La inteligencia artificial, faro de la lucha contra el alzhéimer
Un sistema de aprendizaje automático predice el alzhéimer seis años antes del diagnóstico, en un paso trascendental en la lucha contra la enfermedad
La Organización Mundial de la Salud (OMS) estima que en el mundo hay alrededor de 50 millones de pacientes diagnosticados con algún tipo de demencia, de los que la mayoría tienen alzhéimer. Para esos millones de pacientes de alzhéimer se vislumbra un faro esperanzador, alimentado por los algoritmos de un nuevo sistema de inteligencia artificial que puede predecir la enfermedad neurodegenerativa varios años antes de su diagnóstico por parte de un médico especialista.
Aún no existe una cura para el alzhéimer, aunque hay medicamentos y terapias de factura reciente que podrían marcar la fecha de caducidad de esta afirmación. A finales de octubre, por ejemplo, Grifols reveló una revolucionaria terapia para la enfermedad llamada Ambar, que consiguió ralentizar en un 61% la progresión en los pacientes de estadio moderado, según los resultados de un ensayo clínico que contó con la participación de casi 500 pacientes.
Ambar podría convertirse en uno de los pocos tratamientos eficaces en pacientes que hayan superado el estadio leve de la enfermedad. Pero, en general, uno de los obstáculos de la guerra contra el alzhéimer es que la mayoría de medicinas y terapias solo funcionan cuando se aplican en el estado temprano de la condición, por lo que es del interés de la comunidad científica diagnosticarla cuanto antes para así reducir la cifra de víctimas.
«En el momento en el que los síntomas clínicos se manifiestan y ya podemos hacer un diagnóstico definitivo, ya han muerto muchas neuronas, haciendo al alzhéimer esencialmente irreversible», comentó el doctor cirujano Jae Ho Sohn, residente del departamento de radiología y biomedicina de la Universidad de California en San Francisco (UCSF). Sohn es uno de los involucrados en un experimento de inteligencia artificial que puede cambiar esta realidad.
Predecir el alzhéimer hasta seis años antes que el diagnóstico
Publicado en la revista científica Radiology, el nuevo estudio tira de la neuroimagen y el aprendizaje automático para predecir si un paciente desarrollará alzhéimer desde el momento en el que tiene un primer problema grave de memoria, que es justamente el mejor momento para intervenir. Las tomografías ayudan a medir los niveles de moléculas como la glucosa (cuando las células mueren dejan de usar glucosa), pero la enfermedad es tan lenta y los cambios tan sutiles que para el ojo humano es imposible detectarlos con confianza.
Ahí entra la inteligencia artificial. Aplicado a las tomografías, el sistema de aprendizaje automático inventado por los científicos de la UCSF sí que puede detectar estos pequeños cambios en la glucosa. «Esta es una aplicación ideal del aprendizaje automático porque es particularmente fuerte para encontrar procesos muy sutiles pero difusos, mientras que los radiólogos humanos son realmente fuertes en la identificación de pequeños hallazgos focales como un tumor cerebral, pero luchamos por detectar cambios globales más lentos», dijo Sohn.
Los científicos entrenaron al algoritmo con casi 2.000 imágenes de un archivo colosal de tomografías de pacientes que a la postre fueron diagnosticados con alzhéimer, deterioro cognitivo leve o ningún trastorno. Por su cuenta, el sistema empezó a entender cuáles factores debía observar para predecir el alzhéime e identificó al 92% de los pacientes que desarrollaron la enfermedad en la primera prueba, y el 98% en la segunda, con una media de vaticinio de poco más de seis años antes de los diagnósticos de los médicos.
Sohn dice que deben perfeccionar el sistema para que se ajuste a todos los pacientes en cualquier parte del mundo, pero tiene optimismo: cree que este aprendizaje automático puede ponerse en uso en las clínicas de memoria que reciben a potenciales pacientes de alzhéimer desde el primer chequeo médico, y así ayudar a predecir la enfermedad en tiempo récord y, por ende, tratarla cuanto antes.
