Un nuevo método avanza en el diagnóstico precoz del alzhéimer a partir de los datos de resonancia magnética y la IA
El nuevo método de detección precoz del alzhéimer utiliza datos de imágenes de resonancia magnética que detecta diferencias en el cerebro del enfermo antes de que sufra grandes alteraciones
El alzhéimer es muy difícil de diagnosticar de forma precoz porque los síntomas tempranos son muy parecidos al de otras enfermedades
El alzhéimer, la causa más común de demencia y provoca un deterioro progresivo e irreversible de la memoria
Un equipo de investigadores británicos han desarrollado un método para diagnosticar el alzhéimer de forma precoz y cuando el cerebro todavía no ha sufrido afectaciones graves. La técnica está basada a partir de resonancias magnéticas potenciadas y el análisis comparado de la Inteligencia Artificial (IA) con un 98% de eficacia, según los científicos del Imperial College de Londres .
El estudio, publicado en la revista Nature, revela cómo la combinación de una tecnología como la resonancia magnética, una tecnología creada hace tres décadas, es potenciada con la Inteligencia Artificial para detectar el alzhéimer, la causa más común de demencia en todo el mundo que se caracteriza por un deterioro cognitivo progresivo y atrofia cerebral.
La detección temprana del alzhéimer es difícil porque los síntomas suelen ser comunes para otras enfermedades, como la esquizofrenia, la encefalopatía, la depresión, el parkinson, que en sus primeros estadios pueden confundir y retrasar el diangóstico de los enfermos. Ahora con este método desarrollado a partir de un modelo predictivo de IA que calcula rasgos mesoscópicos morfofuncionales estadísticos multirregionales a partir de resonancias magnéticas potenciadas.
El método predictivo del alzhéimer en una fase temprana
Para cada paciente, se utilizó un biomarcador llamado "Vector predictivo de Alzheimer" (ApV) utilizando un operador de selección y contracción mínima absoluta de dos etapas.
La investigación propone un método capaz de caracterizar formas tempranas y tardías de la enfermedad de Alzheimer con la extracción de una secuencia de resonancia magnética T1w de 29.520 rasgos morfofuncionales estadísticos distribuidos en una máscara cerebral de múltiples zonas del cerebro obtenida con una segmentación automática.
Existe un sistema de clasificación para categorizar a las personas que presentan biomarcadores de la patología creados por el Instituto Nacional sobre el Envejecimiento y la Asociación de Alzhéimer. Estos se utilizan para calificar a los pacientes potenciales de sufrir la enfermedad. Uno de estos biomarcadores es es la reducción del hipocampo y la presencia de líquido encefalorraquídeo y beta-amiloide en sangre, los métodos de detección actuales del alzhéimer.
El biomarcador desarrollado por el equipo del Imperial College es superior a todos los anteriores porque consigue discriminar entre pacientes con y sin patologías relacionadas con el alzhéimer con un 98% de precisión. Para ello con varias resonancias y un programa ya existente tanto para la segmentación del cerebro como para el análisis radiómico un algoritmo calcula las características que permiten a la Inteligencia Artíficial lal interpretación de los diferentes vectores predictivo del Alzhéimer barajando gran cantidad de parámetros que arrojan las imágenes.
Los investigadores dividieron el cerebro humano en 115 regiones y crearon un catálogo de 660 características diferentes relativas al tamaño, la forma o la textura de cada parte. Una vez hecho esto, entrenaron al algoritmo para reconocer la presencia o no de alzhéimer en los 420 pacientes analizados con una precisión que no tienen los biomarcadores usados actualmente para el diagnóstico del alzhéimer.