307. 
  71. ↑ a b c d e Krivanek, Taylor J.; Gale, Seth A.; McFeeley, Brittany M.; Nicastri, Casey M.; Daffner, Kirk R. (1 de enero de 2021). «Promoting Successful Cognitive Aging: A Ten-Year Update». Journal of Alzheimer's Disease (en inglés) 81 (3): 871-920. ISSN 1387-2877. PMC 8293659. PMID 33935078. doi:10.3233/JAD-201462. 
  72. ↑ a b c Mattson, Mark P.; Arumugam, Thiruma V. (5 de junio de 2018). «Hallmarks of Brain Aging: Adaptive and Pathological Modification by Metabolic States». Cell Metabolism (en inglés) 27 (6): 1176-1199. ISSN 1550-4131. PMC 6039826. PMID 29874566. doi:10.1016/j.cmet.2018.05.011. 
  73. ↑ Hall, C.B.; Lipton, R. B.; Sliwinski, M.; Katz, M. J.; Derby, C. A.; Verghese, J. (2009). «Cognitive activities delay onset of memory decline in persons who develop dementia». Neurology 73 (5): 356-361. PMC 2725932. PMID 19652139. doi:10.1212/wnl.0b013e3181b04ae3. 
  74. ↑ Barnes, L. L.; Mendes de Leon, C.F.; Wilson, R. S.; Bienias, J. L.; Evans, D. A. (2004). «Social resources and cognitive decline in a population of older African Americans and whites». Neurology 63 (12): 2322-2326. PMID 15623694. doi:10.1212/01.wnl.0000147473.04043.b3. 
  75. ↑ Chappus-McCendie, Hillary; Chevalier, Laurie; Roberge, Claude; Plourde, Mélanie (30 de agosto de 2019). «Omega-3 PUFA metabolism and brain modifications during aging». Progress in Neuro-Psychopharmacology and Biological Psychiatry (en inglés) 94: 109662. ISSN 0278-5846. PMID 31152862. doi:10.1016/j.pnpbp.2019.109662. 
  76. ↑ Dyall, Simon C. (2015). «Long-chain omega-3 fatty acids and the brain: a review of the independent and shared effects of EPA, DPA and DHA». Frontiers in Aging Neuroscience 7: 52. ISSN 1663-4365. PMC 4404917. PMID 25954194. doi:10.3389/fnagi.2015.00052. 
  77. ↑ Denis, Isabelle; Potier, Brigitte; Heberden, Christine; Vancassel, Sylvie (March 2015). «Omega-3 polyunsaturated fatty acids and brain aging». Current Opinion in Clinical Nutrition & Metabolic Care 18 (2): 139-146. ISSN 1363-1950. PMID 25501348. doi:10.1097/MCO.0000000000000141. 
  78. ↑ Holland, Thomas Monroe; Agarwal, Puja; Wang, Yamin; Dhana, Klodian; Leurgans, Sue E.; Shea, Kyla; Booth, Sarah L.; Rajan, Kumar et al. (22 de noviembre de 2022). «Association of Dietary Intake of Flavonols With Changes in Global Cognition and Several Cognitive Abilities». Neurology (en inglés) 100 (7): e694-e702. ISSN 0028-3878. PMC 9969915. PMID 36414424. doi:10.1212/WNL.0000000000201541. 
  79. ↑ Gardener, Samantha L.; Rainey-Smith, Stephanie R.; Weinborn, Michael; Bondonno, Catherine P.; Martins, Ralph N. (3 de septiembre de 2021). «Intake of Products Containing Anthocyanins, Flavanols, and Flavanones, and Cognitive Function: A Narrative Review». Frontiers in Aging Neuroscience 13: 640381. PMC 8446387. PMID 34539375. doi:10.3389/fnagi.2021.640381. 
  80. ↑ Kent, K.; Charlton, K. E.; Netzel, M.; Fanning, K. (June 2017). «Food-based anthocyanin intake and cognitive outcomes in human intervention trials: a systematic review». Journal of Human Nutrition and Dietetics 30 (3): 260-274. PMID 27730693. doi:10.1111/jhn.12431. 
  81. ↑ Di Giosia, Paolo; Stamerra, Cosimo Andrea; Giorgini, Paolo; Jamialahamdi, Tannaz; Butler, Alexandra E.; Sahebkar, Amirhossein (May 2022). «The role of nutrition in inflammaging». Ageing Research Reviews 77: 101596. PMID 35219904. doi:10.1016/j.arr.2022.101596. 
