Imagine si los médicos pudieran determinar, con muchos años de anticipación, quién es probable que desarrolle demencia. Dichas capacidades de pronóstico les darían a los pacientes y a sus familias tiempo para planificar y administrar el tratamiento y la atención. Gracias a la investigación de inteligencia artificial realizada en la Universidad McGill, este tipode poder predictivo pronto podría estar disponible para los médicos de todo el mundo.
Los científicos del Laboratorio de Neuroimagen Traslacional del Instituto de Salud Mental Douglas en McGill utilizaron técnicas de inteligencia artificial y grandes datos para desarrollar un algoritmo capaz de reconocer las firmas de la demencia dos años antes de su inicio, utilizando un solo escáner PET amiloide del cerebro de los pacientesen riesgo de desarrollar la enfermedad de Alzheimer. Sus hallazgos aparecen en un nuevo estudio publicado en la revista Neurobiología del envejecimiento .
El Dr. Pedro Rosa-Neto, coautor principal del estudio y profesor asociado en los departamentos de Neurología y Neurocirugía y Psiquiatría de McGill, espera que esta tecnología cambie la forma en que los médicos manejan a los pacientes y acelere en gran medida la investigación del tratamiento de la enfermedad de Alzheimer.
"Al usar esta herramienta, los ensayos clínicos podrían enfocarse solo en individuos con una mayor probabilidad de progresar a la demencia dentro del marco de tiempo del estudio. Esto reducirá en gran medida el costo y el tiempo necesario para realizar estos estudios", agrega el Dr.Serge Gauthier, coautor principal y profesor de Neurología y Neurocirugía y Psiquiatría en McGill.
amiloide como biomarcador de demencia
Los científicos saben desde hace tiempo que una proteína conocida como amiloide se acumula en el cerebro de pacientes con deterioro cognitivo leve DCL, una condición que a menudo conduce a la demencia. Aunque la acumulación de amiloide comienza décadas antes de que ocurran los síntomas de la demencia, esta proteínano se pudo usar de manera confiable como un marcador biológico predictivo porque no todos los pacientes con DCL desarrollan la enfermedad de Alzheimer.
Para realizar su estudio, los investigadores de McGill se basaron en los datos disponibles a través de la Iniciativa de Neuroimagen de la Enfermedad de Alzheimer ADNI, un esfuerzo de investigación global en el que los pacientes participantes aceptan completar una variedad de imágenes y evaluaciones clínicas.
Sulantha Mathotaarachchi, un científico informático del equipo de Rosa-Neto y Gauthier, usó cientos de escáneres PET amiloides de pacientes con MCI de la base de datos de ADNI para entrenar el algoritmo del equipo para identificar qué pacientes desarrollarían demencia, con una precisión del 84%, antesaparición de síntomas. Se están realizando investigaciones para encontrar otros biomarcadores para la demencia que podrían incorporarse al algoritmo para mejorar las capacidades de predicción del software.
"Este es un ejemplo de cómo los grandes datos y la ciencia abierta aportan beneficios tangibles a la atención al paciente", dice la Dra. Rosa-Neto, quien también es directora del Centro de Investigación de la Universidad McGill para Estudios sobre el Envejecimiento.
Si bien el nuevo software se ha puesto a disposición en línea para científicos y estudiantes, los médicos no podrán usar esta herramienta en la práctica clínica antes de la certificación por parte de las autoridades sanitarias. Para ese fin, el equipo de McGill está realizando pruebas adicionales para validar el algoritmoen diferentes cohortes de pacientes, particularmente aquellos con afecciones concurrentes como pequeños accidentes cerebrovasculares.
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Materiales proporcionado por Universidad McGill . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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