{"id":1004780,"date":"2023-04-10T18:08:04","date_gmt":"2023-04-10T21:08:04","guid":{"rendered":"https:\/\/la100lasvarillas.com.ar\/web\/2023\/04\/10\/demencia-como-es-el-sistema-de-ia-que-promete-dar-un-diagnostico-temprano-a-pacientes-de-america-latina\/"},"modified":"2023-04-11T18:17:41","modified_gmt":"2023-04-11T21:17:41","slug":"demencia-como-es-el-sistema-de-ia-que-promete-dar-un-diagnostico-temprano-a-pacientes-de-america-latina","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/la100lasvarillas.com.ar\/web\/2023\/04\/10\/demencia-como-es-el-sistema-de-ia-que-promete-dar-un-diagnostico-temprano-a-pacientes-de-america-latina\/","title":{"rendered":"Demencia: c\u00f3mo es el sistema de IA que promete dar un diagn\u00f3stico temprano a pacientes de Am\u00e9rica Latina"},"content":{"rendered":"

<\/p>\n

\"inteligencia
El grupo desarroll\u00f3 \u201cun marco de aprendizaje profundo completamente autom\u00e1tico basado en datos de resonancia magn\u00e9tica sin procesar" (Lucas Neufeld, Sebasti\u00e1n Moguilner y Agust\u00edn Ib\u00e1nez)<\/figcaption><\/figure>\n

Hay cient\u00edficos que han elegido su \u00e1rea de estudios empujados por alguna experiencia de vida o familiar. Impactos personales e \u00edntimos que los llev\u00f3 a indagar en busca de ayuda para ellos mismos o un ser querido y para cubrir as\u00ed las necesidades de quienes tienen padecimientos similares. Pero la ruta del neurocient\u00edfico argentino Agust\u00edn Ib\u00e1\u00f1ez se diferencia de estos casos en un punto. En 2010, ya hac\u00eda tiempo que hab\u00eda hecho su elecci\u00f3n profesional y contaba con varios a\u00f1os de formaci\u00f3n en el estudio de la demencia, cuando su padre fue diagnosticado con ese mal devastador. Seguro de su pericia, luego de varios a\u00f1os de estar fuera del pa\u00eds, quiso tomar la posta de su madre y de su hermana en el cuidado de ese ser amado al que la enfermedad estaba convirtiendo en un ser desconocido.<\/p>\n

\u201cEn aquel entonces, yo ya era un investigador consolidado en el \u00e1rea de la demencia y me sent\u00eda bien preparado para lidiar con la condici\u00f3n de mi padre. Sin embargo, las cosas no salieron como esperaba. La demencia hab\u00eda transformado a Mariano. Este hombre, que sol\u00eda ser extremadamente h\u00e1bil, diestro y sagaz, se hab\u00eda vuelto paranoico, introvertido y completamente aislado del mundo que le rodeaba. Desarroll\u00f3 graves problemas de estabilidad (mental y f\u00edsica). Muy a menudo, yo percib\u00eda intenciones maliciosas en sus acciones y nuestra relaci\u00f3n fue empeorando cada vez m\u00e1s. No solo mi padre hab\u00eda cambiado, sino que yo tambi\u00e9n me volv\u00ed paranoico, reaccionando exageradamente al estr\u00e9s, y bordeando los l\u00edmites de la locura cotidiana. Nuestra comunicaci\u00f3n se volvi\u00f3 angustiosa, continuamente incomprensible, llena de ansiedad y tristeza\u201d, cuenta. \u201cMe toc\u00f3 ser un muy mal cuidador de mi pap\u00e1\u201d, lamenta. Una de las muchas ense\u00f1anzas que deja esta experiencia que se repite en millones de familias en el mundo es obvia: El costo que deben afrontar los familiares de estos pacientes es demoledor, no solo en lo monetario, sino y sobre todo, en lo mental y f\u00edsico.<\/p>\n

\u201cFinalmente, mi padre falleci\u00f3 en San Juan, mi ciudad natal, el s\u00e9ptimo d\u00eda del s\u00e9ptimo mes del 2011, sin el cuidado que toda persona con demencia merece\u201d, dice. Su trabajo de investigaci\u00f3n sigui\u00f3 adelante vinculado a la misma tem\u00e1tica, en la Universidad de California San Francisco (UCSF), a la Universidad Adolfo Ib\u00e1\u00f1ez de Chile y al Trinity College de Dubl\u00edn, ciudad donde vive actualmente y desde donde dialog\u00f3 con Infobae.<\/p>\n

