El proyecto desarrollado por la profesora Zoe Kurtzi y el equipo del Instituto Alan Touring utiliza herramientas de aprendizaje automático que pueden detectar la demencia en pacientes en una etapa muy temprana.
Investigadores de la Universidad de Cambridge han anunciado el desarrollo de un dispositivo de inteligencia artificial que podría detectar los primeros signos indicativos de demencia a partir de un simple escáner cerebral, mucho antes de que aparezcan síntomas graves y en algunos casos antes de que aparezcan síntomas leves.
La demencia se caracteriza por la acumulación de diversos tipos de proteínas en el cerebro, lo cual causa daños en el tejido cerebral y finalmente incide en un paulatino deterioro cognitivo. En el caso de la enfermedad de Alzheimer, estas proteínas incluyen la beta-amiloide, que forma “placas” que se interponen entre las neuronas, afectando su función; y la tau, la cual se acumula dentro de las neuronas en sí.
Los cambios moleculares y celulares en el encéfalo comienzan generalmente pueden ocurrir muchos años antes de que se manifieste cualquier síntoma. Por lo general, el diagnóstico de la demencia puede tomar mucho tiempo (meses o años) y requiere dos o tres visitas al hospital para realizar una serie de tomografías computarizadas, PET y resonancias magnéticas, así como punciones lumbares invasivas.
No obstante, el proyecto desarrollado por la profesora Zoe Kurtzi y el equipo del Instituto Alan Touring utiliza herramientas de aprendizaje automático que pueden detectar la demencia en pacientes en una etapa muy temprana. A través de escáneres cerebrales de pacientes que desarrollaron Alzheimer, su algoritmo de aprendizaje automático ha “aprendido” a detectar cambios estructurales en el cerebro. Cuando este aprendizaje se combinó con los resultados de las pruebas estándar, el algoritmo arrojó una puntuación de pronóstico que indicaba la probabilidad de que el individuo pudiera padecer la enfermedad de Alzheimer.
En el caso de pacientes que manifestaban un deterioro cognitivo leve (como pérdida de memoria, problemas con el lenguaje o con la percepción espacial o visual), el algoritmo demostró tener una precisión superior al 80%. Asimismo, también pudo predecir cuán rápido disminuirá su cognición con el transcurrir del tiempo.
Según la profesora Kourtzi, lo que se espera con este dispositivo es realizar una detección temprana de la enfermedad con el fin de iniciar el tratamiento lo más pronto posible. “Con el tiempo, esperamos poder identificar a los pacientes entre cinco y diez años antes de que muestren síntomas, todo esto como parte de un chequeo médico rutinario”, aseguró Kourtzi.
Por su parte, el doctor Timothy Rittman, quien es parte de un equipo que busca implementar este desarrollo en el mundo real, se muestra de acuerdo con Kourtzi en lo que respecta a la importancia de un diagnóstico temprano. “Si detectamos la enfermedad lo suficientemente temprano, podemos recomendar cambios en el estilo de vida (como la administración de medicamentos para la presión arterial, dejar de fumar, entre otros) que pueden ayudar a retrasar la progresión de la enfermedad”.
