La metodologia permetrà reduir un 67% les proves innecessàries i fins a un 50% els costos de reclutament de persones per aquests estudis
Un nou algoritme d’intel·ligència artificial ajuda a identificar persones que poden beneficiar-se d’estudis de prevenció de l’Alzheimer
La metodologia permetrà reduir un 67% les proves innecessàries i fins a un 50% els costos de reclutament de persones per aquests estudis
Un equip del Barcelonaβeta Brain Research Center (BBRC), el centre de recerca de la Fundació Pasqual Maragall, ha desenvolupat un algoritme d’intel·ligència artificial que, a partir d’imatges de ressonància magnètica, facilita la identificació de persones candidates a estudis de prevenció de la malaltia d’Alzheimer. El projecte ha estat un dels 21 seleccionats d’un total de 102 projectes presentats al programa CaixaImpulse de “la Caixa”, que compta amb la col·laboració de Caixa Capital Risc i EIT Health.
“El projecte preveu realitzar una prova de concepte en un entorn del món real i ens permetrà estudiar quin valor pot tenir la nostra tecnologia per a la societat”, explica el Dr. Juan Domingo Gispert, cap del grup de Neuroimatge del BBRC i líder del projecte. Aquesta prova de concepte es farà a partir de dades recollides de la cohort Alfa+, que està formada per participants de l’Estudi Alfa, impulsat per “la Caixa”.
Cap a una detecció de la fase preclínica més cost-efectiva
Actualment l’Alzheimer no té cura, però s’ha demostrat que la malaltia té una fase preclínica de fins a 20 anys. Durant aquesta fase, les persones no tenen símptomes cognitius (com ara pèrdua de memòria) però poden presentar una acumulació anòmala al cervell de beta amiloide, una proteïna relacionada amb el desenvolupament d’Alzheimer. L’estudi d’aquesta etapa és essencial per desenvolupar tractaments preventius de la demència abans de que apareguin els primers símptomes.
Per identificar els canvis al cervell de persones cognitivament sanes, és necessari realitzar proves estàndard com la punció lumbar o la tomografia per emissió de positrons (PET). Tanmateix, aquestes proves són invasives i costoses, la qual cosa fa que la detecció sigui dificultosa. El nou algoritme desenvolupat per l’equip del Dr. Gispert utilitza la intel·ligència artificial per identificar persones amb més risc de presentar nivells anòmals de beta amiloide. Ho fa a partir d’imatges de ressonància magnètica del cervell, una tècnica menys invasiva que les proves estàndard.
“Aquesta tecnologia permet identificar quines persones necessiten realment les proves estàndard, que es realitzen després de la ressonància, i en quines es poden evitar”, destaca el Dr.Gispert. Així, és possible detectar quines persones es poden beneficiar d’assaigs clínics de prevenció de forma més cost-efectiva. L’ús d’aquesta metodologia permetria reduir un 67% les proves selectives innecessàries i fins a un 50% els costos de reclutament de persones per aquests estudis.
El programa CaixaImpulse
El programa CaixaImpulse de “la Caixa”, en col·laboració amb Caixa Capital Risc i EIT Health, s’adreça a centres de recerca, universitats i hospitals, que treballen en projectes innovadors de l’àmbit de les ciències de la vida i de la salut. L’objectiu és transferir el coneixement de la recerca al mercat perquè la societat se’n pugui beneficiar.
La iniciativa s’emmarca dins el conjunt d’ajuts a la recerca de “la Caixa”, els quals també inclouen beques de postdoctorat i suport a projectes d’excel·lència de recerca en biomedicina i salut. En total, aquest any “la Caixa” ha destinat 28 milions d’euros a 79 projectes de recerca.