Recientemente la prestigiosa revista Scientific Reports, de Nature publicó los alcances de un estudio que muestra cómo a través de machine learning, se crea un método diagnóstico que podría detectar la enfermedad de Alzheimer a través de un examen visual.

El estudio lleva cerca de cuatro años de trabajo y es desarrollado por un grupo de investigadores multidisciplinario: Claudia Durán, académica de la Escuela de Psicología y co-directora del BrainLat UAI, única mujer en el equipo y experta en modelos marinos transgénicos de la enfermedad e investigación traslacional y biomarcadores de Alzheimer y de la Universidad de Santiago, los ingenieros y matemáticos Joaquín Araya-Arriagada, Sebastián Garay, Cristóbal Rojas, Claudia Duran-Aniotz y Adrián Palacios

La académica cuenta que la investigación “es un resultado en modelos de ratones transgénicos para la enfermedad de Alzheimer que puede ser el primer paso para poder aplicarlo a futuro a personas en distintos estados de la enfermedad. Aunque aún queda mucho camino para poder ser aplicado a personas, es una primera aproximación a un biomarcador accesible y de bajo costo para la enfermedad de Alzheimer”, y es que actualmente los métodos de apoyo diagnóstico de la enfermedad son muy costosos e invasivos, por lo que no toda la población tiene acceso a ellos.

Según indica la experta, “el impacto sería tremendo porque podría ayudar como método de apoyo diagnóstico para las demencias y podría ser un primer tamizaje para población de riesgo como biomarcador costo-efectivo”. Y es que la enfermedad de Alzheimer es un problema de salud pública que demanda soluciones específicas para el diagnóstico oportuno de esta patología, esta investigación estudió cómo la complejidad de la función visual, evaluada por medio del micro electrorretinograma, logra diferenciar animales sanos y animales modelos de la enfermedad de Alzheimer, para así crear este innovador test que permitiría detectar de manera oportuna la demencia.