La inteligencia artificial ahora mapea el cerebro y detecta Alzheimer 10 años antes

La IA le da la mano a las resonancias magnéticas para un diagnóstico temprano de este mal incurable (Wikimedia Commons).

La resonancia magnética (RM) ha sido desde fines del siglo pasado una de las principales herramientas de la medicina para estimar y monitorear los cambios estructurales en el cerebro. El que ahora se dé la mano con la Inteligencia Artificial (IA), en un experimento de la Universidad de Bari (Italia), para emplear redes neurales que permitan una detección temprana del mal de Alzheimer no debería sorprender.

Pero sí: el trabajo, publicado en el repositorio científico arXiv, da cuenta de un modelo desarrollado de la atrofia de la conectividad estructural del cerebro a través de una red múltiple, que permite resumir las observaciones bajo esta lupa en una puntuación en una tabla.

En base a un conjunto de datos independiente de las redes empleadas, el sistema pudo segregar correctamente, a partir de datos de control normales, a pacientes con Alzheimer y sujetos con deterioro cognitivo leve que a la larga se convertiría en este mal, con una precisión de, respectivamente, 0,86 ± 0,01 y 0,84 ± 0,01.

Para ello, el equipo entrenó un algoritmo usando 67 imágenes de RM, 38 de las cuales eran de personas que tenían Alzheimer y 29 de controles sanos. Los escáneres procedían de la base de datos de la Iniciativa de Neuroimagen de la Enfermedad de Alzheimer en la Universidad del Sur de California en Los Ángeles.

El equipo entonces probó el algoritmo en un segundo conjunto de exploraciones de 148 sujetos. De estos, 52 eran sanos, 48 ​​tenían enfermedad de Alzheimer y 48 tenían deterioro cognitivo leve que devino en Alzheimer 2,5 a nueve años más tarde. La IA distinguía entre un cerebro sano y uno con Alzheimer con una precisión del 86% y los cerebros sanos y aquellos con MCI con una precisión del 84%.

Al igual que modelos cerebrales anteriores, sobre la base del seguimiento de biomarcadores, este experimento permite detectar patologías cerebrales, como la enfermedad de Alzheimer, gracias a propiedades topológicas locales y globales que pueden revelar patrones de propagación de la enfermedad.

Una comparación directa de los resultados del novel método con la morfometría estándar basado en vóxeles (píxeles con volumen, producto de los escaneos cerebrales con RM) en el mismo conjunto de datos mostró que el enfoque de red neural tenía mayor sensibilidad.

Este método es general y puede tener dos aplicaciones potenciales: proporcionar una herramienta confiable para ensayos clínicos y una señalar la presencia de patologías neurodegenerativas.

El Alzheimer se ha vinculado con la formación de placas beta-amiloides pegajosas y enredos de tau neurofibrilares en el cerebro. De hecho, están en desarrollo exámenes sanguíneos de rápido descarte para detectar niveles inusuales de estas sustancias, que podrían dar una alerta temprana de un Alzheimer en ciernes. No obstante, dichos productos, al igual que el del reciente estudio, están aún lejos de ser comercializados.

Mientras que el método desarrollado en Italia, a diferencia de otros como el análisis del líquido cefalorraquídeo y la obtención de imágenes cerebrales utilizando marcadores radiactivos, es menos invasivo, costoso y más fácilmente replicable, señalan sus creadores, que buscarán comprobar la utilidad de la técnica en otras enfermedades similares al Alzheimer, como el mal de Parkinson.

Hans Huerto

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