Una prueba de diagnóstico precoz de alzhéimer logra una fiabilidad del 98%
La nueva y esperanzadora técnica combina una simple imagen del cerebro realizada por un escáner con un sistema de inteligencia artificial
Investigadores españoles descubren nuevo mecanismo de formación del Alzhéimer. / Europa Press
Madrid
Por primera vez, un equipo de investigadores británicos del Imperial College de Londres ha demostrado la eficacia para el diagnóstico precoz de esta grave enfermedad neurodegenerativa de una nueva técnica que combina una simple imagen del cerebro realizada por un escáner con un sistema de inteligencia artificial. Esta nueva prueba ha sido ya probada en 420 pacientes en el Reino Unido y ha logrado detectar el alzhéimer en el 98% de los casos, porque funciona, incluso, en la etapa inicial del alzhéimer, según los resultados de esta esperanzadora investigación que acaba de publicar la revista Nature.
Este avance es muy importante porque los fármacos disponibles ahora solo son eficaces si se realiza un diagnóstico precoz de esta enfermedad, que afecta ya a más de 46 millones de personas en todo el mundo. Además, la gran ventaja de esta nueva técnica es su simplicidad, porque usa un tipo de escáner que ahora está disponible en la mayoría de los hospitales de todo el mundo.
Como ahora no existe una cura para la enfermedad de alzhéimer, obtener un diagnóstico rápido en una etapa temprana ayuda a los pacientes, porque les permite acceder a ayuda y apoyo, recibir tratamiento para controlar sus síntomas y planificar su futuro.
Por otra parte, ser capaz de identificar con precisión a los pacientes en una etapa temprana de la enfermedad también ayudará a los investigadores a comprender los cambios cerebrales que desencadenan la enfermedad y respaldar el desarrollo de nuevos tratamientos. Este avance científico ha sido financiado a través del Instituto Nacional para la Investigación de la Salud y la Atención (NIHR) del Reino Unido.
Gravedad
La enfermedad de Alzheimer es la forma más común de demencia y afecta a más 46 millones de personas en todo el mundo, pero, para finales de esta década, si no se realizan descubrimientos novedosos, se registrará un aumento importante al alcanzar los 74,7 millones de casos.
Los síntomas más frecuentes de esta demencia son la pérdida de memoria y las dificultades para pensar, resolver problemas y hablar.
En la actualidad, los neurólogos utilizan una larga serie de pruebas médicas para intentar diagnosticar el alzhéimer, incluidas pruebas cognitivas y de memoria y escáneres cerebrales. Todas estas pruebas pueden tardar varias semanas en dar un resultado. En cambio, esta nueva técnica solo requiere un instrumento: un escáner cerebral de imágenes por resonancia magnética (que se llama “IRM”) realizado en una máquina estándar de 1,5 Tesla, que se encuentra ya funcionando en la mayoría de los hospitales.
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Avance tecnológico
Pero falta otro componente no menos importante: estos investigadores británicos han adaptado a esta máquina un algoritmo que se creó para poder clasificar tumores cancerígenos y lo aplicaron, en este caso, al cerebro.
En concreto dividieron el cerebro humano en 115 regiones y asignaron 660 características diferentes, como tamaño, forma y textura, para evaluar cada región. Luego entrenaron el algoritmo para identificar dónde los cambios en estas características podrían predecir con precisión la existencia de alzhéimer.
Este equipo probó su nuevo enfoque en escáneres cerebrales de más de 400 pacientes con alzhéimer en etapa temprana y avanzada, controles sanos y pacientes con otras afecciones neurológicas, incluida la demencia frontotemporal y la enfermedad de Parkinson. También lo probaron con datos de más de 80 pacientes que se sometieron a pruebas de diagnóstico de alzhéimer en Imperial College Healthcare NHS Trust. El resultado fue muy positivo, porque en el 98% de los casos este nuevo sistema de aprendizaje automático basado en resonancia magnética por sí solo podía predecir con precisión si el paciente tenía la enfermedad de alzhéimer o no.
Diagnóstico precoz
También fue capaz de distinguir entre la etapa temprana y avanzada de esta enfermedad con una precisión también bastante alta: en el 79% de los pacientes.
El profesor Eric Aboagye, del Departamento de Cirugía y Cáncer de Imperial College de Londres, ha dirigido esta prometedora investigación y asegura que “actualmente, ningún otro método simple y ampliamente disponible puede predecir la enfermedad de alzhéimer con este nivel de precisión, por lo que nuestra investigación es un importante paso adelante”.
Muchos de los pacientes que se presentan con alzhéimer en las clínicas de la memoria también tienen otras afecciones neurológicas, pero incluso dentro de este grupo, este nuevo y simple sistema de diagnóstico puede distinguir a los pacientes que tenían alzhéimer de los que no.
“Esperar un diagnóstico puede ser una experiencia horrible para los pacientes y sus familias. Si pudiéramos reducir la cantidad de tiempo que tienen que esperar, hacer que el diagnóstico sea un proceso más simple y reducir parte de la incertidumbre, sería de gran ayuda. Nuestro nuevo enfoque también podría identificar pacientes en etapa temprana para ensayos clínicos de nuevos tratamientos farmacológicos o cambios en el estilo de vida, lo que actualmente es muy difícil de hacer” añade el profesor Aboagye.
Funcionamiento
Este nuevo sistema detectó cambios en áreas del cerebro que no estaban previamente asociadas con la enfermedad de alzhéimer, incluido el cerebelo (la parte del cerebro que coordina y regula la actividad física) y el diencéfalo ventral (vinculado a los sentidos, la vista y el oído).
Y esto abre nuevas vías potenciales para la investigación en estas áreas y sus vínculos con la enfermedad de Alzheimer.
El doctor Paresh Malhotra, neurólogo en Imperial College Healthcare NHS Trust, afirma que el uso de la Inteligencia Artificial es ya “capaz de seleccionar la textura y las características estructurales sutiles del cerebro que se ven afectadas por la enfermedad de alzhéimer y esto realmente podría mejorar la información que podemos obtener de las técnicas de imagen estándar”.
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Javier Gregori
Periodista especializado en ciencia y medio ambiente. Desde 1989 trabaja en los Servicios Informativos...