  82. ↑ Moore, Katie; Hughes, Catherine F.; Ward, Mary; Hoey, Leane; McNulty, Helene (May 2018). «Diet, nutrition and the ageing brain: current evidence and new directions». Proceedings of the Nutrition Society 77 (2): 152-163. PMID 29316987. doi:10.1017/S0029665117004177. 
  83. ↑ Braidy, Nady; Liu, Yue (November 2020). «Can nicotinamide riboside protect against cognitive impairment?». Current Opinion in Clinical Nutrition & Metabolic Care 23 (6): 413-420. ISSN 1363-1950. PMID 32925178. doi:10.1097/MCO.0000000000000691. 
  84. ↑ Boehme, Marcus; Guzzetta, Katherine E.; Bastiaanssen, Thomaz F. S.; van de Wouw, Marcel; Moloney, Gerard M.; Gual-Grau, Andreu; Spichak, Simon; Olavarría-Ramírez, Loreto et al. (August 2021). «Microbiota from young mice counteracts selective age-associated behavioral deficits». Nature Aging (en inglés) 1 (8): 666-676. ISSN 2662-8465. PMID 37117767. doi:10.1038/s43587-021-00093-9. 
  85. ↑ Lee, Juneyoung; Venna, Venugopal R.; Durgan, David J.; Shi, Huanan; Hudobenko, Jacob; Putluri, Nagireddy; Petrosino, Joseph; McCullough, Louise D. et al. (9 de noviembre de 2020). «Young versus aged microbiota transplants to germ-free mice: increased short-chain fatty acids and improved cognitive performance». Gut Microbes 12 (1): 1814107. ISSN 1949-0976. PMC 7757789. PMID 32897773. doi:10.1080/19490976.2020.1814107. 
  86. ↑ Hutchinson, Ashley N.; Tingö, Lina; Brummer, Robert Jan (August 2020). «The Potential Effects of Probiotics and ω-3 Fatty Acids on Chronic Low-Grade Inflammation». Nutrients (en inglés) 12 (8): 2402. ISSN 2072-6643. PMC 7468753. PMID 32796608. doi:10.3390/nu12082402. 
  87. ↑ a b Sanders, Amy; Wang, Cuiling; Katz, Mindy; Derby, Carol; Barzilai, Nir (2011). «Association of a functional polymorphism in the cholesteryl ester transfer protein (CETP) gene with memory decline and incidence of dementia». Journal of the American Medical Association 303 (2): 150-158. PMC 3047443. PMID 20068209. doi:10.1001/jama.2009.1988. 
  88. ↑ Riley KP, Snowdon DA, Desrosiers MF, Markesbery WR (2005). «Early life linguistic ability, late life cognitive function, and neuropathology: Findings from the Nun Study». Neurobiology of Aging 26 (3): 341-7. PMID 15639312. S2CID 41770951. doi:10.1016/j.neurobiolaging.2004.06.019. 
  89. ↑ Zhang Guo, Guo; Li, Juxue; Purkayastha, Purkayastha; Tang, Yizhe; Zhang, Hai; Yin, Ye; Li, Bo (2013). «Hypothalamic programming of systemic ageing involving IKK-[bgr], NF-[kgr]B and GnRH». Nature 497 (7448): 211-216. PMC 3756938. PMID 23636330. doi:10.1038/nature12143. 
  90. ↑ «Study reveals immune driver of brain aging». medicalxpress.com (en inglés). Consultado el 13 de febrero de 2021. 
  91. ↑ Minhas, Paras S.; Latif-Hernandez, Amira; McReynolds, Melanie R.; Durairaj, Aarooran S.; Wang, Qian; Rubin, Amanda; Joshi, Amit U.; He, Joy Q. et al. (February 2021). «Restoring metabolism of myeloid cells reverses cognitive decline in ageing». Nature (en inglés) 590 (7844): 122-128. Bibcode:2021Natur.590..122M. ISSN 1476-4687. PMC 8274816. PMID 33473210. doi:10.1038/s41586-020-03160-0. 
  92. ↑ Iram, Tal; Kern, Fabian; Kaur, Achint; Myneni, Saket; Morningstar, Allison R.; Shin, Heather; Garcia, Miguel A.; Yerra, Lakshmi et al. (May 2022). «Young CSF restores oligodendrogenesis and memory in aged mice via Fgf17». Nature (en inglés) 605 (7910): 509-515. Bibcode:2022Natur.605..509I. ISSN 1476-4687. PMC 9377328. PMID 35545674. doi:10.1038/s41586-022-04722-0. 
