Por increíble que parezca, un nuevo método basado en el aprendizaje profundo, a partir de imágenes cerebrales, puede predecir la posible aparición de la enfermedad de Alzheimer con una exactitud de más del 99%. Es el estudio realizado por investigadores de las universidades de Kaunas, en Lituania.
El método utilizado consistió en analizar imágenes de resonancia magnética funcional obtenidas de 138 personas. De esta forma, el algoritmo encuentra signos tempranos de Alzheimer, incluso antes de que aparezcan los primeros síntomas.
“Los profesionales médicos de todo el mundo están intentando crear conciencia sobre la necesidad de un diagnóstico temprano de Alzheimer, lo que brinda a los afectados una mejor oportunidad de beneficiarse del tratamiento”, dice Rytis Maskeliūnas, investigador del Departamento de Ingeniería Multimedia de la Universidad Tecnológica de Kaunas (KTU)
Uno de los primeros signos de Alzheimer es el deterioro cognitivo leve (DCL)
Deterioro cognitivo leve o DCL
Uno de los primeros signos de la enfermedad de Alzheimer es el deterioro cognitivo leve (DCL), que es la etapa entre el deterioro cognitivo esperado del envejecimiento normal y la demencia.
La investigación anterior señala que la resonancia magnética funcional (fMRI) se puede utilizar para identificar las regiones del cerebro que pueden estar asociadas con la aparición de la enfermedad. Las primeras etapas de DCL normalmente no tienen síntomas claros, pero en bastantes casos pueden detectarse mediante neuroimágenes.
Sin embargo, aunque teóricamente posible, el análisis manual de imágenes de resonancia magnética funcional no solo requiere conocimientos específicos, sino que también requiere mucho tiempo. La aplicación del aprendizaje profundo y otros métodos de inteligencia artificial puede acelerar esto, por un margen de tiempo significativo. Encontrar las características del DCL no significa, necesariamente, la presencia de una enfermedad, ya que también puede ser un síntoma de otras enfermedades relacionadas, pero es un indicador y una ayuda para orientar al profesional médico
Personas vulnerables
Según Maskeliūnas, el algoritmo podría convertirse en un software que analizaría los datos recopilados de los grupos vulnerables (mayores de 65 años, con antecedentes de lesión cerebral, hipertensión arterial, etc.) y notificaría al personal médico sobre las anomalías relacionadas con la aparición temprana de la enfermedad de Alzheimer. “Necesitamos aprovechar al máximo los datos”, dice, “por eso nuestro grupo de investigación se centra en el principio europeo de ciencia abierta, para que cualquiera pueda utilizar nuestro conocimiento y desarrollarlo aún más”.