El novedoso sistema utiliza un único escáner cerebral junto a un sistema de aprendizaje automático
Un equipo de científicos británicos del Imperial College de Londres han anunciado este lunes que han desarrollado una nueva técnica que permite el diagnóstico precoz de la Enfermedad del Alzheimer al combinar un sistema de aprendizaje automático con solo una imagen de un escáner cerebral, disponible en la mayoría de los hospitales de todo el mundo. La prueba ya ha sido probada en más de 400 pacientes en Reino Unido y ha logrado detectar el alzhéimer en el 98% de los casos.
La investigación utiliza una tecnología de inteligencia artificial para observar las características estructurales dentro del cerebro, incluso en regiones que no estaban previamente asociadas con la enfermedad. La ventaja con respecto a las pruebas actuales es su simplicidad, y el hecho de que puede identificar la enfermedad en una etapa temprana cuando es más difícil de diagnosticar.
“Esperar un diagnóstico puede ser una experiencia horrible para los pacientes y sus familias. Si pudiéramos reducir la cantidad de tiempo que tienen que esperar, hacer que el diagnóstico sea un proceso más simple y reducir parte de la incertidumbre, sería de gran ayuda”, dijo en un comunicado de prensa Eric Aboagye, profesor de farmacología del cáncer en el Imperial College London y el investigador principal del estudio.
En la actualidad, los neurólogos utilizan muchas pruebas médicas para intentar diagnosticar la Enfermedad de Alzheimer, un tipo de demencia que afecta ya a más de 46 millones de personas en todo el mundo y que se prevé que registre un importante aumento para finales de la última década. Todas estas pruebas pueden tardar varias semanas en dar un resultado. Por ello, obtener un diagnóstico rápido en una etapa temprana puede ayudar mucho a los pacientes, ya que les permite recibir tratamiento para controlar sus síntomas y tomar decisiones de cara el futuro.
“Aunque los neurorradiólogos ya interpretan las resonancias magnéticas para ayudar a diagnosticar la Enfermedad de Alzheimer, es probable que haya características de las exploraciones que no sean visibles, incluso para los especialistas”, dijo el neurólogo Paresh Mahotra, investigador del departamento de ciencias del cerebro. “Usar un algoritmo capaz de seleccionar texturas y características estructurales sutiles en el cerebro que se ven afectadas por el alzhéimer realmente podría mejorar la información que podemos obtener de las técnicas de imagen estándar”.
El equipo de científicos adaptó a un escáner cerebral de imágenes por resonancia magnética conocido como “IRM” a un algoritmo desarrollado para poder clasificar tumores cancerosos. En este caso, dividieron el cerebro humano en 115 regiones y asignaron 660 características diferentes, como el tamaño, la forma y la textura. Los investigadores “entrenaron” el algoritmo, y le enseñaron a diferenciar entre regiones y características que indican la Enfermedad de Alzheimer y características que no apuntan a la presencia de la enfermedad.
Los investigadores probaron el nuevo método en más de 400 pacientes con alzhéimer de Reino Unido en etapa temprana y avanzada, en cerebros sanos y también en pacientes con párkinson y otras afecciones neurológicas. También lo probaron con datos de más de 80 pacientes que se sometieron a pruebas de diagnóstico de alzhéimer en Imperial College Healthcare NHS Trust. El resultado fue muy positivo. El nuevo enfoque de los científicos fue capaz de predecir con precisión si el paciente tenía o no la Enfermedad de Alzheimer en el 98% de los casos, e incluso fue capaz de diferenciar la etapa temprana de la etapa avanzada de la enfermedad en el 79% de los pacientes.
“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”, dijo Aboagye. “Muchos pacientes que se presentan con la enfermedad 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 alzhéimer de los que no”, añadió el profesor. Los autores del estudio señalan que este nuevo enfoque también podría identificar pacientes en etapa temprana para !ensayos clínicos de nuevos tratamientos farmacológicos o cambios en el estilo de vida, lo que actualmente es muy difícil de hacer!.
El nuevo sistema también detectó cambios en áreas del cerebro que no estaban previamente asociadas con la Enfermedad de Alzheimer. El cerebelo, que coordina la actividad física, y el diencéfalo ventral, que figura en la vista y el oído, son dos de esas regiones. La investigación de Aboagye, publicada en la revista de acceso abierto revisada por pares Communications Medicine, fue financiada por una división del Centro de Investigación del Instituto Nacional para la Salud y la Atención del Reino Unido.
