Logran en Córdoba una herramienta para diagnosticar las fases del Parkinson

Una nueva herramienta, que combina imágenes en 3D e inteligencia artificial, desarrollada por la Universidad de Córdoba (UCO) en cooperación con la Unidad de Medicina Nuclear del Hospital Universitario Reina Sofía, que dirige el doctor Juan Antonio Vallejo, podría permitir al personal sanitario diagnosticar desde este momento diferentes grados de afección del Parkinson.

El Parkinson es una enfermedad que, conforme los datos que maneja la Organización Mundial de la Salud (OMS), afecta a siete millones de personas en el mundo entero.

Hasta la fecha, conforme ha explicado el estudioso del grupo Ayrna Javier Barbero, «la mayor parte de diagnósticos solo distingue si el paciente sufre o bien no esta enfermedad«. El equipo de investigación ha desarrollado un sistema que deja especificar la fase en la que se halla, distinguiendo entre cuatro tipos de estadios diferentes en función de la gravedad.

IA y 3D

Específicamente, esta nueva metodología combina inteligencia artificial y el uso de imágenes en tres dimensiones de la zona del cerebro en las que se genera la degeneración neuronal. Para ello, el equipo de investigación ha analizado voxel a voxel –el equivalente al pixel en 3D– más de 500 fotografías cerebrales de personas con síntomas compatibles con la enfermedad.

El resultado es un algoritmo matemático que, tras haber procesado toda esta información, es capaz de estimar, una vez escaneada la imagen del cerebro del paciente, el grado de afectación de la enfermedad en función del daño neuronal.

«La nueva herramienta efectúa esta estimación de manera automática, un diagnóstico inicial que, lógicamente, entonces deberá garantizar el personal médico con las imágenes delante», ha explicado Pedro Antonio Gutiérrez, otro de los autores del estudio junto a César Hervás, Antonio Durán y Julio Camacho.

En este sentido, tal como ha destacado el investigador, el algoritmo es capaz de determinar «qué zonas escaneadas del cerebro son las más esenciales y, por consiguiente, en las que el personal especializado debe centrar su atención para confirmar el diagnostico».

Ubicación de la dopamina

A lo largo de la enfermedad de Parkinson se genera una pérdida de densidad de las proteínas encargadas de transportar la dopamina, un neurotransmisor esencial en el control del movimiento. Precisamente, estas imágenes en 3D son capaces de advertir la densidad de estas proteínas y establecer los lugares cerebrales en las que se hallan, por esta razón, su ubicación ofrece pistas sobre la gravedad de la enfermedad.

El trabajo, de esta manera, «no busca substituir el criterio del personal especializado sino ofrecer un apoyo en la toma de decisiones médicas», ha señalado César Hervás, investigador primordial del conjunto Ayrna.

En todo caso, establecer con mayor precisión la fase en la que se encuentra esta afección podría asistir a ajustar la cantidad de medicación precisa y determinar, de este modo, un mejor tratamiento para una enfermedad crónica que, si bien no tiene cura como tal a día de hoy, ha mejorado notablemente su pronóstico gracias al avance de la medicina neurológica y al desarrollo de nuevos fármacos.

El proceso, además, ha sido ratificado a través de 2 metodologías diferentes, publicadas ambas en gacetas científicas. La primera de ellas emplea técnicas tradicionales de clasificación ordinal, al tiempo que la segunda se basa en las llamadas redes neuronales convolucionales, un género de modelos de inteligencia artificial muy efectivos para tareas de visión como la clasificación de imágenes.

Fuente: Europa Press