{"id":1964,"date":"2018-11-28T11:58:05","date_gmt":"2018-11-28T10:58:05","guid":{"rendered":"http:\/\/www.madrimasd.org\/blogs\/envejecer-positivo\/?p=1964"},"modified":"2018-11-28T11:58:05","modified_gmt":"2018-11-28T10:58:05","slug":"la-inteligencia-artificial-para-el-diagnostico-temprano-del-alzheimer","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.madrimasd.org\/blogs\/envejecer-positivo\/2018\/11\/28\/1964\/","title":{"rendered":"La inteligencia artificial para el diagn\u00f3stico temprano del Alzheimer"},"content":{"rendered":"

\"\"<\/a>Seg\u00fan un estudio desarrollado por investigadores <\/span>del Departamento de Radiolog\u00eda e Imagen Biom\u00e9dica de la Universidad de California en San Francisco (UCSF)<\/a>\u00a0y publicado en la revista\u00a0Radiology<\/a>, <\/em>los nuevos avances en\u00a0inteligencia artificial<\/strong> (IA) pueden mejorar la capacidad\u00a0 para predecir la enfermedad de Alzheimer<\/strong> a partir de las im\u00e1genes cerebrales.<\/p>\n

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El diagn\u00f3stico temprano<\/strong> de la enfermedad de Alzheimer es extremadamente importante, ya que los tratamientos e intervenciones son m\u00e1s efectivos al principio de la enfermedad.\u00a0<\/span>Sin embargo, el diagn\u00f3stico temprano ha demostrado ser un verdadero reto<\/strong>.\u00a0<\/span>La investigaci\u00f3n ha relacionado el proceso de la enfermedad con los cambios en el metabolismo, como lo demuestra la captaci\u00f3n de glucosa en ciertas regiones del cerebro, pero estos cambios pueden ser dif\u00edciles de reconocer y normalmente la sintomatolog\u00eda comienza cuando la enfermedad se encuentra m\u00e1s avanzada.<\/span><\/span><\/p>\n

El grupo de investigaci\u00f3n ha aplicado\u00a0las tecnolog\u00edas del aprendizaje profundo<\/strong> (deep learning), un tipo de inteligencia artificial en el que las m\u00e1quinas aprenden con el ejemplo, al igual que los humanos, para encontrar patrones que se\u00f1alen cambios\u00a0predictivos en el metabolismo cerebral\u00a0<\/strong> de la enfermedad de Alzheimer. Los investigadores entrenaron un algoritmo de aprendizaje profundo a partir de las im\u00e1genes tomadas con una tecnolog\u00eda de imagen especial conocida como tomograf\u00eda por emisi\u00f3n de positrones (FDG-PET) con la que se puede medir la actividad metab\u00f3lica del cerebro.<\/p>\n

Los investigadores mediante el acceso a neuroim\u00e1genes de\u00a0<\/span>m\u00e1s de 2.100 im\u00e1genes cerebrales de FDG-PET de 1.002 pacientes de la base de datos de la Iniciativa de neuroimagen de la enfermedad de Alzheimer (ADNI)<\/a>, que se centra en ensayos cl\u00ednicos para mejorar la prevenci\u00f3n y el tratamiento de esta enfermedad. Entrenaron el algoritmo con el 90% ciento del conjunto de datos y validando con el 10% restante, con lo que fueron capaces de descubrir patrones metab\u00f3licos que correspond\u00edan a la enfermedad de Alzheimer.<\/p>\n

Posteriormente los investigadores probaron el algoritmo en un conjunto independiente de 40 im\u00e1genes de 40 pacientes que nunca hab\u00eda estudiado.\u00a0<\/span>El algoritmo logr\u00f3 una sensibilidad del 100% para detectar la enfermedad que supone un promedio de m\u00e1s de seis a\u00f1os de antelaci\u00f3n<\/strong> sobre un diagn\u00f3stico normal.<\/span><\/span><\/p>\n