\"Caminar
El cuidado de un familiar con demencia demanda enormes recursos a la familia, no solo econ\u00f3micos sino tambi\u00e9n un gran desgaste f\u00edsico y mental (NIKOLA MILJKOVIC\/)<\/figcaption><\/figure>\n

Iba\u00f1ez, junto con otros investigadores de esos mismos centros de estudio, como el doctor en biolog\u00eda Sebasti\u00e1n Moguilner, publicaron recientemente en Science Direct y en The Lancet un trabajo en el que exponen la forma en que lograron construir un sistema de inteligencia artificial (IA) capaz de detectar precozmente distintos subtipos de demencia a trav\u00e9s de resonancias magn\u00e9ticas, aun cuando esas neuroim\u00e1genes sean de baja calidad.<\/p>\n

El grupo desarroll\u00f3 \u201cun marco de aprendizaje profundo completamente autom\u00e1tico basado en datos de resonancia magn\u00e9tica sin procesar y se prob\u00f3 en conjuntos de datos heterog\u00e9neos, no estereot\u00edpicos\u201d, para probar la eficacia de los resultados. La intenci\u00f3n del grupo de expertos fue crear un sistema que pueda aplicarse en grupos poblacionales poco representados, como los de Latinoam\u00e9rica, ya que existen estudios similares en el hemisferio Norte, tanto en Estados Unidos como en Europa.<\/p>\n

El cient\u00edfico argentino, quien actualmente es Director del Instituto Latinoamericano de Salud Cerebral (BrainLat), de la Universidad Adolfo Ib\u00e1\u00f1ez; y l\u00edder del grupo de modelos predictivos de salud cerebral del Global Brain Health Institute (GBHI) del Trinity College Dublin y la Universidad de California San Francisco (UCSF), explic\u00f3 los motivos de la investigaci\u00f3n esta forma: \u201cAm\u00e9rica Latina tiene una prevalencia muy alta de enfermedades neurodegenerativas y la proyecci\u00f3n para el 2050 es terrible, ya que se estima entre el 120% y el 250% de incremento de prevalencias. Es una de las regiones que va a tener el mayor impacto comparado, por ejemplo, con Europa y Estados Unidos que ya la prevalencia est\u00e1 disminuyendo\u201d.<\/p>\n

Para dimensionar el valor de este tipo de estudios, el neurocient\u00edficos advirti\u00f3 que este tipo de padecimientos son \u201cun problema gigantesco porque es una enfermedad devastadora, que cuesta m\u00e1s que el c\u00e1ncer a la salud p\u00fablica cuando se combinan los costos directos e indirectos y, lo m\u00e1s importante de todo, es que el paciente requiere de cuidados masivos. Entonces toda la familia se afecta\u201d.<\/p>\n

\"demencia
El trabajo fue publicado en Science Direct y en The Lancet<\/figcaption><\/figure>\n

En el caso de la regi\u00f3n, agreg\u00f3, en la actualidad \u201cno se diagnostica bien la demencia\u201d. Se calcula que \u201caproximadamente el 90% de los pacientes no reciben un diagn\u00f3stico\u201d porque requieren una gran cantidad de pruebas. Por ejemplo, uno de los signos de las enfermedades neurodegenerativas es la \u201catrofia cerebral, es decir la reducci\u00f3n del volumen de sustancia gris de las neuronas\u201d, pero para interpretar las neuroim\u00e1genes \u201cse requiere gente experta, sobre todo para detectarlo en las etapas tempranas de la demencia porque la atrofia es muy sutil, entonces al ojo humano \u2014sino es un tecn\u00f3logo que tiene 10 a\u00f1os de entrenamiento en demencia o un geriatra o un neur\u00f3logo especializado\u2014 se le puede pasar por alto\u201d.<\/p>\n

Llegar al diagn\u00f3stico es fundamental porque, aunque las demencias son enfermedades que a\u00fan no tienen cura, detectarlas precozmente \u201cpermite realizar tratamientos para intentar mejorar la parte sana del paciente, preparar a la familia y generar todas las condiciones para extender la vida \u00fatil del enfermo, pero en Latinoam\u00e9rica est\u00e1 ese problema fundamental: est\u00e1 subdiagnosticada\u201d.<\/p>\n

