Alzheimer: especialistas avanzan en su detección temprana con Inteligencia Artificial
Entrenan algoritmos con imágenes de resonancias magnéticas para que puedan reconocer el inicio de este tipo de demencia que afecta a 35 millones de personas en el mundo.
Investigadores de la Universidad de Buenos Aires (UBA) están dando pasos prometedores en la detección temprana del Alzheimer, la forma más común de demencia que afecta a 35 millones de personas en el mundo. Mediante Inteligencia Artificial (IA) y análisis de imágenes de resonancias magnéticas cerebrales, este equipo abre nuevas puertas hacia el diagnóstico precoz y el desarrollo de tratamientos más efectivos.
“Estamos explorando nuevas fronteras en la aplicación de métodos avanzados de IA en el ámbito de la salud mental y neurológica. Nuestro enfoque se centra en la aplicación de algoritmos en campos tan diversos como el procesamiento del habla y del lenguaje natural, el análisis de imágenes y el seguimiento de biomarcadores en pacientes”, explica Diego Fernández Slezak, investigador del Instituto de Ciencias de la Computación de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales de la UBA.
La detección del Alzheimer en las etapas iniciales no solo brindaría la oportunidad de iniciar tratamientos adecuados, sino también ofrecería una ventana para comprender mejor la progresión de estas enfermedades y diseñar terapias más efectivas.
Develar un mundo complejo
Una de las áreas claves del trabajo que realizan es la detección y diagnóstico temprano del Deterioro Cognitivo Leve (DCL), que a menudo es un precursor del Alzheimer. “Nuestro estudio se enfoca en decodificar el complejo mundo de las imágenes de resonancias magnéticas cerebrales para detectar cambios estructurales en el cerebro que puedan estar relacionados con la acumulación de proteínas asociadas a la enfermedad”, dice Fernández Slezak.
Estas imágenes, compuestas por píxeles o vóxeles de colores, reflejan la actividad cerebral en diferentes zonas del órgano. Sin embargo, la interpretación manual de ellas es un desafío incluso para expertos en la materia. Además, la detección de estas proteínas requiere técnicas invasivas y costosas.
El equipo de la UBA trabaja en colaboración con el hospital Fleni, que proporciona las imágenes de resonancia magnética necesarias para entrenar a la IA. Esta colaboración multidisciplinaria combina la experiencia médica con la experticia en Inteligencia Artificial y ciencias de la computación.
“Las resonancias magnéticas no solo revelan la estructura cerebral, sino que también son una ventana al funcionamiento interno del órgano, permitiendo que la IA descubra patrones imperceptibles para el ojo humano”, resalta el investigador.
Algoritmos inteligentes
La evaluación neuropsicológica tradicional para detectar el DCL puede ser un proceso largo y costoso. El mismo requiere la intervención de expertos para analizar una variedad de factores que van desde pruebas de calidad de vida hasta análisis de lenguaje y seguimiento de ojos.
En esa dirección, el investigador de la UBA apunta: “Mediante el uso de IA, estamos trabajando en la automatización de estas evaluaciones. Nuestros algoritmos pueden analizar patrones en el habla, el lenguaje, la expresión facial y el seguimiento ocular para identificar señales tempranas de deterioro cognitivo con una precisión sorprendente”. Esto no solo agiliza el proceso de evaluación, sino que también proporciona datos objetivos que permiten un diagnóstico más rápido y preciso.
“Nuestra hipótesis es que los algoritmos de IA pueden analizar imágenes de resonancia magnética y revelar patrones sutiles que indican la presencia de estas proteínas. Si esto se logra, podría revolucionar la forma en que se diagnostica y trata el Alzheimer en su etapa temprana”, asegura Fernández Slezak.
La combinación de Inteligencia Artificial y técnicas de imagen promete llevar la detección temprana de Alzheimer y el diagnóstico de DCL a un nuevo nivel de accesibilidad. Al automatizar pruebas neuropsicológicas y ofrecer alternativas menos invasivas y costosas a los análisis de proteínas, se allana el camino para una atención médica más eficiente y una intervención temprana.
La codificación precisa y la capacidad de detectar relaciones complejas entre los datos hacen de la IA un recurso invaluable en la detección temprana de patologías mentales. Según el especialista, “el Alzheimer es una enfermedad muy bien caracterizada que está en constante estudio. Actualmente existen muy buenos tratamientos para retrasar los efectos que afectan la calidad de vida, así que detectarlo a tiempo es algo vital“.
Un futuro promisorio
El Alzheimer provoca problemas en torno a la memorización, los pensamientos y el comportamiento. En líneas generales, su desarrollo es lento pero progresivo, hasta que imposibilita la realización de tareas cotidianas.
Aunque la investigación se encuentra en las etapas iniciales, los avances logrados por el equipo de científicos de la UBA son esperanzadores, no solo en la lucha contra el Alzheimer, sino también en el campo más amplio de la neurociencia y la Inteligencia Artificial. La capacidad de identificar patologías mentales en sus etapas más tempranas podría revolucionar el tratamiento y la calidad de vida de los pacientes.
“Estamos construyendo bases de datos y entrenando modelos de IA para comprender mejor las señales que indican el deterioro cognitivo y la acumulación de proteínas. A medida que avanzamos en nuestra investigación, esperamos contribuir significativamente al avance en la detección y tratamiento de enfermedades cognitivas”, resalta Fernández Slezak.
* Nota publicada originalmente en Página 12
