Todavía no tenemos una cura para la enfermedad de Alzheimer, pero detectarla antes significa que se pueden implementar preparativos y tal vez incluso medidas preventivas.
Los nuevos modelos de inteligencia artificial (IA) pronto podrían proporcionar una alerta temprana para las personas destinadas a desarrollar los síntomas de la afección años antes de que aparezcan.
Un equipo de la Universidad de California, San Francisco (UCSF) y la Universidad de Stanford postuló aprendizaje automático métodos a más de 5 millones de registros médicos, entrenando a la IA para detectar patrones que conectan el Alzheimer con otras condiciones.
El sistema resultante no es perfecto, pero cuando se comparó con registros de personas que se sabe que desarrollaron Alzheimer más tarde, la IA pudo predecir con precisión su desarrollo el 72 por ciento de las veces, hasta siete años antes, en algunos casos.
El poder predictivo del sistema de IA surge de su capacidad de combinar análisis de varios tipos de riesgo diferentes para calcular la probabilidad de desarrollar Alzheimer. Los hallazgos podrían decirnos más sobre las causas de la enfermedad, así como sobre quiénes podrían ser vulnerables a ella.
“Este es un primer paso hacia el uso de la IA en datos clínicos de rutina, no sólo para identificar el riesgo lo antes posible, sino también para comprender la biología detrás de él”. dice la bioingeniera Alice Tang, de UCSF.
El modelo detectó una serie de condiciones que podrían usarse para calcular el riesgo de Alzheimer, incluyendo presión arterial alta, colesterol alto, deficiencia de vitamina D y depresión. La disfunción eréctil y el agrandamiento de la próstata también fueron factores importantes en los hombres, con osteoporosis (un trastorno esquelético) significativo para las mujeres.
Eso no quiere decir que las personas con estos problemas de salud desarrollen demencia, pero el análisis de IA pondera cada uno de ellos como predictores que vale la pena considerar. Se espera que el mismo tipo de enfoque de aprendizaje automático algún día pueda identificar factores de riesgo para otras enfermedades difíciles de diagnosticar.
“Es la combinación de enfermedades lo que permite a nuestro modelo predecir la aparición del Alzheimer”, dice Espiga. “Nuestro hallazgo de que la osteoporosis es un factor predictivo para las mujeres destaca la interacción biológica entre la salud ósea y el riesgo de demencia”.
Los investigadores también investigaron la biología detrás de algunos de los vínculos identificados. Se descubrió que la osteoporosis, el Alzheimer en las mujeres y una variante en el gen MS4A6A están relacionados, lo que brinda nuevas oportunidades para estudiar el desarrollo del trastorno.
“Este es un gran ejemplo de cómo podemos aprovechar los datos de los pacientes con el aprendizaje automático para predecir qué pacientes tienen más probabilidades de desarrollar Alzheimer y también para comprender las razones por las que esto es así”. dice Marina Sirota, científica de salud computacional de la UCSF.
La investigación ha sido publicada en Envejecimiento de la naturaleza.