Lo novedoso del sistema del equipo de cient\u00edficos comandados por Ib\u00e1\u00f1ez y Moguilner \u2014que a\u00fan se encuentra en etapa experimental\u2014 es que intenta subsanar el problema que significa que \u201ctodas las medidas de neuroim\u00e1genes que nos permiten caracterizar a la demencia vienen de Estados Unidos y de Europa que son muy diferentes, desde los resonadores, que son de mucho m\u00e1s calidad porque son menos ruidosos \u2014tienen una tecnolog\u00eda mucho m\u00e1s avanzada\u2014, hasta los diagn\u00f3sticos. Es decir, si comparo el proceso de diagn\u00f3stico que se hace en la Universidad de California, que significan como 30 horas en las que al paciente le hacen de todo, desde an\u00e1lisis gen\u00e9tico hasta cl\u00ednicos, todo lo que se puede hacer all\u00ed, y en Argentina o en otros pa\u00edses latinoamericanos, que son un par de horitas y nada m\u00e1s, entonces se ve que hay una desigualdad abismal\u201d, comenta.<\/p>\n

\"neurocient\u00edfico
Agust\u00edn Ib\u00e1\u00f1ez es un neurocient\u00edfico argentino. Dirige el Instituto Latinoamericano de Salud Cerebral (BrainLat), de la Universidad Adolfo Ib\u00e1\u00f1ez de Chile y l\u00edder del grupo de modelos predictivos de salud cerebral del Global Brain Health Institute (GBHI) del Trinity College Dublin y la Universidad de California San Francisco (UCSF)<\/figcaption><\/figure>\n

Por otra parte, los m\u00e9todos computacionales que permiten automatizar estos procesos para identificar la atrofia cerebral \u201ctambi\u00e9n est\u00e1n basados en im\u00e1genes de pacientes del Norte global y, cuando uno quiere aplicar estos m\u00e9todos autom\u00e1ticos al Sur global, no funcionan bien, no predicen bien, clasifican mal\u201d y esto fue parte de la motivaci\u00f3n del trabajo, relata.<\/p>\n

Este nuevo desarrollo, en un futuro no muy lejano, puede permitir \u2014dicen sus autores\u2014 la mejora de la clasificaci\u00f3n de los subtipos de demencia con datos de neuroim\u00e1genes con m\u00faltiples variantes regionales y demogr\u00e1ficas. El sistema, aseguran, procesa datos visuales sin requerir intervenci\u00f3n humana lo que puede brindar mejores resultados para los pacientes en todo el mundo. \u201cLa investigaci\u00f3n debe reflejar la diversidad en las culturas y condiciones. La capacidad de clasificar con precisi\u00f3n los subtipos de demencia en tipos de datos de neuroimagen y contextos regionales y demogr\u00e1ficos diversos tiene implicaciones para la investigaci\u00f3n y la pr\u00e1ctica cl\u00ednica a nivel mundial en el futuro\u201d, afirma Ib\u00e1\u00f1ez.<\/p>\n

C\u00f3mo funciona el sistema de diagn\u00f3stico de las demencias por IA<\/p>\n

\u201cLo que hicimos b\u00e1sicamente fue utilizar inteligencia artificial usando visi\u00f3n computacional. Lo que se hace es que las computadoras van leyendo p\u00edxel por p\u00edxel de estas im\u00e1genes cerebrales sin ning\u00fan tipo de procesamiento de las im\u00e1genes. La imagen cruda que sale del resonador se la damos a una red neuronal artificial, que es este sistema de inteligencia artificial, que aprende patrones\u201d, explica.<\/p>\n

Y para ejemplificar c\u00f3mo se \u201centrena\u201d a la m\u00e1quina se\u00f1ala que se le ense\u00f1a a descifrar cada enfermedad. Los especialistas introducen datos y \u201cle decimos, \u2018este tiene demencia de 6 meses, este tiene demencia frontotemporal, estos son sujetos sanos\u2019 y le decimos \u2018aprende a distinguir unos de otros\u2019. Entonces estas redes neuronales van viendo p\u00edxel por p\u00edxel y van encontrando las piezas de informaci\u00f3n que les permiten diferenciar [cada enfermedad y las personas sanas]. Despu\u00e9s le decimos, \u201c\u2018te damos ahora todo ese otro mont\u00f3n de im\u00e1genes, pero no te vamos a decir qu\u00e9 diagn\u00f3stico tienen, vos nos ten\u00e9s que decir el diagn\u00f3stico\u2019. Y as\u00ed uno mide qu\u00e9 tan bien aprendi\u00f3 la red neuronal para predecir y poder automatizar\u201d el conocimiento para el diagn\u00f3stico.<\/p>\n

\"Demencia
La intenci\u00f3n del grupo de expertos fue crear un sistema que pueda aplicarse en grupos poblacionales poco representados, como los de Latinoam\u00e9rica, ya que existen estudios similares en el hemisferio Norte, tanto en Estados Unidos como en Europa (Getty Images)<\/figcaption><\/figure>\n

