Un nuevo programa de aprendizaje automático desarrollado por investigadores de la Universidad Case Western Reserve parece superar a otros métodos para diagnosticar la enfermedad de Alzheimer antes de que los síntomas comiencen a interferir con la vida diaria, según muestran las pruebas iniciales.
Según las estimaciones, más de 5 millones de estadounidenses pueden tener la enfermedad de Alzheimer, y los números crecen a medida que la población envejece. La enfermedad es un trastorno cerebral progresivo e irreversible que destruye lentamente la memoria y las habilidades de pensamiento. Y aunque no hay cura,varias drogas pueden retrasar o evitar que los síntomas empeoren hasta por cinco años o más, según el Instituto Nacional sobre el Envejecimiento y la investigación publicada.
Mientras tanto, el diagnóstico y el tratamiento tempranos, el objetivo del nuevo programa basado en computadora, es clave para permitir que las personas con la enfermedad permanezcan independientes por más tiempo.
El programa informático integra una variedad de indicadores de la enfermedad de Alzheimer, incluido el deterioro cognitivo leve. En dos etapas sucesivas, el algoritmo selecciona el más pertinente para predecir quién tiene Alzheimer.
"Muchos artículos comparan a los sanos con aquellos con la enfermedad, pero hay un continuo", dijo Anant Madabhushi, profesor II de ingeniería biomédica de F. Nason Alex en Case Western Reserve. "Incluimos deliberadamente un deterioro cognitivo leve, que puede ser unprecursor de Alzheimers, pero no siempre "
En un estudio publicado en la revista Informes científicos Madabhushi, Asha Singanamalli, quien recientemente obtuvo su maestría en ingeniería biomédica y Haibo Wang, un ex investigador postdoctoral, probó el algoritmo utilizando datos de 149 pacientes recopilados a través de la Iniciativa de Neuroimagen de la Enfermedad de Alzheimer.
El equipo desarrolló lo que llama el algoritmo de correlación canónica de múltiples vistas en cascada CaMCCo, que integra mediciones de imágenes de resonancia magnética MRI, características del hipocampo, tasas de metabolismo de la glucosa en el cerebro, proteómica, genómica, deterioro cognitivo levey otros parámetros.
El laboratorio de Madabhushi ha encontrado repetidamente que integrar información diferente es valiosa para identificar cánceres. Esta es la primera vez que él y su equipo lo hacen para el diagnóstico y la caracterización de la enfermedad de Alzheimer.
"El algoritmo asume que cada parámetro proporciona una visión diferente de la enfermedad, como si cada uno fuera un conjunto diferente de lentes de colores", dijo Madabhushi.
El programa luego evalúa las variables en una cascada de dos etapas. Primero, el algoritmo selecciona los parámetros que mejor distinguen entre alguien que es saludable y alguien que no lo es. En segundo lugar, el algoritmo selecciona de las variables insalubres aquellas que mejor distinguen a quién tiene una enfermedad levedeterioro cognitivo y quién tiene la enfermedad de Alzheimer.
"Las vistas restantes se combinan para dar la mejor imagen", dijo Madabhushi.
Al predecir qué pacientes en el estudio tenían enfermedad de Alzheimer, CaMCCo superó los indicadores individuales, así como los métodos que los combinan a todos sin una evaluación selectiva. También fue mejor para predecir quién tenía un deterioro cognitivo leve que otros métodos que combinan múltiples indicadores.
Los investigadores continúan validando y afinando el enfoque con datos de múltiples sitios. También planean usar el software en un modo de observación: como un neurólogo colaborador compila pruebas en pacientes, la computadora correría los datos. Si CaMCCo pruebaútil para predecir el Alzheimer temprano, Madabhushi espera realizar un ensayo clínico para la validación prospectiva.
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Materiales proporcionado por Universidad Case Western Reserve . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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