Un escáner cerebral permite diagnosticar el alzhéimer de forma precoz

Un sistema de aprendizaje automático basado en resonancia magnética puede predecir con una precisión del 98% y con años de antelación si una persona tiene alzhéimer, e incluso distinguir entre la etapa temprana y avanzada de la enfermedad.
Escrito por: Eva Salabert

21/06/2022

Escáner cerebral diagnostica alzhéimer

La enfermedad de Alzheimer no tiene cura todavía, pero diagnosticarla de forma precoz permitiría realizar intervenciones tempranas para retrasar la discapacidad que provoca, o ayudar a manejarla mejor. Los enfermos podrían recibir terapias que aliviaran o controlaran los síntomas del alzhéimer y planificar su futuro antes de que el avance del deterioro cognitivo se lo impida.

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Además, identificar a las personas que padecen esta enfermedad en sus fases tempranas también serviría a los científicos para entender las alteraciones cerebrales que la desencadenan y facilitar la búsqueda de nuevos tratamientos más eficaces. Ahora, un nuevo estudio realizado por científicos del Imperial College London ha descubierto que una sola resonancia magnética del cerebro podría ser suficiente para diagnosticar el alzhéimer.

La principal ventaja de la técnica empleada en la investigación –que usa la tecnología de aprendizaje automático para observar las características estructurales en el interior del cerebro, incluidas áreas que no estaban previamente asociadas con el alzhéimer– es que además de ser muy sencilla es capaz de detectar la enfermedad en una etapa temprana, cuando todavía puede ser muy difícil de diagnosticar.

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Una sola prueba para detectar el alzhéimer con precisión

Los síntomas del alzhéimer más frecuentes son la pérdida de memoria que experimenta el paciente, que además tiene dificultades para pensar, resolver problemas, e incluso hablar; pero al principio de la enfermedad se puede confundir con un deterioro cognitivo leve, o problemas de memoria que aparecen a medida que cumplimos años.

“Actualmente, ningún otro método simple y ampliamente disponible puede predecir la enfermedad de Alzheimer con este nivel de precisión”

Para diagnosticar la enfermedad se utilizan pruebas cognitivas y de memoria, y escáneres cerebrales cuyo objetivo es observar los depósitos de proteínas en el cerebro y la contracción del hipocampo, la zona del cerebro vinculada a la memoria. Se pueden tardar semanas en realizar este tipo de pruebas y obtener sus resultados, pero con el nuevo método diagnóstico solo es necesario hacer un escáner cerebral de imágenes por resonancia magnética (IRM) tomado en una máquina estándar de 1,5 Tesla, que suele estar disponible en la mayoría de los hospitales.

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Los investigadores adaptaron un algoritmo diseñado para ser utilizado en la clasificación de tumores cancerosos y lo aplicaron al cerebro. Dividieron este órgano en 115 regiones y asignaron 660 características diferentes, como tamaño, forma y textura, para evaluar cada una de estas regiones. A continuación, entrenaron el algoritmo para identificar dónde las alteraciones en estas características podrían predecir con precisión la presencia de alzhéimer.

Usaron datos registrados en la Iniciativa de neuroimagen de la enfermedad de Alzheimer para probar su enfoque en escáneres cerebrales de más de 400 pacientes con alzhéimer en fases temprana y tardía, controles sanos, y pacientes con otras patologías neurológicas, incluida la demencia frontotemporal y la enfermedad de Parkinson. Y lo probaron también con datos de más de 80 pacientes que se sometieron a pruebas de diagnóstico de Alzheimer en el Imperial College Healthcare NHS Trust.

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Los resultados mostraron que en el 98% de los casos el sistema de aprendizaje automático basado en resonancia magnética podía predecir con precisión por sí solo si el paciente tenía alzhéimer, o no. También fue capaz de distinguir entre la etapa temprana y avanzada de la enfermedad de Alzheimer con una precisión bastante elevada, en el 79% de los pacientes.

Esta técnica distingue el alzhéimer de otras afecciones neurológicas

El profesor Eric Aboagye, del Departamento de Cirugía y Cáncer de Imperial, que ha dirigido la investigación ha declarado: “Actualmente, ningún otro método simple y ampliamente disponible puede predecir la enfermedad de Alzheimer con este nivel de precisión, por lo que nuestra investigación es un importante paso adelante. Muchos pacientes que se presentan con Alzheimer en las clínicas de la memoria también tienenotras afecciones neurológicas, pero incluso dentro de este grupo, nuestro sistema podría distinguir a los pacientes que tenían Alzheimer de los que no”.

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“Esperar un diagnóstico puede ser una experiencia horrible para los pacientes y sus familias. Si pudiéramos reducir la cantidad de tiempo que tienen que esperar, hacer que el diagnóstico sea un proceso más simple y reducir parte de la incertidumbre, sería de gran ayuda. Nuestro nuevo enfoque también podría identificar pacientes en etapa temprana para ensayos clínicos de nuevos tratamientos farmacológicos o cambios en el estilo de vida, lo que actualmente es muy difícil de hacer”.

Este novedoso método detectó cambios en áreas del cerebro que no estaban previamente asociadas con la enfermedad de Alzheimer, incluido el cerebelo (la zona del cerebro que coordina y regula la actividad física) y el diencéfalo ventral (vinculado a los sentidos, la vista y el oído). Esto abre nuevas vías potenciales para la investigación en estas áreas y sus vínculos con la enfermedad de Alzheimer.

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El Dr. Paresh Malhotra, neurólogo consultor en Imperial College Healthcare NHS Trust e investigador en el Departamento de Ciencias del Cerebro de Imperial, ha añadido: “Aunque los neurorradiólogos ya interpretan las resonancias magnéticas para ayudar a diagnosticar la enfermedad de Alzheimer, es probable que haya características de las exploraciones que no son visibles, ni siquiera para los especialistas. El uso de un algoritmo capaz de seleccionar la textura y las características estructurales sutiles del cerebro que se ven afectadas por la enfermedad de Alzheimer realmente podría mejorar la información que podemos obtener de las técnicas de imagen estándar”.

Esta investigación se ha publicado en Nature Portfolio Journal, Communications Medicine, y está financiada a través del Instituto Nacional para la Investigación de la Salud y la Atención (NIHR), el Centro de Investigación Biomédica Imperial y el Consejo de Investigación Médica del Reino Unido.

Actualizado: 23 de junio de 2022

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