Investigadores chilenos predicen el riesgo del Alzheimer usando inteligencia artificial

"Lo que hacen estos algoritmos es buscar algún patrón. Son capaces de decir 'este paciente no tiene el mismo patrón que este otro grupo de pacientes'"

Investigadores chilenos predicen el riesgo del Alzheimer usando inteligencia artificial

Autor: Pedro Guzmán

Un equipo multidisciplinario de científicos busca detectar tempranamente el riesgo de desarrollar la enfermedad de Alzheimer mediante el uso de inteligencia artificial (IA) aplicada a imágenes de resonancia magnética del cerebro. Sputnik conversó con los investigadores Pablo Estévez y Cecilia Okuma, al frente del proyecto.

La investigación nació a comienzos de 2022 en el Instituto Milenio de Ingeniería e Inteligencia Artificial para la Salud (iHealth), donde se pretendía analizar imágenes médicas en general con resonancia magnética, narró a Sputnik Pablo Estévez, académico del Departamento de Ingeniería Eléctrica de la Universidad de Chile e integrante de iHealth y del Centro Basal IMPACT.

«Al ganarnos el proyecto, me contactó la doctora Cecilia Okuma, del Instituto de Neurocirugía Alfonso Asenjo (INCA), y con ella comenzamos una colaboración. El trabajo lo hicimos junto a Jhon Intriago, alumno del doctorado en ingeniería eléctrica, de quien yo soy su profesor guía», expresó Estévez acerca de la gestación del trabajo multidisciplinario.

El ingeniero explicó que cuando comenzaron a trabajar con Okuma, especializada en neurorradiología, observaron las imágenes de muchos pacientes a lo largo de todo Chile con algún problema en el cerebro, desde tumores a esquizofrenia, epilepsia y Alzheimer.

En el marco de su investigación se contactaron con la neuróloga chilena Andrea Slachevsky, especialista en demencia y Alzheimer, que los familiarizó con aquellas personas con quejas cognitivas subjetivas (QCS).

Slachevsky «nos hizo preguntas muy interesantes. Puesto que uno podría decir que están los pacientes con Alzheimer desarrollado y los pacientes normales, pero la especialista habló de un tercer grupo, el cual es de sujetos con quejas cognitivas subjetivas, personas con problemas frecuentes de memoria», comentó Estévez.

Las QCS pueden asociarse con fases preclínicas de trastornos neurodegenerativossegún diversas investigaciones.

El ingeniero explicó que los sujetos con QCS no tienen diagnóstico de demencia, ni tienen Alzheimer. «La pregunta es si podrían desarrollarlo con el tiempo. Ahí fue cuando nosotros, los ingenieros, revisamos la base de datos para estimar la probabilidad de riesgo de desarrollar Alzheimer para este grupo de pacientes».

El grupo multidisciplinario aplicó inteligencia artificial (IA) sobre imágenes de resonancia magnética del cerebro, para así estimar cuán factible es el desarrollo de la enfermedad. La investigación se llevó a cabo en un grupo de 60 pacientes con Alzheimer, 250 con QCS y un grupo de control cercano a 160 pacientes sanos.

Utilización de la inteligencia artificial

En conversación con Sputnik, la coordinadora del Servicio de Neurorradiología del INCA, Cecilia Okuma, comentó que utilizaron para la investigación «imágenes avanzadas de resonancia magnética para evaluar estos tipos de pacientes».

Okuma explicó que usaron algoritmos de IA que tienen la capacidad de «analizar un gran volumen de datos». Esto permitió la agrupación de pacientes por sus similitudes (clustering) y «con eso definir algún riesgo de desarrollar la enfermedad».

«Lo que estamos buscando es predecir en etapas tempranas de la enfermedad algún marcador o biomarcador que nos diga que el paciente está en riesgo y si se podría tratar. Estos algoritmos no solamente son exclusivos para el uso de demencia, sino que también lo podríamos usar en tumores cerebrales o en otras aplicaciones clínicas», agregó Okuma.

La especialista sostuvo que el desarrollo de la enfermedad posterior solo depende de la evolución clínica del paciente. No obstante, de poder determinar tempranamente el Alzheimer, se «podría intervenir con medicamentos antes que se desarrollara o que tuviera todos los síntomas».

Okuma explicó la importancia de la utilización de la IA para buscar patrones y saber qué grupo es más propicio a tener alguna enfermedad.

«Lo que hacen estos algoritmos es buscar algún patrón. Son capaces de decir ‘este paciente no tiene el mismo patrón que este otro grupo de pacientes'», dijo la neurorradióloga.

La especialista comentó que en estadios tempranos se puede determinar si el paciente tiene atrofia cerebral o si no cuenta con los signos clásicos del Alzheimer.

«La aplicación de inteligencia artificial para detectar patrones de enfermedad que está preclínica ya o biomarcadores preclínicos, va a llevar a que en algún momento tú puedas decir ‘este paciente tiene un riesgo alto de desarrollar enfermedad de Alzheimer'», pronosticó Okuma.

Una investigación destacada internacionalmente

El trabajo realizado por el grupo multidisciplinario chileno fue destacado en la Conferencia de Inteligencia Artificial 2023 del Instituto de Ingenieros Eléctricos y Electrónicos de EEUU (IEEE CAI 2023, por sus siglas en inglés), realizada el 5 y 6 de junio en Santa Clara, California.

Estévez fue el encargado de presentar la investigación y se percató de algo que no había tomado en cuenta. «A la gente común le resuena fuertemente el tema del Alzheimer porque todos conocemos a alguien cercano que lo padece«.

«Encontré que había una recepción tremenda sobre el tema porque es cercano. Además, combina con el otro tópico, que es inteligencia artificial. La combinación de ambas cosas fue lo que yo creo que hizo que la gente reaccionara de una manera increíble», agregó el académico de la Universidad de Chile.

A»La gente entendió que el problema del Alzheimer es muy relevante y que el resultado de la investigación también es muy interesante, aunque preliminar», finalizó Estévez.

Fuente Sputnik

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