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NEUROLOGÍA

La inteligencia artificial ayuda a predecir la evolución de las enfermedades neurodegenerativas

IDIBAPS · 20 septiembre 2022

Nuevos estudios de investigadores catalanes muestran la potencialidad de estas herramientas en los campos del procesamiento de la imagen y el de la bioinformática y la genética, respectivamente.

Dos estudios recientes en los que han participado investigadores de la Universitat Oberta de Catalunya (UOC) y del Instituto de Investigaciones Biomédicas August Pi i Sunyer (IDIBAPS) de Barcelona muestran la potencialidad de la aplicación de la inteligencia artificial (IA) en los campos del procesamiento de la imagen y el de la bioinformática y la genética, respectivamente, ayudando a predecir la evolución de enfermedades neurodegenerativas.

"Tanto en TAC, rayos X y ultrasonidos como en resonancia magnética existen muchas aplicaciones relacionadas con big data y la IA", señala Jordi Casas Roma, miembro del grupo de investigación ADaS Lab del eHealth Center. En su último estudio, los investigadores participantes han podido demostrar que "integrar y procesar todos los datos de manera conjunta, haciendo uso de redes multicapa, permite un análisis más completo de los datos que si se analizan de modo individual e independiente".

El trabajo de Casas se centra en definir un modelo matemático que permita entender mejor los cambios y el deterioro cognitivo del cerebro. En una primera instancia, se ha probado el modelo con la esclerosis múltiple, pero el patrón es aplicable a otras enfermedades neurodegenerativas.

"Entender qué está pasando en el cerebro cuando se sufre una enfermedad de este tipo es el primer paso para poder mejorar y personalizar los tratamientos. Es importante poder determinar y predecir la evolución de la enfermedad, que seguramente nos permitirá discernir entre distintos grupos de pacientes, con evoluciones similares y tratamientos diferenciados de los demás grupos", afirma el investigador.

Por su parte, Ferran Prados Carrasco, director del estudio, ya está llevando a la práctica la teoría de las redes multicapa. "Nos encontramos en la fase inicial, donde hemos desarrollado un biomarcador, hemos confirmado su sensibilidad, hemos publicado cómo hay que emplearlo y hemos proporcionado en abierto la tecnología para que otros investigadores y médicos de cualquier parte puedan aplicarla en sus datos -afirma Prados-. En paralelo, ya hemos iniciado la primera aplicación clínica con datos de resonancia magnética de personas con enfermedades neurodegenerativas como la esclerosis múltiple y el Alzheimer".

Otro campo de aplicación de la IA en el ámbito de la salud es el de la bioinformática y la genética, con los algoritmos metaheurísticos. "Son algoritmos muy populares en optimización combinatoria (es decir, cuando hay un conjunto finito de soluciones para un problema y se quiere encontrar la que optimiza una determinada función objetivo)".

"Nos permiten obtener soluciones de alta calidad para problemas complejos en tiempo real", explica la investigadora Laura Calvet Liñán, quien añade que "la metaheurística desempeña un papel esencial en la imagen médica y el modelado de enfermedades (mediante la selección de variables, la optimización de parámetros, etc.)".

Referencia: Int Transact Operat Res. 2022. doi: 10.1111/itor.13164

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