Algoritmos de aprendizaje automático para prevenir el Alzheimer

Juan Domingo Gispert

BarcelonaBEta BRain Research Center, España

La demencia la provoca una variedad de enfermedades cerebrales que afectan a la memoria, el pensamiento, el comportamiento y la capacidad de ejercer actividades cotidianas. La enfermedad de Alzheimer (EA) es la causa principal de la demencia.

La demencia es uno de los principales retos de la salud global debido al envejecimiento de la población en todo el mundo. Hay 50 millones de personas que la padecen, y se calcula que la EA podría alcanzar niveles de epidemia en torno al año 2050, con una previsión de más de 130 millones de personas afectadas.

Aunque actualmente la EA no tiene cura, las investigaciones demuestran que sus cambios fisiopatológicos empiezan décadas antes de que se manifiesten sus síntomas, abriendo así una puerta a su prevención. Se calcula que 1 de cada 3 casos de demencia se podría prevenir mediante cambios en el estilo de vida.

Los cambios fisiopatológicos del Alzheimer se detectan mediante dos biomarcadores gold-stantard: la tomografía por emisión de positrones (PET) y el líquido cefalorraquídeo (LCR). Sin embargo, ambos son muy invasivos y costosos, y, por tanto, no adecuados para examinar a la población en general. Así pues, el reclutamiento de individuos cognitivamente no afectados para los ensayos clínicos sigue siendo una importante necesidad no satisfecha para las estrategias de prevención del Alzheimer.

El objetivo del proyecto es desarrollar una familia de algoritmos de aprendizaje automático que podría predecir la anormalidad del núcleo de los biomarcadores de la EA a partir de una imagen por resonancia magnética (IRM) del cerebro. Esto permitiría reducir significativamente los costes de reclutamiento hasta un 50 % sin gastos adicionales y, por lo tanto, identificar los factores de riesgo individuales y llevar a cabo un plan de prevención personalizado.