La inteligencia artificial puede predecir el Alzheimer 6 años antes del diagnóstico

• La IA puede mejorar las técnicas de imágenes cerebrales para predecir el Alzheimer años antes del diagnóstico.
• La red neuronal convolucional desarrollada en este estudio pudo identificar exploraciones cerebrales (con una sensibilidad del 100%) que conducen a la enfermedad de Alzheimer.

Más de 5 millones de personas en los Estados Unidos tienen la enfermedad de Alzheimer y se proyecta que este número alcance los 14 millones para el 2050. Cada 65 segundos, alguien en los Estados Unidos desarrolla la enfermedad de Alzheimer, lo que la convierte en la sexta causa principal de muerte en el país.

Por lo general, la enfermedad se diagnostica cuando se han manifestado todos los síntomas y, en ese momento, la pérdida de células cerebrales se vuelve tan importante que es demasiado tarde para intervenir. Ninguna terapia puede detener o revertir la progresión de la enfermedad de Alzheimer, sin embargo, podemos detectarla en etapas más tempranas para ralentizar su progreso y mejorar los síntomas.

Ahora, investigadores de la Universidad de California han descrito cómo la inteligencia artificial puede mejorar las técnicas de imágenes cerebrales para predecir el Alzheimer años antes del diagnóstico. Los hallazgos podrían ayudar a millones de pacientes y cuidadores.

El aprendizaje profundo analiza el metabolismo cerebral

Estudios anteriores demostraron que la enfermedad de Alzheimer cambia el metabolismo cerebral:se observa de manera característica una reducción en el metabolismo de la glucosa cerebral. Sin embargo, reconocer estos cambios sutiles puede ser una tarea extremadamente desafiante.

En este estudio, los investigadores han aplicado un método de aprendizaje profundo para detectar cambios en el metabolismo cerebral que predicen la enfermedad de Alzheimer. Entrenaron el método en miles de imágenes obtenidas de una técnica de imágenes funcionales de medicina nuclear llamada tomografía por emisión de positrones (PET).

Tuvieron acceso a datos de un importante proyecto de múltiples sitios ADNI (abreviatura de la Iniciativa de Neuroimagen de la Enfermedad de Alzheimer) que se enfoca en prevenir y tratar esta enfermedad.

Referencia:Radiología | doi:10.1148 / radiol.2018180958 | RSNA

El conjunto de datos contenía más de 2100 exploraciones cerebrales PET de más de 1000 pacientes. Usaron el 90% de este conjunto de datos para entrenar su método de aprendizaje profundo y el 10% restante se usó para probarlo.

Ejemplos de exploraciones PET | Cerebro de un hombre de 76 años (ampliado) con Alzheimer | Cortesía de investigadores

Luego probaron el método en un grupo nuevo e independiente de 40 imágenes de 40 pacientes que el algoritmo nunca había examinado. Pudo detectar la enfermedad de Alzheimer 6 años antes (en promedio) del diagnóstico final, en las 40 exploraciones PET.

Los investigadores entrenaron su red neuronal convolucional utilizando GPU NVIDIA TITAN Xp con la biblioteca CUDA Deep Neural Network. Predijo cada escaneo (con una sensibilidad del 100%) que conduce a la enfermedad de Alzheimer.

¿Qué sigue?

Aunque los resultados son muy impresionantes, los investigadores advirtieron que su conjunto de validación no era lo suficientemente grande como para que el algoritmo fuera completamente confiable. Necesitan más datos para hacer que esta herramienta de inteligencia artificial sea más madura.

En la actualidad, la herramienta se puede utilizar para complementar los trabajos de los radiólogos que incluyen una amplia gama de pruebas bioquímicas y de imágenes. Con validación externa a gran escala de datos multiinstitucionales y calibración de modelos, la herramienta puede integrarse en el flujo de trabajo clínico para ayudar a los médicos con las predicciones tempranas de la enfermedad.

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El equipo planea entrenar aún más sus redes neuronales para reconocer patrones relacionados con la acumulación anormal de grupos de proteínas, proteínas beta-amiloides y tau, y otros marcadores específicos de la enfermedad de Alzheimer.