\u201cLos resultados que tuvimos fueron excepcionales. Tenemos mucha precisi\u00f3n en la predicci\u00f3n\u201d de alrededor del 98%, asegura, es decir, \u201ces tremendamente alta para distinguir los tres grupos de pacientes con demencia frontotemporales\u201d, teniendo en cuenta que diferenciar un paciente de una persona sana \u201ces m\u00e1s f\u00e1cil\u201d que hacerlo con \u201cdos sujetos enfermos que tienen un tipo de enfermedades neurodegenerativas diferentes y ante este desaf\u00edo la precisi\u00f3n en el diagn\u00f3stico es igualmente alta\u201d.<\/p>\n

El computador logr\u00f3 identificar \u201clas \u00e1reas iniciales de estas patolog\u00edas. Estamos muy contentos con este trabajo porque la ventaja que tiene es que se pueden reducir las desigualdades\u201d y permitir que en Per\u00fa o en Salta (Argentina) se pueda tener un diagn\u00f3stico de una enfermedad neurodegenerativa.<\/p>\n

La demencia es un problema de salud mundial que afecta a millones de personas en todo el mundo, y diagnosticar la enfermedad ha sido dif\u00edcil debido a las heterogeneidades espec\u00edficas demogr\u00e1ficas y regionales, esc\u00e1neres de menor calidad y m\u00e9todos de an\u00e1lisis no armonizados. \u201cNuestro estudio \u2014puntualiza\u2014 tiene el potencial de cambiar esto. Utilizamos un clasificador de visi\u00f3n por computadora totalmente autom\u00e1tico y redes neuronales de aprendizaje profundo en datos brutos de resonancia magn\u00e9tica sin procesar de 3.000 participantes, incluidos individuos con enfermedad de Alzheimer (EA), demencia frontotemporal variante conductual (bvFTD) y controles sanos\u201d.<\/p>\n

La IA visual tambi\u00e9n identific\u00f3 \u00e1reas cerebrales cr\u00edticas afectadas por la EA y la bvFTD utilizando una t\u00e9cnica llamada sensibilidad a la oclusi\u00f3n. \u201cEn palabras simples, \u2014a\u00f1ade Ib\u00e1\u00f1ez\u2014 esta t\u00e9cnica ayuda a entender qu\u00e9 partes de una imagen son importantes para la IA. Al cubrir u \u2018ocluir\u2019 diferentes partes de la imagen y observar c\u00f3mo cambia el rendimiento del modelo, podemos identificar cu\u00e1les son las \u00e1reas m\u00e1s relevantes para el proceso de toma de decisiones que hace la AI. Nuestro an\u00e1lisis encontr\u00f3 que el hipocampo, crucial para la memoria, se ve afectado principalmente en la EA, mientras que la \u00ednsula, involucrada en la emoci\u00f3n y el comportamiento social, se ve afectada principalmente en la DFTvc. Esto demuestra que la t\u00e9cnica tiene especificidad biol\u00f3gica y es brinda una forma plausible y autom\u00e1tica de entender c\u00f3mo estas enfermedades afectan el cerebro\u201d.<\/p>\n

\"El
El nuevo sistema puede permitir un diagn\u00f3stico r\u00e1pido de demencia para regiones como Latinoam\u00e9rica, donde los casos est\u00e1n subdiagnosticados (Christin Klose\/)<\/figcaption><\/figure>\n

Los planes del equipo cient\u00edfico<\/p>\n

Finalmente, el cient\u00edfico argentino revel\u00f3 los pr\u00f3ximos objetivos con el nuevo sistema que tiene el equipo de trabajo del que forma parte. \u201cQueremos crear una plataforma donde cualquier persona de entornos cl\u00ednicos diversos, poco representados, de zonas donde no se dispone de biomarcadores costosos\u201d accedan a un diagn\u00f3stico temprano. \u201cEn el futuro, este enfoque puede probarse como un marco de apoyo a la decisi\u00f3n cl\u00ednica con el objetivo de proporcionar evaluaciones de demencia asequibles y personalizadas\u201d.<\/p>\n

