TECNOLOGÍA. Un simple escáner cerebral puede diagnosticar la enfermedad de Alzheimer de forma rápida y precisa

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Un nuevo algoritmo de aprendizaje automático puede diagnosticar la enfermedad de Alzheimer a partir de una sola resonancia magnética cerebral, utilizando una máquina de resonancia magnética estándar disponible en la mayoría de los hospitales.

El nuevo avance de la investigación utiliza la tecnología de aprendizaje automático para observar las características estructurales dentro del cerebro, incluso en regiones que no estaban previamente asociadas con la enfermedad de Alzheimer . 

La ventaja de la técnica es su simplicidad y el hecho de que puede identificar la enfermedad en una etapa temprana cuando puede ser muy difícil de diagnosticar.

Aunque no existe una cura para la enfermedad de Alzheimer, obtener un diagnóstico rápido en una etapa temprana ayuda a los pacientes. Les permite acceder a ayuda y apoyo, recibir tratamiento para controlar sus síntomas y planificar para el futuro. 

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 y los ensayos de nuevos tratamientos.

La investigación se publicó el 20 de junio de 2022 en Nature Portfolio Journal , Communications Medicine, y fue financiada a través del Centro de Investigación Biomédica Imperial del Instituto Nacional para la Investigación de la Salud y la Atención (NIHR).

La enfermedad de Alzheimer es la forma más común de demencia y afecta a millones de de personas en todo el mundo. Aunque la mayoría de las personas con enfermedad de Alzheimer la desarrollan después de los 65 años, las personas menores de esta edad también pueden desarrollarla. 

Los síntomas más frecuentes de la demencia son la pérdida de memoria y las dificultades para pensar, resolver problemas y hablar.

Actualmente, los médicos utilizan una serie de pruebas para diagnosticar la enfermedad de Alzheimer, incluidas pruebas cognitivas y de memoria y escáneres cerebrales. Las exploraciones se utilizan para comprobar los depósitos de proteínas en el cerebro y la contracción del hipocampo, el área del cerebro vinculada a la memoria. Todas estas pruebas pueden llevar varias semanas, tanto para organizar como para procesar la información.

El nuevo enfoque requiere solo uno de estos: un escáner cerebral de imágenes por resonancia magnética (IRM) tomado en una máquina estándar de 1,5 Tesla, que se encuentra comúnmente en la mayoría de los hospitales.

Los investigadores adaptaron un algoritmo desarrollado para su uso en la clasificación de tumores cancerosos y lo aplicaron al cerebro. Dividieron el cerebro 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 la enfermedad de Alzheimer.

Utilizando datos neuroimágenes de la enfermedad de Alzheimer, el equipo probó su enfoque en escáneres cerebrales de más de 400 pacientes con Alzhéimer en etapa temprana y tardía, 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 Alzheimer en Imperial College Healthcare NHS Trust.

Descubrieron que en el 98 por ciento de los casos, el sistema de aprendizaje automático basado en resonancia magnética por sí solo podía predecir con precisión si el paciente tenía la enfermedad de Alzheimer o no. También fue capaz de distinguir entre la etapa temprana y avanzada de la enfermedad de Alzheimer con una precisión bastante alta , en el 79 por ciento de los pacientes.

Esperar un diagnóstico puede ser una experiencia horrible para los pacientes y sus familias. 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. Este 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.

El nuevo sistema detectó cambios en áreas del cerebro que no estaban previamente asociadas con la enfermedad de Alzheimer, 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). Esto abre nuevas vías potenciales para la investigación en estas áreas y sus vínculos con la enfermedad de Alzheimer.

Las pruebas iniciales encontraron que un algoritmo podía identificar los escáneres cerebrales de Alzheimer a partir de escáneres sanos con una precisión del 98 %. Depositphotos


Más información: “A predictive model using the mesoscopic architecture of the living brain to detect Alzheimer’s disease” by Marianna Inglese, Neva Patel, Kristofer Linton-Reid, Flavia Loreto, Zarni Win, Richard J. Perry, Christopher Carswell, Matthew Grech-Sollars, William R. Crum, Haonan Lu, Paresh A. Malhotra, the Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative and Eric O. Aboagye, 20 June 2022, Communications Medicine.
DOI: 10.1038/s43856-022-00133-4

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