Inteligencia artificial para detectar el Alzheimer una década antes de los primeros síntomas
La enfermedad de Alzheimer es el tipo más común de demencia en la población anciana. Corresponde a un grave tipo de enfermedad neurológica de curso progresivo e irreversible que afecta múltiples funciones cerebrales, dado que se produce un deterioro gradual y muerte subsiguiente de las neuronas, generando incapacidad total y fallecimiento de los pacientes afectados.
Si bien se conocen parcialmente algunos genes y proteínas involucrados en su etiopatogenia, la causa exacta de esta enfermedad es desconocida, aunque se cree que una serie de factores pueden incrementar la probabilidad de padecerla, incluyendo la vejez, antecedentes de esta enfermedad en la familia, traumatismo craneoencefálico previo, así como factores de estilo de vida predisponentes a la enfermedad cardiovascular.
Últimamente se han realizado estudios que vinculan a algunas causas bacterianas relacionadas con la enfermedad, ya que éstas podrían desencadenar una respuesta inflamatoria y cambios degenerativos a nivel neuronal.
En búsqueda del diagnóstico precoz
Varios equipos de investigadores alrededor de de todo el mundo están desarrollando métodos diagnósticos para detectar la enfermedad de Alzheimer lo más precoz posible, con miras a buscar un tratamiento que puede retrasar los efectos dañinos de este cuadro, así como para que el afectado pueda poner en orden aquellos aspectos legales y financieros que puedan involucrarlos a ellos y/o sus familiares.
Algunos decidieron focalizarse en análisis de sangre y líquido cefalorraquídeo en búsqueda de biomarcadores indicativos del deterioro neuronal, mientras que otros están intentando con la tecnología de la inteligencia artificial (IA) para poder evidenciar signos y síntomas predictivos con miras a lograr una elevada efectividad y antelación a la presentación de la enfermedad.
IA desde Italia
Centrados en esta última área de estudios, un equipo de investigadores de la Universidad de Bari en Italia , desarrollaron un algoritmo que puede detectar pequeñas modificaciones a nivel estructural que se producen en el cerebro a causa de la enfermedad, con una anticipación de una década antes de que los síntomas hagan su aparición.
Este equipo “entrenó” a su sistema de IA a través de la alimentación inicial de 67 imágenes de resonancia magnética (MRI), perteneciente a 38 de pacientes con Alzheimer y 29 provenientes de controles sanos.
Los investigadores dividieron las exploraciones en pequeñas regiones y pudieron analizar a través de AI la conectividad neuronal existente entre ellas.
Este procedimiento permitió que el algoritmo pudiera establecer una línea basal o de referencia a partir de la cual trabajar.
Después de este entrenamiento, probaron el funcionamiento del algoritmo a través del procesamiento de las exploraciones cerebrales realizadas a 148 sujetos, divididos en 3 grupos: 52 eran sanos, 48 fueron escáneres pertenecían a personas que padecían la enfermedad, mientras que otros 48 fueron escáneres de pacientes que sufrían un deterioro cognitivo leve y que finalmente desarrollaron Alzheimer.
Resultados obtenidos
La IA fue capaz de diagnosticar el Alzheimer 86 % de exactitud. Más importante aún es el hecho que fue capaz de detectar un deterioro cognitivo de grado leve en el 84 % de los pacientes, lo que podría convertir, en un futuro cercano, a este sistema en una herramienta eficaz para el diagnóstico en estadios tempranos.
Este estudio contó con la limitante que el grupo de científicos sólo se redujo a explorar la base de datos de USC LA’s Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative, puesto que con un mayor número de muestras, la exactitud de la determinación pudo haber sido superior y por lo tanto, más confiable, como para empezar a ser empleada como un sistema de detección precoz y no invasivo.
Otro estudio realizado
A comienzos de este año, otro equipo de investigadores, que pertenecen a la Case Western Reserve University también hizo uso de la IA en base a imágenes de MRI para realizar la identificación de los primeros signos de la enfermedad de Alzheimer.
Su metodología de trabajo también e basó en la distinción imagenológica de cerebros sanos y patológicos, con datos de pacientes que presentaban un deterioro cognitivo leve.
Dada la restricción en las fuentes de datos suministrados a ambos sistemas de IA, les resta incorporar más información para perfeccionar sus algortimos diagnósticos y aumentar la exactitud en el diagnóstico temprano de la enfermedad de Alzheimer.
Estos hallazgos abren nuevas perspectivas para poder diagnosticar de manera certera, confiable, precozmente y sin el uso de procedimientos invasivos aquellos grados de trastorno cognitivo leve que pudieran a llegar a terminar en el mal de Alzheimer.