Adem\u00e1s, \u201cen el futuro vamos a agregar informaci\u00f3n gen\u00e9tica, o sea, dentro de unos a\u00f1os vamos a tener todo el genoma completo de estos pacientes que estamos estudiando, entonces uno puede agregarle al clasificador, no solo informaci\u00f3n cerebral, sino informaci\u00f3n gen\u00e9tica e incluso despu\u00e9s tambi\u00e9n informaci\u00f3n ambiental, por ejemplo cu\u00e1nto es la cantidad de contaminaci\u00f3n de la ciudad donde vive el paciente, cu\u00e1l es el nivel socioecon\u00f3mico del paciente, cu\u00e1les son sus v\u00ednculos sociales. Nosotros, por ejemplo, mostramos que en este trabajo agregamos educaci\u00f3n y algunas variables que mejoran un poquito el diagn\u00f3stico no mucho, pero tienen un peso\u201d.<\/p>\n

Seguir leyendo<\/p>\n

El uso de inteligencia artificial podr\u00eda ayudar a detectar Alzheimer en ex\u00e1menes de rutina<\/p>\n

Alzheimer: la inteligencia artificial puede detectar signos tempranos de la enfermedad<\/p>\n

\u00bfLa inteligencia artificial puede ayudar a mejorar la salud mental?<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

El grupo desarroll\u00f3 \u201cun marco de aprendizaje profundo completamente autom\u00e1tico basado en datos de resonancia magn\u00e9tica sin procesar\u00bb (Lucas Neufeld, Sebasti\u00e1n Moguilner y Agust\u00edn Ib\u00e1nez)
\nHay cient\u00edficos que han elegido su \u00e1rea de estudios empujados por alguna experiencia de vida o familiar. Impactos personales e \u00edntimos que los llev\u00f3 a indagar en busca de ayuda para ellos mismos o un ser querido y para cubrir as\u00ed las necesidades de quienes tienen padecimientos similares. Pero la ruta del neurocient\u00edfico argentino Agust\u00edn Ib\u00e1\u00f1ez se diferencia de estos casos en un punto. En 2010, ya hac\u00eda tiempo que hab\u00eda hecho su elecci\u00f3n profesional y contaba con varios a\u00f1os de formaci\u00f3n en el estudio de la demencia, cuando su padre fue diagnosticado con ese mal devastador. Seguro de su pericia, luego de varios a\u00f1os de estar fuera del pa\u00eds, quiso tomar la posta de su madre y de su hermana en el cuidado de ese ser amado al que la enfermedad estaba convirtiendo en un ser desconocido.<\/p>\n

\u201cEn aquel entonces, yo ya era un investigador consolidado en el \u00e1rea de la demencia y me sent\u00eda bien preparado para lidiar con la condici\u00f3n de mi padre. Sin embargo, las cosas no salieron como esperaba. La demencia hab\u00eda transformado a Mariano. Este hombre, que sol\u00eda ser extremadamente h\u00e1bil, diestro y sagaz, se hab\u00eda vuelto paranoico, introvertido y completamente aislado del mundo que le rodeaba. Desarroll\u00f3 graves problemas de estabilidad (mental y f\u00edsica). Muy a menudo, yo percib\u00eda intenciones maliciosas en sus acciones y nuestra relaci\u00f3n fue empeorando cada vez m\u00e1s. No solo mi padre hab\u00eda cambiado, sino que yo tambi\u00e9n me volv\u00ed paranoico, reaccionando exageradamente al estr\u00e9s, y bordeando los l\u00edmites de la locura cotidiana. Nuestra comunicaci\u00f3n se volvi\u00f3 angustiosa, continuamente incomprensible, llena de ansiedad y tristeza\u201d, cuenta. \u201cMe toc\u00f3 ser un muy mal cuidador de mi pap\u00e1\u201d, lamenta. Una de las muchas ense\u00f1anzas que deja esta experiencia que se repite en millones de familias en el mundo es obvia: El costo que deben afrontar los familiares de estos pacientes es demoledor, no solo en lo monetario, sino y sobre todo, en lo mental y f\u00edsico.<\/p>\n

\u201cFinalmente, mi padre falleci\u00f3 en San Juan, mi ciudad natal, el s\u00e9ptimo d\u00eda del s\u00e9ptimo mes del 2011, sin el cuidado que toda persona con demencia merece\u201d, dice. Su trabajo de investigaci\u00f3n sigui\u00f3 adelante vinculado a la misma tem\u00e1tica, en la Universidad de California San Francisco (UCSF), a la Universidad Adolfo Ib\u00e1\u00f1ez de Chile y al Trinity College de Dubl\u00edn, ciudad donde vive actualmente y desde donde dialog\u00f3 con Infobae.<\/p>\n

