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Un nuevo algoritmo de IA ayuda a identificar a personas que pueden beneficiarse de estudios de prevención del alzhéimer

martes, 8 de octubre de 2019

Un nuevo algoritmo de IA ayuda a identificar a personas que pueden beneficiarse de estudios de prevención del alzhéimer

Esta tecnología permite identificar qué personas necesitan realmente las pruebas estándar, que se realizan tras la resonancia, y en qué casos se pueden evitar.

Cada 3 segundos se diagnostica un nuevo caso de demencia en el mundo, y se calcula que actualmente 50 millones de personas la padecen, en la mayoría de los casos debido al alzhéimer. Esta cifra se traduce en España en más de 800.000 personas afectadas. Con la esperanza de vida en aumento, si no se encuentra un tratamiento para prevenir o detener el curso de la enfermedad la cifra de casos podría triplicarse en 2050 y llegar a dimensiones de epidemia, tal y como apunta el último informe World Alzheimer Report 2018 publicado por Alzheimer’s Disease International.

Un equipo del Barcelonaβeta Brain Research Center (BBRC), el centro de investigación de la Fundación Pasqual Maragall, ha desarrollado un algoritmo de inteligencia artificial que, a partir de imágenes de resonancia magnética, facilita la identificación de personas candidatas a estudios de prevención de la enfermedad de Alzheimer. El proyecto ha sido uno de los 21 seleccionados de un total de 102 proyectos presentados al programa CaixaImpulse de ”la Caixa”, que cuenta con la colaboración de Caixa Capital Risc y EIT Health. 

“El proyecto prevé realizar una prueba de concepto en un entorno del mundo real y nos permitirá estudiar qué valor puede tener nuestra tecnología para la sociedad”, explica el Dr. Juan Domingo Gispert, jefe del grupo de Neuroimagen del BBRC y líder del proyecto. Esta prueba de concepto se hará a partir de datos recogidos de la cohorte Alfa+, que está formada por participantes del Estudio Alfa, impulsado por ”la Caixa”.

La lucha contra el alzhéimer

Actualmente el Alzheimer no tiene cura, pero se ha demostrado que la enfermedad tiene una fase preclínica de hasta 20 años. Durante esta fase, las personas no tienen síntomas cognitivos (como pérdida de memoria) pero pueden presentar una acumulación anómala en el cerebro de beta amiloide, una proteína relacionada con el desarrollo del Alzheimer. El estudio de esta etapa es esencial para desarrollar tratamientos preventivos de la demencia antes de que aparezcan los primeros síntomas.

Para identificar los cambios en el cerebro de personas cognitivamente sanas, es necesario realizar dos pruebas estándar: punción lumbar y tomografía por emisión de positrones (PET). Sin embargo, estas pruebas son invasivas y costosas, lo que hace que la detección sea dificultosa.

El nuevo algoritmo desarrollado por el equipo del Dr. Gispert utiliza la inteligencia artifical para identificar a personas con niveles anómalos de beta amiloide. Lo hace a partir de imágenes de resonancia magnética del cerebro, una técnica menos invasiva que las pruebas estándar.

“Esta tecnología permite identificar qué personas necesitan realimente las pruebas estándar, que se realizan tras la resonancia, y en qué casos se pueden evitar”, destaca el Dr. Gispert. Así, es posible detectar qué personas se pueden beneficiar de ensayos clínicos de prevención de forma más rentable. El uso de esta metodología permitirá reducir un 67% de las pruebas selectivas innecesarias y hasta un 50% los costes de reclutamiento de personas por estos estudios.

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