Un equipo internacional de investigadores dirigido por la University College London (Reino Unido) ha desarrollado un algoritmo de inteligencia artificial (IA) capaz de detectar sutiles anomalías cerebrales que provocan ataques epilépticos.
El proyecto, denominado 'Multicentre Epilepsy Lesion Detection' (MELD) y publicado en la revista científica 'Brain', utilizó más de 1.000 resonancias magnéticas de pacientes procedentes de 22 centros de epilepsia de todo el mundo para desarrollar el algoritmo, que proporciona informes sobre dónde se encuentran las anomalías en los casos de displasia cortical focal (DCF) resistente a los medicamentos, una de las principales causas de epilepsia.
Las DCF son zonas del cerebro que se han desarrollado de forma anormal y suelen causar epilepsia resistente a los medicamentos. Suelen tratarse con cirugía, pero identificar las lesiones a partir de una resonancia magnética es un reto constante para los médicos, ya que las resonancias magnéticas de las DFC pueden parecer normales.
Para desarrollar el algoritmo, el equipo cuantificó las características corticales de las resonancias magnéticas, como el grosor o el pliegue de la superficie de la corteza cerebral, y utilizó unas 300.000 localizaciones en el cerebro.
A continuación, los investigadores entrenaron el algoritmo con ejemplos etiquetados por radiólogos expertos como cerebros sanos o con DCF, en función de sus patrones y características.
Los resultados revelaron que, en general, el algoritmo fue capaz de detectar la DCF en el 67% de los casos de la cohorte (538 participantes)
Anteriormente, 178 de los participantes habían sido considerados negativos para la RM, lo que significa que los radiólogos no habían podido encontrar la anomalía; sin embargo, el algoritmo MELD fue capaz de identificar la DCF en el 63% de estos casos.
Esto es especialmente importante, ya que si los médicos pueden encontrar la anomalía en el escáner cerebral, la cirugía para eliminarla puede proporcionar una cura.
"Hicimos hincapié en crear un algoritmo de IA que fuera interpretable y pudiera ayudar a los médicos a tomar decisiones. Mostrar a los médicos cómo el algoritmo MELD hacía sus predicciones fue una parte esencial de ese proceso", ha comentado una de las líderes del trabajo, Mathilde Ripart.
"Este algoritmo podría ayudar a encontrar más de estas lesiones ocultas en niños y adultos con epilepsia, y permitir que más pacientes con epilepsia sean considerados para una cirugía cerebral que podría curar la epilepsia y mejorar su desarrollo cognitivo", ha añadido otro de los autores, Konrad Wagstyl.
Alrededor del 1% de la población mundial padece la grave enfermedad neurológica de la epilepsia, que se caracteriza por frecuentes crisis. Aunque existen tratamientos farmacológicos para la mayoría de las personas con epilepsia, entre el 20 y el 30% no responden a los medicamentos.
En los niños que han sido operados para controlar su epilepsia, la DCF es la causa más común, y en los adultos es la tercera causa más común. Además, de los pacientes con epilepsia que tienen una anomalía en el cerebro que no se puede encontrar en las resonancias magnéticas, la DGF es la causa más común.