Algoritmes d'aprenentatge automàtic per prevenir l'Alzheimer

Juan Domingo Gispert

BarcelonaBEta BRain Research Center, Espanya

La demència la provoquen una varietat de malalties cerebrals que afecten la memòria, el pensament, el comportament i la capacitat d’exercir activitats quotidianes. La malaltia d’Alzheimer (MA) és la causa principal de la demència.

La demència és un dels principals reptes de la salut global a causa de l’envelliment de la població arreu del món. Hi ha 50 milions de persones que la pateixen, i es calcula que l’MA podria assolir nivells d’epidèmia a l’entorn de l’any 2050, amb una previsió de més de 130 milions de persones afectades.

Encara que actualment l’MA no té cura, les investigacions demostren que els seus canvis fisiopatològics comencen dècades abans que es manifestin els seus símptomes, obrint així una porta a la seva prevenció. Es calcula que 1 de cada 3 casos de demència es podria prevenir mitjançant canvis en l’estil de vida.

Els canvis fisiopatològics de l’Alzheimer es detecten mitjançant dos biomarcadors gold stantard: la tomografia per emissió de positrons (PET) i el líquid cefalorraquidi (LCR). Tanmateix, ambdós són molt invasius i costosos, i, per tant, no adequats per a examinar la població en general. Així doncs, el reclutament d’individus cognitivament no afectats per assajos clínics continua sent una important necessitat no satisfeta per a les estratègies de prevenció de l’Alzheimer.

L’objectiu del projecte és desenvolupar una família d’algoritmes d’aprenentatge automàtic que podria predir l’anormalitat del nucli dels biomarcadors de l’MA a partir d’una imatge per ressonància magnètica (IRM) del cervell. Això permetria reduir significativament els costos de reclutament fins a un 50 % sense despeses addicionals i, per tant, identificar els factors de risc individuals i dur a terme un pla de prevenció personalitzat.