  93. ↑ Møllgård, Kjeld; Beinlich, Felix R. M.; Kusk, Peter; Miyakoshi, Leo M.; Delle, Christine; Plá, Virginia; Hauglund, Natalie L.; Esmail, Tina; Rasmussen, Martin K.; Gomolka, Ryszard S.; Mori, Yuki; Nedergaard, Maiken (2023). «A mesothelium divides the subarachnoid space into functional compartments». Science 379 (6627): 84-88. Bibcode:2023Sci...379...84M. PMID 36603070. S2CID 255440992. doi:10.1126/science.adc8810. 
  94. ↑ Yeri, Ashish; Murphy, Rachel A; Marron, Megan M; Clish, Clary; Harris, Tamara B; Lewis, Gregory D; Newman, Anne B; Murthy, Venkatesh L et al. (14 de diciembre de 2017). «Metabolite Profiles of Healthy Aging Index Are Associated With Cardiovascular Disease in African Americans: The Health, Aging, and Body Composition Study». The Journals of Gerontology: Series A 74 (1): 68-72. ISSN 1079-5006. PMC 6298181. PMID 29253112. doi:10.1093/gerona/glx232. 
  95. ↑ Sims, Regina; Madhere, Serge; Callender, Clive; Campbell, Alfonso (2008). «Patterns of relationships between cardiovascular disease risk factors and neurocognitive function in African Americans». Ethnicity & Disease 18 (4): 471-476. ISSN 1049-510X. PMC 3804014. PMID 19157252. 
  96. ↑ González, Hector M.; Tarraf, Wassim; Vásquez, Priscilla; Sanderlin, Ashley H.; Rosenberg, Natalya I.; Davis, Sonia; Rodríguez, Carlos J.; Gallo, Linda C.; Thyagarajan, Bharat; Daviglus, Martha; Khambaty, Tasneem (July 2018). «Metabolic Syndrome and Neurocognition Among Diverse Middle-Aged and Older Hispanics/Latinos: HCHS/SOL Results». Diabetes Care 41 (7): 1501-1509. ISSN 1935-5548. PMC 6014545. PMID 29716895. doi:10.2337/dc17-1896. 
  97. ↑ Arias, Elizabeth (8 de agosto de 2022). «National Vital Statistics Reports: United States Life Tables, 2020» (PDF). Centers for Disease Control and Prevention (en inglés). 
  98. ↑ Hill, Latoya (23 de mayo de 2023). «What is Driving Widening Racial Disparities in Life Expectancy?». kff.org (en inglés). 
  99. ↑ González, Hector M.; Tarraf, Wassim; Jian, Xueqiu; Vásquez, Priscilla M.; Kaplan, Robert; Thyagarajan, Bharat; Daviglus, Martha; Lamar, Melissa et al. (December 2018). «Apolipoprotein E genotypes among diverse middle-aged and older Latinos: Study of Latinos-Investigation of Neurocognitive Aging results (HCHS/SOL)». Scientific Reports 8 (1): 17578. Bibcode:2018NatSR...817578G. ISSN 2045-2322. PMC 6292877. PMID 30546063. doi:10.1038/s41598-018-35573-3. 
  100. ↑ de Souza-Talarico, Juliana N.; de Carvalho, Anna P.; Brucki, Sonia M.D.; Nitrini, Ricardo; Ferretti-Rebustini, Renata E.de.L. (2016). «Dementia and Cognitive Impairment Prevalence and Associated Factors in Indigenous Populations: A Systematic Review». Alzheimer Disease & Associated Disorders (en inglés) 30 (3): 281-287. ISSN 0893-0341. PMID 26840546. S2CID 24144093. doi:10.1097/WAD.0000000000000140. 
  101. ↑ Radford, Kylie; Lavrencic, Louise M.; Delbaere, Kim; Draper, Brian; Cumming, Robert; Daylight, Gail; Mack, Holly A.; Chalkley, Simon et al. (13 de agosto de 2019). «Factors Associated with the High Prevalence of Dementia in Older Aboriginal Australians». En Anstey, Kaarin, ed. Journal of Alzheimer's Disease 70 (s1): S75-S85. PMC 6700619. PMID 30507573. doi:10.3233/JAD-180573. 
