Un equipo de investigadores del Imperial College de Londres (Reino Unido) ha encontrado una forma de diagnosticar de forma precoz la enfermedad de Alzheimer con un 98% de eficacia. Según explican en un artículo publicado este lunes en la revista Science, su método se basa en combinar el uso de un escáner del cerebro con maquinaria ampliamente disponible en los hospitales y de la inteligencia artificial. Este nuevo método analítico de datos muestra un "potencial para aumentar la precisión en el diagnóstico del alzhéimer", concluyen los investigadores.
La enfermedad de Alzheimer es la causa más común de demencia en el mundo y afecta a la memoria, el pensamiento y el comportamiento de unos 46 millones de personas. Se caracteriza por una atrofia del cerebro y empeoramiento cognitivo progresivo. Durante el desarrollo de esta patología neurodegenerativa, para la que todavía no existe cura, el cerebro se encoge y sus células se mueren.
Los primeros síntomas se corresponden con deterioro de la memoria, dificultad para concentrarse o realizar tareas diarias, confusión respecto a lugares y momentos en el tiempo o problemas en el empleo del lenguaje. Su diagnóstico, sin embargo, puede suponer un reto para los médicos y para ello se emplean pruebas para evaluar el estado mental y exploraciones del cerebro mediante resonancia magnética.
En este estudio, liderado por Eric Aboagye, investigador del Departamento de Cirugía y Cáncer de Imperial College de Londres, se ha logrado desarrollar un método que utiliza datos de imágenes obtenidas con resonancias magnéticas para identificar las diferencias en el cerebro de personas con y sin la enfermedad de Alzheimer, "incluso antes de que ocurra una contracción evidente del cerebro", destacan los autores, que aseguran que esta prueba podría ser usada para diagnosticar de forma temprana y con un 98% de eficacia a pacientes con alzhéimer.
El equipo británico ha logrado desarrollar un modelo predictivo que estudia rasgos del cerebro a partir de resonancias magnéticas. Para cada paciente, se derivó un biomarcador llamado 'vector predictivo de alzhéimer' (ApV) utilizando un operador de selección y contracción mínima absoluta del cerebro en dos etapas. Este biomarcador ha logrado discriminar entre pacientes con y sin patologías relacionadas con el alzhéimer con un 98% de precisión. Esta nueva prueba, aseguran los investigadores, ha demostrado ser más eficaz que otras empleadas hasta el momento, como el estudio de la atrofia del hipocampo o la beta-amiloide en sangre y líquido cefalorraquídeo (otro de los biomarcadores actualmente más utilizados para confirmar un diagnóstico clínico de la enfermedad de Alzheimer).
"Este método no requiere un experto en la materia, sino que utiliza un software ya establecido tanto para la segmentación del cerebro (FreeSurfer) como para el análisis radiómico. El algoritmo calcula características diseñadas manualmente que permiten una fácil interpretación del ApV y facilitan el diagnóstico clínico", reza el artículo.
La radiómica es, tal y como señala la publicación especializa en actualidad oncológica Univadis, "una tecnología que, mediante el uso de la inteligencia artificial, convierte un gran número de imágenes médicas en datos cuantificables".
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