Científicos lituanos de la Universidad de Kaunas han desarrollado un algoritmo con el que pueden predecir, con una certeza superior al 99%, la aparición de la enfermedad de Alzheimer. Destacan que el método se basa en el aprendizaje profundo, a partir de imágenes cerebrales.
Como explican en Diagnostics, desarrollaron este método tras analizar imágenes de resonancia magnética funcional obtenidas de 138 voluntarios, mejorando la precisión, sensibilidad y especificidad que los conseguidos anteriormente.
Es bien conocido que uno de los primeros signos de la enfermedad de Alzheimer es el deterioro cognitivo leve; esto es, la etapa entre el deterioro cognitivo esperado del envejecimiento normal y la demencia.
Como recuerda Rytis Maskeliunas, del Departamento de Ingeniería de la Facultad de Informática de la Universidad de Kaunas y primer autor de este estudio, trabajos anteriores han demostrado que con la resonancia magnética funcional (fMRI) se pueden identificar las regiones del cerebro que pueden estar asociadas con la aparición de la enfermedad de Alzheimer.
Con frecuencia, las primeras etapas del deterioro cognitivo leve apenas tienen síntomas claros, pero en muchos casos pueden detectarse mediante neuroimágenes.
Sin embargo, aunque teóricamente es posible, el análisis manual de imágenes de resonancia magnética funcional que intentan identificar los cambios asociados con la enfermedad de Alzheimer no solo requiere un conocimiento específico, sino que también hay que invertir mucho tiempo.
Algoritmo basado en aprendizaje profundo
Para este investigador, la aplicación del aprendizaje profundo y otros métodos de inteligencia artificial puede acelerar el proceso en un margen de tiempo significativo.
“Encontrar características de deterioro cognitivo leve -añade- no significa necesariamente la presencia de la enfermedad, ya que también puede ser un síntoma de otras disfunciones relacionadas, pero es más un indicador y una posible ayuda para orientarse hacia una evaluación por parte de un profesional médico”.
Así, el procesamiento actual de señales permite a los expertos delegar el procesamiento de imágenes a la máquina, que puede completarlo con la suficiente rapidez y precisión.
Los investigadores lituanos dejan muy claro que, en ningún caso, pretenden sugerir que un médico confíe al cien por cien en un algoritmo. “Hay que pensar en una máquina -aclara Maskeliunas- como un robot capaz de realizar la tarea más laboriosa de clasificar los datos y buscar características. En este escenario, después de que el algoritmo informático selecciona los casos potencialmente afectados, el especialista puede analizarlos más de cerca y, al final, todos se benefician ya que el diagnóstico y el tratamiento llegan al paciente mucho más rápido”.
El modelo, basado en el aprendizaje profundo, es fruto de la colaboración de expertos en inteligencia artificial (AI) que utilizaron una modificación de ResNet 18 (red neuronal residual), para clasificar las imágenes de resonancia magnética funcional obtenidas de los 138 voluntarios.
Precisión del algoritmo que predice Alzheimer
Clasificaron esas imágenes en seis categorías desde el espectro del deterioro cognitivo leve (DCL) hasta la enfermedad de Alzheimer. En total, se seleccionaron 51, 443 y 27.310 imágenes del conjunto de datos de resonancia magnética funcional.
El modelo encontró de manera efectiva las características de deterioro cognitivo leve (Mild Cognitive Impairment, MCI) en el conjunto de datos, logrando la mejor precisión de clasificación del 99,99%, 99,95% y 99,95% para MCI versus enfermedad de Alzheimer, deterioro cognitivo tardío frente a Alzheimer, y MCI versus MCI temprano, respectivamente.
“Aunque este no fue el primer intento de diagnosticar la aparición temprana de la enfermedad de Alzheimer a partir de datos similares, nuestro avance es la precisión del algoritmo. Obviamente, cifras tan altas no son indicadores de un rendimiento real en la vida real, pero estamos trabajando con instituciones médicas para obtener más datos”, reconoce Maskeliūnas.
En su opinión, este 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 a los neurocientíficos de las anomalías relacionadas con la aparición temprana de la enfermedad de Alzheimer.
“Necesitamos aprovechar al máximo los datos -asegura este científico- por eso nuestro grupo se centra en el principio europeo de ciencia abierta, para que cualquiera pueda utilizar nuestro conocimiento y desarrollarlo aún más”.
Alzheimer, la forma más común de demencia
La enfermedad de Alzheimer es la forma más común de demencia. La demencia es un trastorno cerebral que afecta gravemente la capacidad de una persona de llevar a cabo sus actividades diarias.
La Organización Mundial de la Salud (OMS) calcula que representa entre un 60% y un 70% de los casos. Otras formas frecuentes son la demencia vascular, la demencia por cuerpos de Lewy (agregados anormales de proteínas en el interior de las células nerviosas) y un grupo de enfermedades que pueden contribuir a la demencia frontotemporal (degeneración del lóbulo frontal del cerebro).
Los límites entre las distintas formas de demencia son difusos -precisa este organismo de Naciones Unidas- y frecuentemente coexisten formas mixtas.
Según MedlinePlus, el mal de Alzheimer comienza lentamente. Primero afecta las partes del cerebro que controlan el pensamiento, la memoria y el lenguaje. Las personas con este mal pueden tener dificultades para recordar cosas que ocurrieron en forma reciente o los nombres de personas que conocen.
Un problema relacionado, el deterioro cognitivo leve, causa más problemas de memoria que los normales en personas de la misma edad. Muchos, pero no toda la gente con deterioro cognitivo leve, desarrollarán Alzheimer.
Con el tiempo, los síntomas del Alzheimer empeoran. Las personas pueden no reconocer a sus familiares. Pueden tener dificultades para hablar, leer o escribir. Pueden olvidar cómo cepillarse los dientes o peinarse el cabello. Más adelante, pueden volverse ansiosos o agresivos o deambular lejos de su casa. Finalmente, necesitan cuidados totales.
