Una IA detecta el riesgo de alzheimer antes de que aparezcan los primeros síntomas

Aunque, en la práctica clínica diaria, existen métodos muy precisos para detectar el alzheimer cuando empieza a dar la cara, se sabe que el momento de intervención óptima sobre la enfermedad es mucho tiempo antes. La enfermedad de Alzheimer de inicio tardío (LOAD, por sus siglas en inglés) es la principal causa de demencia, que se caracteriza por deterioros progresivos en la memoria, la cognición y las funciones ejecutivas, junto con síntomas conductuales y psiquiátricos que incluyen agitación, agresión, trastornos del estado de ánimo y psicosis.

Por ello, la comunidad científica se afana en encontrar factores, biomarcadores y métodos que puedan predecir el riesgo antes de que aparezan los primeros síntomas. Esto es lo que ha conseguido un equipo internacional de investigación dirigido por la Universidad de Ciencia y Tecnología de Hong Kong por medio del desarrollo de una inteligencia artificial (IA) que utiliza información genética para establecer las probabilidades de una persona de padecer este tipo de enfermedad, informa Ep.

Los resultados del estudio, y el trabajo en sí,suponen toda una revolución en el abordaje de esta patología, ya que muestran que el uso de herramientas de aprendizaje profundo para la predicción temprana cambiaría completamente la forma en la que se diagnostican, abordan y estudian tanto el alzheimer como otras enfermedades comunes, como las cardiovasculares.

Los investigadores, cuyo estudio ha sido publicado en la revista Communications Biology, analizaron si la IA - específicamente, los modelos de aprendizaje profundo ('deep learning')- puede modelar el riesgo de alzheimer utilizando información genética, dado que el alzheimer es un trastorno hereditario que puede atribuirse a variantes genómicas. Su trabajo les ha permitido establecer uno de los primeros modelos de deep learning predictivos para estimar los riesgos poligénicos del alzheimer tanto en poblaciones de ascendencia europea como china.

De este modo, los científicos aseguran que, combinando el nuevo modelo de aprendizaje profundo con pruebas genéticas- análisis del ADN-, se puede estimar el riesgo de que un individuo desarrolle alzheimer a lo largo de su vida con una precisión superior al 70%.

"Nuestro estudio demuestra la eficacia de los métodos de aprendizaje profundo para la investigación genética y la predicción del riesgo de la enfermedad de Alzheimer. Este avance acelerará en gran medida el cribado a escala poblacional y la estadificación del riesgo. Además de la predicción del riesgo, este enfoque permite agrupar a los individuos en función de su riesgo de enfermedad y proporciona información sobre los mecanismos que contribuyen a la aparición y progresión de la enfermedad", ha asegurado una de las líderes de la investigación, Nancy Ip.