  102. ↑ Lipnicki, Darren M.; Crawford, John D.; Dutta, Rajib; Thalamuthu, Anbupalam; Kochan, Nicole A.; Andrews, Gavin; Lima-Costa, M. Fernanda; Castro-Costa, Erico et al. (21 de marzo de 2017). «Age-related cognitive decline and associations with sex, education and apolipoprotein E genotype across ethnocultural groups and geographic regions: a collaborative cohort study». En Miller, Bruce L., ed. PLOS Medicine (en inglés) 14 (3): e1002261. ISSN 1549-1676. PMC 5360220. PMID 28323832. doi:10.1371/journal.pmed.1002261. 
  103. ↑ O'Dwyer, Laurence; Lamberton, Franck; Bokde, Arun L. W.; Ewers, Michael; Faluyi, Yetunde O.; Tanner, Colby; Mazoyer, Bernard; O'Neill, Desmond et al. (2 de julio de 2012). «Sexual Dimorphism in Healthy Aging and Mild Cognitive Impairment: A DTI Study». PLOS ONE 7 (7): e37021. Bibcode:2012PLoSO...737021O. ISSN 1932-6203. PMC 3388101. PMID 22768288. doi:10.1371/journal.pone.0037021. 
  104. ↑ Rapp, Stephen R.; Espeland, Mark A.; Manson, Joann E.; Resnick, Susan M.; Bryan, Nick R.; Smoller, Sylvia; Coker, Laura H.; Phillips, Lawrence S. et al. (August 2013). «Educational Attainment, MRI Changes, and Cognitive Function in Older Postmenopausal Women from the Women's Health Initiative Memory Study». The International Journal of Psychiatry in Medicine 46 (2): 121-143. ISSN 0091-2174. PMC 4544866. PMID 24552037. doi:10.2190/pm.46.2.a. 
  105. ↑ Santos, Nadine Correia; Moreira, Pedro Silva; Castanho, Teresa Costa; Sousa, Nuno; Costa, Patrício Soares (12 de enero de 2016). «Discriminant power of socio-demographic characteristics and mood in distinguishing cognitive performance clusters in older individuals: a cross-sectional analysis». Aging & Mental Health 21 (5): 537-542. ISSN 1360-7863. PMID 26756965. S2CID 25603962. doi:10.1080/13607863.2015.1128879. hdl:1822/46259. 
  106. ↑ Piccolo, Luciane R.; Merz, Emily C.; He, Xiaofu; Sowell, Elizabeth R.; Noble, Kimberly G. (19 de septiembre de 2016). «Age-Related Differences in Cortical Thickness Vary by Socioeconomic Status». En Zuo, Xi-Nian, ed. PLOS ONE (en inglés) 11 (9): e0162511. Bibcode:2016PLoSO..1162511P. ISSN 1932-6203. PMC 5028041. PMID 27644039. doi:10.1371/journal.pone.0162511. 
  107. ↑ Noble, Kimberly G; Houston, Suzanne M; Brito, Natalie H; Bartsch, Hauke; Kan, Eric; Kuperman, Joshua M; Akshoomoff, Natacha; Amaral, David G; Bloss, Cinnamon S; Libiger, Ondrej; Schork, Nicholas J (May 2015). «Family income, parental education and brain structure in children and adolescents». Nature Neuroscience (en inglés) 18 (5): 773-778. ISSN 1097-6256. PMC 4414816. PMID 25821911. doi:10.1038/nn.3983. 
  108. ↑ «SNAP Use Linked to Slower Decline in Memory for Older Adults». Neurology Advisor. 14 de noviembre de 2022. Consultado el 17 de diciembre de 2022. 
  109. ↑ Lu, Peiyi; Kezios, Katrina; Lee, Jongseong; Calonico, Sebastian; Wimer, Christopher; Hazzouri, Adina Zeki Al (9 de noviembre de 2022). «Association Between Supplemental Nutrition Assistance Program Use and Memory Decline: Findings From the Health and Retirement Study». Neurology (en inglés) 100 (6): e595-e602. ISSN 0028-3878. PMC 9946186. PMID 36351816. doi:10.1212/WNL.0000000000201499. 

Enlaces externos editar

Obtenido de «https://es.wikipedia.org/w/index.php?title=Envejecimiento_del_cerebro&oldid=155908598»