El número de casos de demencia en España se mueve en la horquilla de los 500.000 a los 600.000; una cifra que para 2050 podría alcanzar el millón, según las previsiones del INE. España no es una excepción en el mundo desarrollado y, considerando que el Alzheimer es la causa de demencia más frecuente, no sorprende que desde la OMS (Organización Mundial de la Salud) se haya lanzado la recomendación a los países europeos de crear Planes Nacionales de Alzheimer.
Medidas como esta contribuirían a paliar, entre otras cosas, el déficit de financiación en la investigación de una enfermedad que, hoy por hoy, no tiene cura. Van apareciendo paulatinamente medicamentos con los que se frena la progresión de la enfermedad, pero eso es todo. Es, pues una carrera contrarreloj en la que cualquier ventaja que tenga la medicina es vital.
Con esa meta, un grupo de científic@s de la Universidad de California San Francisco (UCSF) han desarrollado un proyecto de Inteligencia Artificial con el que intentar ganar esa anticipación. Mediante la programación de un algoritmo de aprendizaje automático -una de las tendencias que están ganando terreno en los últimos años- han conseguido diagnosticar la enfermedad de Alzheimer en un estadio muy temprano, tanto como unos seis años antes de que se realice el diagnóstico clínico.
De este modo, es posible avanzar antes con el tratamiento y obtener mejores resultados. Con las técnicas empleadas hasta ahora, cuando se diagnosticaba la enfermedad ya era demasiado tarde para muchas neuronas que había muerto por el camino de manera irreversible.
Simplificando el proceso, lo que hicieron l@s investigadores de la UCSF fue alimentar al sistema informático con datos de PETs (Tomografías por Emisión de Positrones) de pacientes que o bien había padecido la enfermedad, o deterioros cognitivos leves o ningún trastorno. El objetivo era que, mediante el algoritmo programado y en base a una potente computación, el ordenador fuera capaz de apreciar los patrones más mínimos de cambios en los niveles de glucosa de las células para hacer saltar las alarmas. A fin de cuentas, ese es uno de los termómetros que utiliza la medicina para detectar el Alzheimer: cuanto más activas están las células del cerebro, más glucosa precisan, algo que puede detectarse mediante un PET. El problema es que no siempre resultan tan sencillo detectar y con este algoritmo pretendió romperse esa limitación.
Las primeras pruebas del experimento son prometedoras. Tras haberse entrenado con cerca de 2.000 exploraciones, el sistema se sometió a examen: en primer lugar de presentaron 188 imágenes de en las que identificó correctamente al 92% de los pacientes que habían desarrollado la enfermedad. En un segundo grupo de 40 pacientes con posible deterioro cognitivo, su tasa de acierto fue del 98% y, lo que todavía es más esperanzador, las predicciones correctas, de media, se anticiparon al diagnóstico clínico en algo más de seis años.
Aún queda mucho camino por recorrer, pero el horizonte que se vislumbra es optimista. El siguiente paso es continuar calibrando el algoritmo a medida que se alimenta y aprende con la ingesta de mayores volúmenes de datos, no sólo de diferentes hospitales de EEUU, sino también de otros países.
Fuente: publico.es