El cuidado de un familiar con demencia demanda enormes recursos a la familia, no solo econ\u00f3micos sino tambi\u00e9n un gran desgaste f\u00edsico y mental (NIKOLA MILJKOVIC\/)
\nIba\u00f1ez, junto con otros investigadores de esos mismos centros de estudio, como el doctor en biolog\u00eda Sebasti\u00e1n Moguilner, publicaron recientemente en Science Direct y en The Lancet un trabajo en el que exponen la forma en que lograron construir un sistema de inteligencia artificial (IA) capaz de detectar precozmente distintos subtipos de demencia a trav\u00e9s de resonancias magn\u00e9ticas, aun cuando esas neuroim\u00e1genes sean de baja calidad.<\/p>\n

El grupo desarroll\u00f3 \u201cun marco de aprendizaje profundo completamente autom\u00e1tico basado en datos de resonancia magn\u00e9tica sin procesar y se prob\u00f3 en conjuntos de datos heterog\u00e9neos, no estereot\u00edpicos\u201d, para probar la eficacia de los resultados. La intenci\u00f3n del grupo de expertos fue crear un sistema que pueda aplicarse en grupos poblacionales poco representados, como los de Latinoam\u00e9rica, ya que existen estudios similares en el hemisferio Norte, tanto en Estados Unidos como en Europa.<\/p>\n

El cient\u00edfico argentino, quien actualmente es Director del Instituto Latinoamericano de Salud Cerebral (BrainLat), de la Universidad Adolfo Ib\u00e1\u00f1ez; y l\u00edder del grupo de modelos predictivos de salud cerebral del Global Brain Health Institute (GBHI) del Trinity College Dublin y la Universidad de California San Francisco (UCSF), explic\u00f3 los motivos de la investigaci\u00f3n esta forma: \u201cAm\u00e9rica Latina tiene una prevalencia muy alta de enfermedades neurodegenerativas y la proyecci\u00f3n para el 2050 es terrible, ya que se estima entre el 120% y el 250% de incremento de prevalencias. Es una de las regiones que va a tener el mayor impacto comparado, por ejemplo, con Europa y Estados Unidos que ya la prevalencia est\u00e1 disminuyendo\u201d.<\/p>\n

Para dimensionar el valor de este tipo de estudios, el neurocient\u00edficos advirti\u00f3 que este tipo de padecimientos son \u201cun problema gigantesco porque es una enfermedad devastadora, que cuesta m\u00e1s que el c\u00e1ncer a la salud p\u00fablica cuando se combinan los costos directos e indirectos y, lo m\u00e1s importante de todo, es que el paciente requiere de cuidados masivos. Entonces toda la familia se afecta\u201d.<\/p>\n

El trabajo fue publicado en Science Direct y en The Lancet
\nEn el caso de la regi\u00f3n, agreg\u00f3, en la actualidad \u201cno se diagnostica bien la demencia\u201d. Se calcula que \u201caproximadamente el 90% de los pacientes no reciben un diagn\u00f3stico\u201d porque requieren una gran cantidad de pruebas. Por ejemplo, uno de los signos de las enfermedades neurodegenerativas es la \u201catrofia cerebral, es decir la reducci\u00f3n del volumen de sustancia gris de las neuronas\u201d, pero para interpretar las neuroim\u00e1genes \u201cse requiere gente experta, sobre todo para detectarlo en las etapas tempranas de la demencia porque la atrofia es muy sutil, entonces al ojo humano \u2014sino es un tecn\u00f3logo que tiene 10 a\u00f1os de entrenamiento en demencia o un geriatra o un neur\u00f3logo especializado\u2014 se le puede pasar por alto\u201d.<\/p>\n

Llegar al diagn\u00f3stico es fundamental porque, aunque las demencias son enfermedades que a\u00fan no tienen cura, detectarlas precozmente \u201cpermite realizar tratamientos para intentar mejorar la parte sana del paciente, preparar a la familia y generar todas las condiciones para extender la vida \u00fatil del enfermo, pero en Latinoam\u00e9rica est\u00e1 ese problema fundamental: est\u00e1 subdiagnosticada\u201d.<\/p>\n

Lo novedoso del sistema del equipo de cient\u00edficos comandados por Ib\u00e1\u00f1ez y Moguilner \u2014que a\u00fan se encuentra en etapa experimental\u2014 es que intenta subsanar el problema que significa que \u201ctodas las medidas de neuroim\u00e1genes que nos permiten caracterizar a la demencia vienen de Estados Unidos y de Europa que son muy diferentes, desde los resonadores, que son de mucho m\u00e1s calidad porque son menos ruidosos \u2014tienen una tecnolog\u00eda mucho m\u00e1s avanzada\u2014, hasta los diagn\u00f3sticos. Es decir, si comparo el proceso de diagn\u00f3stico que se hace en la Universidad de California, que significan como 30 horas en las que al paciente le hacen de todo, desde an\u00e1lisis gen\u00e9tico hasta cl\u00ednicos, todo lo que se puede hacer all\u00ed, y en Argentina o en otros pa\u00edses latinoamericanos, que son un par de horitas y nada m\u00e1s, entonces se ve que hay una desigualdad abismal\u201d, comenta.<\/p>\n

