La enfermedad de Alzheimer es una enfermedad neurodegenerativa que es la principal causa de demencia senil y conduce a la pérdida de la memoria, así como las funciones cognitivas.

Mediante el uso de la resonancia magnética no invasiva se pueden identificar los cambios en las diferentes áreas del cerebro, lo que permite un diagnóstico precoz de la enfermedad y ofrece la posibilidad de frenarla, según informa la revista New Scientist.
Para este diagnóstico precoz, los investigadores Nicola Amoroso y Marianna La Rocca de la Universidad de Bari, Italia, han desarrollado un algoritmo de aprendizaje automático que es capaz de distinguir los cambios estructurales en el cerebro causados por la enfermedad de Alzheimer.

Los investigadores entrenaron su programa de IA con la exposición de 67 imágenes de resonancia magnética, divididas en pequeñas secciones de diferente tamaño, 38 pertenecientes a pacientes con Alzheimer y 29 a personas sanas. La tarea del algoritmo fue diferenciar el cerebro sano del enfermo.

Resultó que el algoritmo hacía una clasificación más precisa del Alzheimer con las secciones de tamaño entre 2250 y 3200 milímetros cúbicos, lo cual, según La Rocca, curiosamente coincide con el tamaño de las estructuras anatómicas más frecuentemente asociadas con la enfermedad, como la amígdala y el hipocampo.
Después se probó el algoritmo una segunda vez en 148 sujetos. De los cuales, 52 estaban sanos, 48 ya tenían la enfermedad de Alzheimer y 48 sufrían un deterioro cognitivo leve que condujo al desarrollo de la enfermedad de Alzheimer con una diferencia de entre dos años y medio y nueve años más tarde.

Los resultados demostraron que el algoritmo podía predecir el diagnóstico o la progresión de pacientes con Alzheimer con una precisión del 86%. Además, reveló una diferencia entre un cerebro sano y un cerebro con pequeños trastornos en el 84% de los casos.

Así, el algoritmo logró detectar los cambios asociados al Alzheimer años antes de la aparición de los primeros síntomas. Aún más, los investigadores opinan que con una base de datos más amplia, es posible que el algoritmo pueda predecir la enfermedad incluso antes.

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