Científicos desarrollaron una IA capaz de diagnosticar el Alzheimer con la mayor precisión descrita hasta la fecha

Investigadores del Imperial College London han desarrollado un método realmente innovador que permite diagnosticar la enfermedad del Alzheimer como nunca antes se había visto. Cuenta con un nivel de precisión por encima de los métodos simples en los cuales se basa actualmente el diagnóstico de este trastorno, y es capaz de detectar la enfermedad en una etapa temprana, lo que puede contribuir de manera contundente a mejorar la calidad de vida de los pacientes al proporcionarles un diagnóstico y tratamiento oportuno.

El reporte de este método se realizó el día de hoy en la revista Communications Medicine. Describen los autores que este nuevo enfoque que recién desarrollaron y pusieron a prueba se basa en un sistema de aprendizaje automatizado que evalúa los datos de imágenes de resonancia magnética, es decir, se requiere de un solo escáner cerebral y la interpretación se realiza de manera automática mediante algoritmos.

En este sentido, la parte más desafiante era enseñar al sistema de aprendizaje automatizado a detectar el Alzheimer, para ello, los investigadores desarrollaron un algoritmo muy preciso. Tal como se indica en EurekAlert!, «dividieron el cerebro en 115 regiones y asignaron 660 características diferentes, como tamaño, forma y textura, para evaluar cada región del cerebro. Luego entrenaron el algoritmo para identificar dónde los cambios en estas características podrían predecir con precisión la existencia de la enfermedad de Alzheimer».

Como muchos sabemos, el Alzheimer es una enfermedad que provoca el deterioro progresivo e irreversible de la cognición que afecta muchos aspectos, como la memoria, el pensamiento y el comportamiento. El grupo en riesgo se caracteriza por individuos mayores de 65 años, aunque puede presentarse antes, y, algunas de las veces, el diagnóstico puede complicarse, sobre todo en casos de enfermedad temprana.

Actualmente, el diagnóstico de Alzheimer se basa en varias evaluaciones que incluyen los antecedentes médicos detallados, pruebas del estado mental y cognitivas, exámenes físicos y neurológicos, así como estudios con imágenes cerebrales. Por su parte, el enfoque propuesto por los investigadores requiere solo el modelo predictivo desarrollado.

Con la finalidad de determinar la precisión del método para discernir las diferencias en el cerebro entre personas con y sin enfermedad de Alzheimer, los investigadores se propusieron realizar pruebas con escáneres cerebrales de un total de un poco más de 700 personas que incluían pacientes con Alzheimer en etapa temprana y tardía, controles sanos y pacientes con otras afecciones neurológicas.

Con ello se determinó que el modelo predictivo fue capaz de detectar por sí solo de manera confiable los casos de enfermedad de Alzheimer con un 98% de precisión, además de discriminar entre las etapas tempranas y tardía de la enfermedad en un 79% de los casos. Estos datos demuestran el potencial que tiene el método para utilizarse en el diagnóstico de este trastorno sin necesidad de supuestos a priori o lecturas de neurorradiología.

Menciona Eric Aboagye, autor del estudio, para EurekAlert! que «Actualmente, ningún otro método simple y ampliamente disponible puede predecir la enfermedad de Alzheimer con este nivel de precisión, por lo que nuestra investigación es un importante paso adelante. Muchos pacientes que se presentan con Alzheimer en las clínicas de la memoria también tienen otras afecciones neurológicas, pero incluso dentro de este grupo, nuestro sistema podría distinguir a los pacientes que tenían Alzheimer de los que no».

El estudio completo en el cual se basó esta nota lo puede consultar en:  A predictive model using the mesoscopic architecture of the living brain to detect Alzheimer’s disease

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