Agust\u00edn Ib\u00e1\u00f1ez es un neurocient\u00edfico argentino. Dirige el Instituto Latinoamericano de Salud Cerebral (BrainLat), de la Universidad Adolfo Ib\u00e1\u00f1ez de Chile y l\u00edder del grupo de modelos predictivos de salud cerebral del Global Brain Health Institute (GBHI) del Trinity College Dublin y la Universidad de California San Francisco (UCSF)
\nPor otra parte, los m\u00e9todos computacionales que permiten automatizar estos procesos para identificar la atrofia cerebral \u201ctambi\u00e9n est\u00e1n basados en im\u00e1genes de pacientes del Norte global y, cuando uno quiere aplicar estos m\u00e9todos autom\u00e1ticos al Sur global, no funcionan bien, no predicen bien, clasifican mal\u201d y esto fue parte de la motivaci\u00f3n del trabajo, relata.<\/p>\n

Este nuevo desarrollo, en un futuro no muy lejano, puede permitir \u2014dicen sus autores\u2014 la mejora de la clasificaci\u00f3n de los subtipos de demencia con datos de neuroim\u00e1genes con m\u00faltiples variantes regionales y demogr\u00e1ficas. El sistema, aseguran, procesa datos visuales sin requerir intervenci\u00f3n humana lo que puede brindar mejores resultados para los pacientes en todo el mundo. \u201cLa investigaci\u00f3n debe reflejar la diversidad en las culturas y condiciones. La capacidad de clasificar con precisi\u00f3n los subtipos de demencia en tipos de datos de neuroimagen y contextos regionales y demogr\u00e1ficos diversos tiene implicaciones para la investigaci\u00f3n y la pr\u00e1ctica cl\u00ednica a nivel mundial en el futuro\u201d, afirma Ib\u00e1\u00f1ez.<\/p>\n

C\u00f3mo funciona el sistema de diagn\u00f3stico de las demencias por IA<\/p>\n

\u201cLo que hicimos b\u00e1sicamente fue utilizar inteligencia artificial usando visi\u00f3n computacional. Lo que se hace es que las computadoras van leyendo p\u00edxel por p\u00edxel de estas im\u00e1genes cerebrales sin ning\u00fan tipo de procesamiento de las im\u00e1genes. La imagen cruda que sale del resonador se la damos a una red neuronal artificial, que es este sistema de inteligencia artificial, que aprende patrones\u201d, explica.<\/p>\n

Y para ejemplificar c\u00f3mo se \u201centrena\u201d a la m\u00e1quina se\u00f1ala que se le ense\u00f1a a descifrar cada enfermedad. Los especialistas introducen datos y \u201cle decimos, \u2018este tiene demencia de 6 meses, este tiene demencia frontotemporal, estos son sujetos sanos\u2019 y le decimos \u2018aprende a distinguir unos de otros\u2019. Entonces estas redes neuronales van viendo p\u00edxel por p\u00edxel y van encontrando las piezas de informaci\u00f3n que les permiten diferenciar [cada enfermedad y las personas sanas]. Despu\u00e9s le decimos, \u201c\u2018te damos ahora todo ese otro mont\u00f3n de im\u00e1genes, pero no te vamos a decir qu\u00e9 diagn\u00f3stico tienen, vos nos ten\u00e9s que decir el diagn\u00f3stico\u2019. Y as\u00ed uno mide qu\u00e9 tan bien aprendi\u00f3 la red neuronal para predecir y poder automatizar\u201d el conocimiento para el diagn\u00f3stico.<\/p>\n

La intenci\u00f3n del grupo de expertos fue crear un sistema que pueda aplicarse en grupos poblacionales poco representados, como los de Latinoam\u00e9rica, ya que existen estudios similares en el hemisferio Norte, tanto en Estados Unidos como en Europa (Getty Images)
\n\u201cLos resultados que tuvimos fueron excepcionales. Tenemos mucha precisi\u00f3n en la predicci\u00f3n\u201d de alrededor del 98%, asegura, es decir, \u201ces tremendamente alta para distinguir los tres grupos de pacientes con demencia frontotemporales\u201d, teniendo en cuenta que diferenciar un paciente de una persona sana \u201ces m\u00e1s f\u00e1cil\u201d que hacerlo con \u201cdos sujetos enfermos que tienen un tipo de enfermedades neurodegenerativas diferentes y ante este desaf\u00edo la precisi\u00f3n en el diagn\u00f3stico es igualmente alta\u201d.<\/p>\n

