Un equipo multidisciplinario de científicos chilenos busca detectar tempranamente el riesgo de desarrollar la enfermedad de Alzheimer mediante el uso de inteligencia artificial (IA) aplicada a imágenes de resonancia magnética del cerebro.

Los investigadores Pablo Estévez y Cecilia Okuma, al frente del proyecto, declararon a Sputnik que la investigación nació a comienzos de 2022 en el Instituto Milenio de Ingeniería e Inteligencia Artificial para la Salud (iHealth), donde se pretendía analizar imágenes médicas en general con resonancia magnética.

Pablo Estévez, académico del Departamento de Ingeniería Eléctrica de la Universidad de Chile e integrante de iHealth y del Centro Basal IMPACT, enfatizó: “Al ganarnos el proyecto, me contactó la doctora Cecilia Okuma, del Instituto de Neurocirugía Alfonso Asenjo (INCA), y con ella comenzamos una colaboración. El trabajo lo hicimos junto a Jhon Intriago, alumno del doctorado en ingeniería eléctrica, de quien yo soy su profesor guía”.

El ingeniero explicó que cuando comenzaron a trabajar con Okuma, especializada en neurorradiología, observaron las imágenes de muchos pacientes a lo largo de todo Chile con algún problema en el cerebro, desde tumores a esquizofrenia, epilepsia y Alzheimer.

Las QCS pueden asociarse con fases preclínicas de trastornos neurodegenerativos, según diversas investigaciones.
El ingeniero explicó que los sujetos con QCS no tienen diagnóstico de demencia, ni tienen Alzheimer. “La pregunta es si podrían desarrollarlo con el tiempo. Ahí fue cuando nosotros, los ingenieros, revisamos la base de datos para estimar la probabilidad de riesgo de desarrollar Alzheimer para este grupo de pacientes”.

El grupo multidisciplinario aplicó inteligencia artificial (IA) sobre imágenes de resonancia magnética del cerebro, para así estimar cuán factible es el desarrollo de la enfermedad. La investigación se llevó a cabo en un grupo de 60 pacientes con Alzheimer, 250 con QCS y un grupo de control cercano a 160 pacientes sanos.

Por su parte, la coordinadora del Servicio de Neurorradiología del INCA, Cecilia Okuma, comentó que utilizaron para la investigación “imágenes avanzadas de resonancia magnética para evaluar estos tipos de pacientes”.

Okuma explicó que usaron algoritmos de IA que tienen la capacidad de “analizar un gran volumen de datos”. Esto permitió la agrupación de pacientes por sus similitudes (clustering) y “con eso definir algún riesgo de desarrollar la enfermedad”.

“Lo que estamos buscando es predecir en etapas tempranas de la enfermedad algún marcador o biomarcador que nos diga que el paciente está en riesgo y si se podría tratar. Estos algoritmos no solamente son exclusivos para el uso de demencia, sino que también lo podríamos usar en tumores cerebrales o en otras aplicaciones clínicas”, agregó Okuma.

Cortesía: Sputnik