Identificación, mediante inteligencia artificial, de casos de deterioro cognitivo leve susceptibles de evolucionar a enfermedad de Alzheimer
- Carlos Sierra, PhD
El alzhéimer es, a día de hoy, un muro contra el que se estrellan continuamente los investigadores que intentan aportar luz sobre ella y avanzar en el desarrollo de un tratamiento que ayude, al menos, a ralentizar la progresión de esta enfermedad neurodegenerativa incurable y mortal.
Las razones son múltiples, entre las que sobresale un problema de base: la incapacidad de conseguir un diagnóstico preciso in vivo, incluso cuando la dolencia está en un estado muy avanzado. En estas condiciones, sin la capacidad de realizar buenos diagnósticos en estadios iniciales o presintomáticos, hablar de tratamientos efectivos se convierte casi en una quimera.
Por ello, cada vez más profesionales están centrando sus esfuerzos en el estudio del deterioro cognitivo leve, una condición que siempre precede a la enfermedad de Alzheimer, pero que no implica que todas las personas que la padecen vayan a desarrollar a medio o largo plazo alzhéimer. Por lo tanto, poder identificar a las personas en las que el deterioro cognitivo leve vaya a desembocar en mal de Alzheimer sería un gran paso adelante para afinar el diagnóstico y desarrollar opciones terapéuticas más exitosas.
Con ese objetivo en mente, investigadores de la Universidad Oberta de Catalunya (UOC) han liderado un estudio publicado recientemente en la revista IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics en el que analizaron, mediante métodos de inteligencia artificial, imágenes de resonancia magnética cerebrales para predecir quée personas con deterioro cognitivo leve se mantendrán estables y cuales evolucionarían a alzhéimer.
El papel de la inteligencia artificial
Una de las principales herramientas que tienen los neurólogos para diagnosticar, con limitaciones importantes, la enfermedad de Alzheimer son las técnicas de neuroimagen, entre ellas, la resonancia magnética nuclear. Este tipo de imágenes aportan una gran cantidad de información no visible incluso para ojos expertos como los de los neurólogos, pero que, con un correcto entrenamiento, puede ser extraída por ordenadores gracias a la inteligencia artificial.
Precisamente la búsqueda de esta información oculta a los ojos de los especialistas fue lo que llevó a los investigadores de la UOC a desarrollar una nueva técnica basada en la inteligencia artificial la cual, según sus palabras, “supera en eficacia al resto de métodos usados en la actualidad”.
Para ello, utilizaron un método llamado red neuronal convolucional de múltiples flujos, una técnica de inteligencia artificial y de aprendizaje profundo muy útil para el reconocimiento y clasificación de imágenes. Tras entrenar el sistema, esta técnica fue ajustadas con imágenes cerebrales de resonancia magnética de 695 personas divididas en cuatro grupos: 200 con mal de Alzheimer, 231 con un estado cognitivo normal, 164 con deterioro cognitivo leve progresivo y 100 con deterioro cognitivo leve estable.
El objetivo era claro, “distinguir entre personas con deterioro cognitivo progresivo y estable para, quizás así, poder ayudar a prevenir o ralentizar la progresión de la enfermedad”, explicó Mona Ashtari-Majlan, investigadora de la UOC. Por ello, “primero comparamos resonancias magnéticas de pacientes con enfermedad de Alzheimer y personas sanas para encontrar diferentes puntos de referencia. Una vez hecho, pasamos a estudiar las diferencias estructurales entre el cerebro de las personas con deterioro cognitivo leve estable y progresivo. Y es justo aquí dónde la inteligencia artificial desempeñó un papel clave, ya que estas diferencias son muy sutiles, mucho más pequeñas que las existentes entre el cerebro de personas sanas y aquellas con deterioro cognitivo leve”, continuó la investigadora.
Este nuevo método permitió distinguir y clasificar las dos formas de deterioro cognitivo leve con una precisión cercana al 85 %. “Los criterios de evaluación demuestran que nuestro método supera a los existentes, incluyendo métodos más convencionales u otros basados en aprendizaje profundo, incluso cuando se combinan con biomarcadores como la edad o test cognitivos”, según palabras de la investigadora de la UOC.
Siguientes pasos y puntos débiles
Este estudio presenta dos principales puntos débiles: “el primero, se ha realizado con imágenes de personas de las que ya se conocía previamente su estado, no ha sido un diagnostico real, mientras que el segundo es que el número de resonancias magnéticas de personas con deterioro cognitivo leve es mucho menor que las existentes de posibles casos de enfermedad de alzhéimer. Por ello, este estudio, pese a ser prometedor, está en mi opinión muy lejos todavía de poner tener un impacto en el campo del alzhéimer”, declaró a Univadis España la Dra. Marta Pera, doctora en neurociencias por la Universidad Autónoma de Barcelona especializada en la enfermedad de Alzheimer.
Esta opinión va, en parte, en la misma línea de las conclusiones del estudio, en dónde los autores apuntaron que el método propuesto podría resolver el problema del pequeño tamaño muestral, ya que el número de resonancias magnéticas para los casos de deterioro cognitivo leve es mucho menor que para los de alzhéimer. Por ello, “estamos abiertos a compartir nuestra aplicación con todos aquellos miembros de la comunidad científica y médica que quiera reproducir los resultados y comparar sus métodos con los nuestros”, concluyeron.
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