Es necesario apuntar que el conjunto de pruebas independientes se considera peque\u00f1o y es necesaria una validaci\u00f3n adicional con un estudio m\u00e1s amplio entre distintas instituciones. En todo caso parece vislumbrarse que estas nuevas tecnolog\u00edas y con las capacidades de procesamiento existentes actualmente, podr\u00eda ser una herramienta muy \u00fatil y complementaria<\/strong> al trabajo desarrollado por los radi\u00f3logos para el diagn\u00f3stico y la intervenci\u00f3n terap\u00e9utica temprana<\/strong> en la enfermedad de Alzheimer.<\/p>\n

Entra las investigaciones que se est\u00e1n\u00a0desarrollando en este campo merece la pena destacar aquellas\u00a0 que intentan entrenar algoritmos de aprendizaje profundo para buscar patrones asociados con la acumulaci\u00f3n de prote\u00ednas beta-amiloides y tau, grupos de prote\u00ednas anormales y ovillos en el cerebro que son marcadores espec\u00edficos de la enfermedad de Alzheimer.<\/span><\/p>\n

Referencia:\u00a0Yiming Ding, Jae Ho Sohn, Michael G. Kawczynski, Hari Trivedi, Roy Harnish, Nathaniel W. Jenkins, Dmytro Lituiev, Timothy P. Copeland, Mariam S. Aboian, Carina Mari Aparici, Spencer C. Behr, Robert R. Flavell, Shih-Ying Huang, Kelly A. Zalocusky, Lorenzo Nardo, Youngho Seo, Randall A. Hawkins, Miguel Hernandez Pampaloni, Dexter Hadley, Benjamin L. Franc.\u00a0A Deep Learning Model to Predict a Diagnosis of Alzheimer Disease by Using 18F-FDG PET of the Brain<\/strong><\/a>.\u00a0Radiology<\/em>, 2018; 180958 DOI<\/p>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Seg\u00fan un estudio desarrollado por investigadores del Departamento de Radiolog\u00eda e Imagen Biom\u00e9dica de la Universidad de California en San Francisco (UCSF)\u00a0y publicado en la revista\u00a0Radiology, los nuevos avances en\u00a0inteligencia artificial (IA) pueden mejorar la capacidad\u00a0 para predecir la enfermedad de Alzheimer a partir de las im\u00e1genes cerebrales. El diagn\u00f3stico temprano de la enfermedad de Alzheimer es extremadamente importante, ya que los tratamientos e intervenciones son m\u00e1s efectivos al principio de la enfermedad.\u00a0Sin embargo, el diagn\u00f3stico temprano ha demostrado ser un verdadero reto.\u00a0La investigaci\u00f3n ha relacionado el proceso de la enfermedad con los cambios en el metabolismo, como lo demuestra\u2026<\/p>\n","protected":false},"author":156,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"ngg_post_thumbnail":0},"categories":[36717,294],"tags":[13784,36806,28497],"blocksy_meta":{"styles_descriptor":{"styles":{"desktop":"","tablet":"","mobile":""},"google_fonts":[],"version":4}},"aioseo_notices":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.madrimasd.org\/blogs\/envejecer-positivo\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1964"}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.madrimasd.org\/blogs\/envejecer-positivo\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.madrimasd.org\/blogs\/envejecer-positivo\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.madrimasd.org\/blogs\/envejecer-positivo\/wp-json\/wp\/v2\/users\/156"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.madrimasd.org\/blogs\/envejecer-positivo\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=1964"}],"version-history":[{"count":9,"href":"https:\/\/www.madrimasd.org\/blogs\/envejecer-positivo\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1964\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":1974,"href":"https:\/\/www.madrimasd.org\/blogs\/envejecer-positivo\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1964\/revisions\/1974"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.madrimasd.org\/blogs\/envejecer-positivo\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=1964"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.madrimasd.org\/blogs\/envejecer-positivo\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=1964"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.madrimasd.org\/blogs\/envejecer-positivo\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=1964"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}