L’ús d’Intel·ligència Artificial pot ajudar a predir la malaltia d’Alzheimer fins a set anys abans que apareguin els símptomes analitzant els historials dels pacients amb aprenentatge automàtic, tal com revela un estudi de científics de la Universitat de Califòrnia a San Francisco.
Aquest treball demostra la utilitat de la Intel·ligència Artificial (IA) a l’hora de detectar patrons en les dades clíniques que després es poden utilitzar per explorar grans bases de dades genètiques i determinar què és el que impulsa aquest risc. L’objectiu últim és accelerar el diagnòstic i tractament de l’Alzheimer i altres malalties complexes.
Tal com afirma l’autora principal de l’estudi, Alice Tang, estudiant de doctorat al laboratori Sirota de la UCSF, «es tracta d’un primer pas cap a l’ús de la Intel·ligència Artificialen dades clíniques rutinàries, no només per identificar el risc al més aviat possible, sinó també per comprendre la biologia que hi ha al darrere». «El poder d’aquest enfocament d’IA prové de la identificació del risc basada en combinacions de malalties». assenyala.
Els científics porten molt de temps tractant de descobrir els factors biològics i predictius de l’Alzheimer, una forma de demència progressiva i mortal que destrueix la memòria. El risc de contraure la malaltia augmenta amb l’edat, i tot i que les dones solen viure més que els homes, això no explica del tot per què la pateixen més dones que homes.
Per realitzar aquest estudi els investigadors van utilitzar la base de dades clíniques de la UCSF, composta per més de 5 milions de pacients, per buscar afeccions concurrents en pacients als quals s’havia diagnosticat Alzheimer al Centre de Memòria i Envelliment de la UCSF en comparació amb individus sense Alzheimer, i van descobrir que podien identificar amb un 72% de poder predictiu qui desenvoluparia la malaltia fins a set anys abans.
«És la combinació de malalties el que permet al nostre model predir l’aparició de l’Alzheimer»,, recalca Tang, afirmant que «la nostra troballa que l’osteoporosi és un factor predictiu per a les dones posa en relleu la interacció biològica entre la salut òssia i el risc de demència».
Per comprendre la biologia que subjau al poder predictiu del model, els investigadors van recórrer a bases de dades moleculars públiques i a una eina especialitzada desenvolupada a la UCSF anomenada SPOKE, una base de dades de bases de dades que els investigadors poden utilitzar per identificar patrons i possibles dianes moleculars per a teràpies.
És coneguda l’associació entre Alzheimer i colesterol alt a través d’una variant del gen de l’apolipoproteïna E, APOE4. Però quan es va combinar amb bases de dades genètiques també va identificar un vincle entre l’osteoporosi i l’Alzheimer en dones, a través d’una variant en un gen menys conegut, anomenat MS4A6A.
En última instància, els investigadors de la Universitat de Califòrnia a San Francisco esperen que aquest mètode pugui aplicar-se a altres malalties difícils de diagnosticar, com el lupus i l’endometriosi.
Les persones interessades poden consultar aquí l’estudi «Leveraging electronic health records and knowledge networks for Alzheimer’s disease prediction and sex-specific biological insights».
La Intel·ligència Artificial pot detectar l’Alzheimer precoçment (geriatricarea.com)
