El IIS La Fe avanza en el desarrollo de un algoritmo que permita identificar a pacientes con enfermedades neurodegenerativas a través de la imagen médica

Esta técnica, junto a la Inteligencia Artificial, podría ayudar a reducir el número de pacientes a los que se les realiza otra técnica más invasiva, la punción lumbar, para identificar a pacientes con Alzheimer, entre otras enfermedades

La información cuantitativa extraída de imágenes PET es muy útil para el diagnóstico y evaluación de la demencia

Los grupos de Investigación Biomédica en Imagen (GIBI 230) y de Enfermedad en Alzheimer (GINEA) del Instituto de Investigación Sanitaria La Fe (IIS La Fe), en colaboración con el Instituto de Instrumentación para Imagen molecular (I3M) de la Universitat Politénica de València (UPV), trabajan en el desarrollo de un algoritmo que permita, de forma no invasiva, identificar a pacientes con deterioro cognitivo leve que puedan desarrollar enfermedades neurodegenerativas como la Enfermedad de Alzheimer (EA).

El objetivo de este proyecto es desarrollar y validar ese algoritmo de aprendizaje profundo basado en redes neuronales que permita identificar a pacientes con enfermedades neurodegenerativas como la Enfermedad de Alzheimer, la Degeneración Frontotemporal (DFT) y demencia con cuerpos de Lewy (DCLw), entre un grupo de personas con deterioro cognitivo leve (DCL), a través de imágenes cerebrales de Tomografía por Emisión de Positrones con Fluorodesoxiglucosa (PET FDG).

El PET FDG es una técnica no invasiva de diagnóstico propio de la Medicina Nuclear que se basa en detectar la distribución en el cuerpo del radiofármaco FDG administrado en pequeñas dosis. Esta técnica, junto a la Inteligencia Artificial, podría reducir el número de pacientes a los que se les realizan otras mucho más invasivas como una punción lumbar, método a través del cual se obtienen biomarcadores de líquido cefalorraquídeo que permiten distinguir la EA en pacientes con deterioro cognitivo leve (DCL).

Así pues, el propósito del algoritmo, sobre el cual está trabajando el personal investigador, es reducir el uso de esta técnica invasiva en pacientes que tengan una probabilidad reducida de presentar una enfermedad neurodegenerativa.

Una nueva metodología de diagnóstico

Para el desarrollo de este algoritmo de Inteligencia Artificial, que ha conseguido pasar de una fase experimental a una validación operacional dentro del entorno hospitalario, se ha partido de una base de datos que contiene imágenes de PET FDG llamada Alzheimer's Disease Neuroimaging (ADNI). Así pues, para el entrenamiento previo de la red neuronal se ha contado con un total de 822 sujetos de los cuales 472 presentaban la Enfermedad de Alzheimer y 350 deterioro cognitivo leve. En cambio, para la fase de validación, se ha contado con una base de datos independiente conformada por 90 pacientes del Hospital Universitari i Politècnic La Fe de Valencia con DCL.

La información cuantitativa extraída de imágenes PET es muy útil para el diagnóstico y evaluación de la demencia. Sin embargo, a veces resulta compleja visualmente para los médicos, por eso la Inteligencia Artificial (IA) puede ser de gran apoyo para el diagnóstico y, en la actualidad, proporciona resultados satisfactorios. En este sentido, este algoritmo que extrae y utiliza información de imágenes de PET FDG ha permitido la predicción en una etapa temprana de enfermedades neurodegenerativas en pacientes con deterioro cognitivo leve (DCL) con una exactitud del 80%.

Aún así, el proyecto DEEPBRAIN (Deep Learning para diagnosis asistida por ordenador de enfermedades neurodegenerativas) DEEPPET (Valoración y transferencia de resultados de Deep-Learning de análisis de imágenes neurológicas de Tomografía por Emisión de Positrones [PET]) tiene que seguir avanzando en mejoras en la exactitud de predicción y de la adaptación del software para su uso clínico. Por todo ello, tanto el IIS La Fe como el grupo I3M de la UPV mantendrán la colaboración con la Unidad de Demencia y el Área de Imagen del Hospital La Fe.

El estado actual de la demencia

La demencia representa una verdadera epidemia mundial debido al envejecimiento progresivo de la sociedad. Se trata de una enfermedad que supone la pérdida de autonomía del paciente y un impedimento para mantener su actividad social, laboral y de ocio ya que consiste en el deterioro persistente de las funciones cerebrales como memoria, orientación, cálculo, lenguaje y percepción espacial. Además, es la principal causa de dependencia e incapacidad en las personas mayores que implica una morbilidad muy elevada y, en consecuencia, un gran coste económico, social y sanitario que recae, principalmente, en los familiares.

Se estima que alrededor de 50 millones de personas sufren demencia en todo el mundo y el 75% de estos casos corresponde al Alzheimer, sin embargo, según el informe de 2016 de Alzheimer's Disease International, está previsto que estas cifras alcancen los 130 millones en 2050. Por tanto, el diagnóstico precoz es fundamental para el tratamiento óptimo de los pacientes.