La investigación del Cibir permitiría conocer el potencial desarrollo de la enfermedad antes de que aparezcan síntomas

La Rioja quiere detectar el alzhéimer con inteligencia artificial
Javier Aparicio, Ignacio Larráyoz y Álvaro Pérez.


1 oct. 2018 15:30H
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POR REDACCIÓN
La Unidad de Biomarcadores y Señalización Molecular del Centro de Investigación Biomédica de La Rioja (Cibir), perteneciente al Área de Enfermedades Neurodegenerativas, ha iniciado un nuevo proyecto de investigación centrado en el diagnóstico precoz de la enfermedad de Alzheimer mediante el empleo de técnicas de inteligencia artificial sobre imágenes de fondo de ojo.

En la presentación de este proyecto, que tiene prevista una duración de tres años, han participado el director gerente de la Fundación Rioja Salud, Javier Aparicio; el investigador principal de la Unidad de Biomarcadores y Señalización Molecular, Ignacio Larráyoz; y el investigador predoctoral del mismo grupo científico, Álvaro Pérez.

El proyecto de investigación consiste en el empleo de imágenes de fondo de ojo convencionales para tratar de detectar, mediante el uso de nuevas tecnologías, marcadores asociados a la enfermedad de Alzheimer que aparecen en la retina. Concretamente, estos marcadores son acúmulos del péptido β-amiloide, uno de los principales marcadores fisiopatológicos de la enfermedad, que aparecen en el cerebro desde las fases más tempranas de la patología y que diversos estudios han demostrado su presencia, del mismo modo, en la retina.

Crear un sistema de análisis informático de imágenes


El objetivo del proyecto se centra en la creación de un sistema de análisis informático de imágenes de fondo de ojo que, mediante una serie de algoritmos basados en las tecnologías de aprendizaje automatizado, sea capaz de realizar una clasificación según la presencia o ausencia de depósitos del péptido ß-amiloide.


Consiste en el empleo de imágenes de fondo de ojo convencionales para detectar alzhéimer


De esta forma, y utilizando nuevas tecnologías de inteligencia artificial, el proyecto busca desarrollar un sistema que caracterice de forma automática estos depósitos en imágenes de fondo de ojo y reporte un potencial desarrollo de la enfermedad antes de que aparezcan los primeros síntomas de deterioro cognitivo.

Durante el desarrollo del sistema se empleará un modelo animal con el objetivo de tener una primera aproximación de su eficiencia para, posteriormente, dar el paso a su desarrollo en humanos. De tener éxito, este sistema supondría una forma no invasiva de detección temprana de la enfermedad de Alzheimer, permitiendo, mediante una imagen de fondo de ojo rutinaria, comprobar de forma inmediata si existen indicios de esta patología.

El reto ante el diagnóstico temprano de la enfermedad


El diagnóstico temprano de la enfermedad de Alzheimer supone un gran reto sanitario, dado que los primeros síntomas asociados a la patología no aparecen hasta años después de haber comenzado su desarrollo. Los métodos actuales parten de la observación de las primeras deficiencias cognitivas y se diagnostican mediante la aplicación de cuestionarios que evalúan el deterioro cognitivo del paciente.

Esta actuación se debe a que uno de los principales marcadores fisiopatológicos de la enfermedad, la aparición de agregados del péptido β-amiloide en el cerebro afectado, solo pueden ser visualizados en muestras del tejido una vez que el paciente ha fallecido.

La retina es una de las partes principales del globo ocular y está tradicionalmente considerada como una extensión del sistema nervioso central ya que son similares tanto anatómicamente como desde el punto de vista del desarrollo embrionario. Por ello, el ojo, y concretamente la retina, es una gran opción para la detección de enfermedades neurodegenerativas.

La imagen de fondo de ojo es una técnica de exploración mediante la cual se toma una fotografía del interior del globo ocular a través de una cámara fija situada frente al paciente. Además, la captura de imágenes de fondo de ojo es una técnica común en los servicios de salud, dado que se utiliza para otros fines, y se almacena dentro de los historiales clínicos de los pacientes.


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