La metodología permitirá reducir un 67% las pruebas selectivas innecesarias y hasta un 50% los costes de reclutamiento de personas para estos estudios.
Un nuevo algoritmo de inteligencia artificial ayuda a identificar a personas que pueden beneficiarse de estudios de prevención del Alzheimer
La metodología permitirá reducir un 67% las pruebas selectivas innecesarias y hasta un 50% los costes de reclutamiento de personas para estos estudios.
Un equipo del Barcelonaβeta Brain Research Center (BBRC), el centro de investigación de la Fundación Pasqual Maragall, ha desarrollado un algoritmo de inteligencia artificial que, a partir de imágenes de resonancia magnética, facilita la identificación de personas candidatas a estudios de prevención de la enfermedad de Alzheimer. El proyecto ha sido uno de los 21 seleccionados de un total de 102 proyectos presentados al programa CaixaImpulse de ”la Caixa”, que cuenta con la colaboración de Caixa Capital Risc y EIT Health.
“El proyecto prevé realizar una prueba de concepto en un entorno del mundo real y nos permitirá estudiar qué valor puede tener nuestra tecnología para la sociedad”, explica el Dr. Juan Domingo Gispert, jefe del grupo de Neuroimagen del BBRC y líder del proyecto. Esta prueba de concepto se hará a partir de datos recogidos de la cohorte Alfa+, que está formada por participantes del Estudio Alfa, impulsado por “la Caixa”.
Hacia una detección de la fase preclínica más coste-efectiva
Actualmente el Alzheimer no tiene cura, pero se ha demostrado que la enfermedad tiene una fase preclínica de hasta 20 años. Durante esta fase, las personas no tienen síntomas cognitivos (como pérdida de memoria) pero pueden presentar una acumulación anómala en el cerebro de beta amiloide, una proteína relacionada con el desarrollo del Alzheimer. El estudio de esta etapa es esencial para desarrollar tratamientos preventivos de la demencia antes de que aparezcan los primeros síntomas.
Para identificar los cambios en el cerebro de personas cognitivamente sanas, es necesario realizar pruebas estándar como la punción lumbar o el tomografía por emisión de positrones (PET). Sin embargo, estas pruebas son invasivas y costosas, lo que hace que la detección sea dificultosa. El nuevo algoritmo desarrollado por el equipo del Dr. Gispert utiliza la inteligencia artificial para identificar a personas con más riesgo de presentar niveles anómalos de beta amiloide. Lo hace a partir de imágenes de resonancia magnética del cerebro, una técnica menos invasiva que las pruebas estándar.
“Esta tecnología permite identificar qué personas necesitan realmente las pruebas estándar, que se realizan tras la resonancia, y en qué casos se pueden evitar”, destaca el Dr. Gispert. Así, es posible detectar qué personas se pueden beneficiar de ensayos clínicos de prevención de forma más rentable. El uso de esta metodología permitiría reducir un 67% de las pruebas selectivas innecesarias y hasta un 50% los costes de reclutamiento de personas por estos estudios.
Sobre el programa CaixaImpulse
El programa CaixaImpulse de “la Caixa”, en colaboración con Caixa Capital Risc y EIT Health, se dirige a centros de investigación, universidades y hospitales, que trabajan en proyectos innovadores del ámbito de las ciencias de la vida y de la salud. El objetivo es transmitir el conocimiento de la investigación al mercado para que la sociedad pueda beneficiarse.
La iniciativa se enmarca dentro del conjunto de ayudas a la investigación de “la Caixa”, las cuales también incluyen becas de postdoctorado y apoyo a proyectos de excelencia de investigación en biomedicina y salud. En total, este año “la Caixa” ha destinado 28 millones de euros a 79 proyectos de investigación.