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Machine Learning como predictor de Alzheimer

21 de Septiembre 2020 Investigación Noticias

Actualmente 50 millones de personas sufren de demencia, siendo la enfermedad de Alzheimer (EA) la demencia más común y los estudios indican que esta cifra se triplicaría para el año 2050. En Chile el 1,06% de la población padece demencia y tal como indica el estudio liderado por la investigadora del Centro de Neurociencias Social y Cognitiva (CSCN) UAI, Claudia Duran-Aniotz, las demencias permanecen sin ninguna prevención o tratamiento, y más importante aún, sin método diagnóstico temprano efectivo a la fecha.

En el Día Internacional del Alzheimer, 21 de septiembre, el objetivo es visibilizar todas las aristas de esta enfermedad para promover mejoras tanto en el diagnóstico como en el tratamiento, y justamente los académicos UAI Claudia Durán-Aniotz y Agustín Ibáñez de la Escuela de Psicología, junto a Rolando De La Cruz de la Facultad de Ingeniería y Ciencias (FIC) UAI, se adjudicaron un proyecto del Fondo de Fomento al Desarrollo Científico y Tecnológico (FONDEF) para estudiar nuevas herramientas que permitan el apoyo diagnóstico y/o la detección temprana del Alzheimer en la población chilena.

El escenario nacional en términos de evaluación clínica, pruebas neuropsicológicas y neuroimágenes “nos brindan un diagnóstico bastante certero del Alzheimer, sin embargo, solo un porcentaje limitado de la población tiene acceso a estas evaluaciones”, indica Claudia Durán-Aniotz. En este contexto, “identificar nuevos biomarcadores en sangre como método de tamizaje para detectar sujetos en riesgo de desarrollar Alzheimer en etapas previas a la enfermedad, es de necesaria urgencia para permitir un apoyo del diagnóstico precoz, masivo y a un bajo costo y realizar tratamientos preventivos que retrasen la aparición de los síntomas clínicos”, explica la académica.

El objetivo principal del estudio en el que trabajan los académicos UAI, en conjunto con investigadores del centro GERO y la Universidad Mayor, está en generar un algoritmo automatizado con herramientas de machine learning que permita el apoyo diagnóstico precoz de la Enfermedad de Alzheimer (EA) en la población chilena. “Usando datos de diversos tipos como evaluaciones clínicas, neuropsicológicas, neuroimágenes y los miRNAs circulantes recogidos en individuos con deterioro congnitivo leve, entrenaremos algoritmos de machine learning con el fin de predecir el riesgo de desarrollar la EA, buscando así que dicho algoritmo sea una herramienta de apoyo en el ámbito clínico“, explica el profesor de la FIC Rolando De La Cruz.

Esto porque en Chile, en Latinoamérica y en el resto del mundo no existe un diagnóstico precoz para las demencias. “Por eso es que implementar un método de diagnóstico precoz como apoyo al diagnóstico clínico es de vital importancia, y uno de los caminos es hacer investigaciones innovadoras con cohortes establecidas y muy bien estudiadas desde un enfoque multidisciplinario”, agregan los investigadores UAI.

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