El computador logr\u00f3 identificar \u201clas \u00e1reas iniciales de estas patolog\u00edas. Estamos muy contentos con este trabajo porque la ventaja que tiene es que se pueden reducir las desigualdades\u201d y permitir que en Per\u00fa o en Salta (Argentina) se pueda tener un diagn\u00f3stico de una enfermedad neurodegenerativa.<\/p>\n

La demencia es un problema de salud mundial que afecta a millones de personas en todo el mundo, y diagnosticar la enfermedad ha sido dif\u00edcil debido a las heterogeneidades espec\u00edficas demogr\u00e1ficas y regionales, esc\u00e1neres de menor calidad y m\u00e9todos de an\u00e1lisis no armonizados. \u201cNuestro estudio \u2014puntualiza\u2014 tiene el potencial de cambiar esto. Utilizamos un clasificador de visi\u00f3n por computadora totalmente autom\u00e1tico y redes neuronales de aprendizaje profundo en datos brutos de resonancia magn\u00e9tica sin procesar de 3.000 participantes, incluidos individuos con enfermedad de Alzheimer (EA), demencia frontotemporal variante conductual (bvFTD) y controles sanos\u201d.<\/p>\n

La IA visual tambi\u00e9n identific\u00f3 \u00e1reas cerebrales cr\u00edticas afectadas por la EA y la bvFTD utilizando una t\u00e9cnica llamada sensibilidad a la oclusi\u00f3n. \u201cEn palabras simples, \u2014a\u00f1ade Ib\u00e1\u00f1ez\u2014 esta t\u00e9cnica ayuda a entender qu\u00e9 partes de una imagen son importantes para la IA. Al cubrir u \u2018ocluir\u2019 diferentes partes de la imagen y observar c\u00f3mo cambia el rendimiento del modelo, podemos identificar cu\u00e1les son las \u00e1reas m\u00e1s relevantes para el proceso de toma de decisiones que hace la AI. Nuestro an\u00e1lisis encontr\u00f3 que el hipocampo, crucial para la memoria, se ve afectado principalmente en la EA, mientras que la \u00ednsula, involucrada en la emoci\u00f3n y el comportamiento social, se ve afectada principalmente en la DFTvc. Esto demuestra que la t\u00e9cnica tiene especificidad biol\u00f3gica y es brinda una forma plausible y autom\u00e1tica de entender c\u00f3mo estas enfermedades afectan el cerebro\u201d.<\/p>\n

El nuevo sistema puede permitir un diagn\u00f3stico r\u00e1pido de demencia para regiones como Latinoam\u00e9rica, donde los casos est\u00e1n subdiagnosticados (Christin Klose\/)
\nLos planes del equipo cient\u00edfico<\/p>\n

Finalmente, el cient\u00edfico argentino revel\u00f3 los pr\u00f3ximos objetivos con el nuevo sistema que tiene el equipo de trabajo del que forma parte. \u201cQueremos crear una plataforma donde cualquier persona de entornos cl\u00ednicos diversos, poco representados, de zonas donde no se dispone de biomarcadores costosos\u201d accedan a un diagn\u00f3stico temprano. \u201cEn el futuro, este enfoque puede probarse como un marco de apoyo a la decisi\u00f3n cl\u00ednica con el objetivo de proporcionar evaluaciones de demencia asequibles y personalizadas\u201d.<\/p>\n

Adem\u00e1s, \u201cen el futuro vamos a agregar informaci\u00f3n gen\u00e9tica, o sea, dentro de unos a\u00f1os vamos a tener todo el genoma completo de estos pacientes que estamos estudiando, entonces uno puede agregarle al clasificador, no solo informaci\u00f3n cerebral, sino informaci\u00f3n gen\u00e9tica e incluso despu\u00e9s tambi\u00e9n informaci\u00f3n ambiental, por ejemplo cu\u00e1nto es la cantidad de contaminaci\u00f3n de la ciudad donde vive el paciente, cu\u00e1l es el nivel socioecon\u00f3mico del paciente, cu\u00e1les son sus v\u00ednculos sociales. Nosotros, por ejemplo, mostramos que en este trabajo agregamos educaci\u00f3n y algunas variables que mejoran un poquito el diagn\u00f3stico no mucho, pero tienen un peso\u201d.<\/p>\n

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