Utilizando el aprendizaje automático, los investigadores han desarrollado un algoritmo que puede diagnosticar con precisión la enfermedad de Alzheimer a partir de una sola resonancia magnética cerebral. El sistema es más preciso que cualquier herramienta de diagnóstico preexistente disponible para los médicos y también puede distinguir la enfermedad en etapa temprana de las etapas más avanzadas.
Actualmente los médicos tienen pocas herramientas disponibles para diagnosticar fácilmente la enfermedad de Alzheimer. Junto con las pruebas cognitivas, se pueden analizar los niveles de ciertas proteínas tóxicas asociadas con el Alzheimer en el líquido cefalorraquídeo y algunos expertos capacitados pueden detectar la neurodegeneración a partir de escáneres cerebrales. Pero existe una necesidad apremiante de una forma simple y más consistente de diagnosticar esta devastadora enfermedad. Y aquí, los investigadores han recurrido a la tecnología de aprendizaje automático.
Usando datos de imágenes de resonancia magnética (IRM), la nueva investigación dividió el cerebro en más de 100 regiones distintas. Luego, se entrenó un algoritmo en un conjunto de datos de varios cientos de pacientes, algunos con Alzheimer, algunos con otras afecciones neurológicas y algunos controles sanos.
Una vez entrenado, el algoritmo se puso a prueba en un conjunto independiente de escáneres cerebrales y, sorprendentemente, pudo detectar a los pacientes con Alzheimer de sujetos sanos con un 98 por ciento de precisión. Aún más impresionante, el algoritmo podría diferenciar los cerebros de Alzheimer en etapa temprana de las exploraciones en etapa tardía con un 79 por ciento de precisión.
Curiosamente, debido a que el algoritmo estaba analizando pequeños cambios relacionados con el Alzheimer en todo el cerebro, se identificaron varias regiones que no se habían asociado con el Alzheimer en el pasado. Los cambios en regiones como el cerebelo y el diencéfalo ventral fueron inesperados y el estudio exige nuevas investigaciones sobre la asociación entre el Alzheimer y estas regiones del cerebro.
“Aunque los neurorradiólogos ya interpretan las resonancias magnéticas para ayudar a diagnosticar el Alzheimer, es probable que haya características de las exploraciones que no sean visibles, incluso para los especialistas”, dijo Paresh Malhotra, investigador del Imperial College London que trabaja en el proyecto. “Usar un algoritmo capaz de seleccionar la textura y las características estructurales sutiles en el cerebro que se ven afectadas por el Alzheimer realmente podría mejorar la información que podemos obtener de las técnicas de imagen estándar”.
Los expertos que no están afiliados a este nuevo estudio son cautelosamente optimistas sobre los hallazgos. Charles Marshall, neurólogo de la Universidad Queen Mary de Londres, dice que esta nueva tecnología tiene el potencial de revolucionar los diagnósticos de Alzheimer, pero se necesitan más pruebas del mundo real antes de que se implemente en las clínicas.
“Para que los pacientes se beneficien, ahora debemos evaluar qué tan bien las tecnologías de aprendizaje automático pueden detectar la enfermedad de Alzheimer en entornos clínicos del mundo real en lugar de utilizar datos de investigación cuidadosamente seleccionados”, dijo Marshall.
Rob Howard, del University College London, es un poco más circunspecto. Sugiere que los nuevos hallazgos son interesantes, pero advierte que los diagnósticos de demencia son profundamente inquietantes para los pacientes e inevitablemente requerirán más trabajo clínico que un simple escáner cerebral.
“Un diagnóstico de demencia cambia la vida y siempre se debe hacer después de considerar el historial del paciente, el examen clínico y los resultados de pruebas como los escáneres cerebrales”, anotó Howard. “Se ha demostrado que la dependencia excesiva de las imágenes cerebrales está asociada con diagnósticos erróneos de demencia y he aprendido a ser cauteloso con los pacientes que me dicen que su demencia fue diagnosticada a partir de un escáner cerebral”.
El líder de la nueva investigación, Eric Aboagye, dijo que la nueva tecnología podría ser una herramienta que ayude a acelerar un proceso de diagnóstico que actualmente puede prolongarse durante meses y meses. La nueva tecnología también podría usarse para ayudar a los investigadores a identificar mejor a los pacientes de Alzheimer en etapa temprana para ensayos clínicos que prueben nuevos tratamientos.
“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”, dijo Aboagye. “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”.
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