Las imágenes en 3D y la IA se combinan para diagnosticar los grados de Parkinson

Se trata de un sistema que permite precisar la fase en la que se encuentra, distinguiendo entre cuatro diferentes, en función de la gravedad

Tecnología y enfermedades neurodegenerativas (Foto. Freepik)
Tecnología y enfermedades neurodegenerativas (Foto. Freepik)
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16 junio 2021 | 00:00 h

Una nueva herramienta desarrollada por la Universidad de Córdoba, en colaboración con la Unidad de Medicina Nuclear del Hospital Reina Sofía, podría permitir al personal sanitario diagnosticar diferentes grados de Parkinson, una enfermedad que, según datos de la Organización Mundial de la Salud (OMS), afecta a siete millones de personas en todo el mundo.

Hasta la fecha, según el investigador del grupo AYRNA Javier Barbero, "la mayoría de los diagnósticos solo determinan si el paciente padece o no esta enfermedad". El equipo de investigación ha desarrollado un sistema que permite precisar la fase en la que se encuentra, distinguiendo entre cuatro diferentes, en función de la gravedad.

En concreto, esta nueva metodología combina la inteligencia artificial y el uso de imágenes tridimensionales del área del cerebro en la que se está produciendo la degeneración neuronal.

Para ello, el equipo de investigación ha analizado, vóxel a vóxel (el equivalente a un píxel 3D), más de 500 fotografías de cerebros de personas con síntomas compatibles con la enfermedad. El resultado es un algoritmo matemático que, tras haber procesado toda esta información, es capaz de estimar, una vez escaneada la imagen del cerebro del paciente, la gravedad de la enfermedad, en función del daño neuronal.

Esta nueva metodología combina la inteligencia artificial y el uso de imágenes tridimensionales del área del cerebro en la que se está produciendo la degeneración neuronal

“La nueva herramienta produce esta estimación de forma automática, brindando un diagnóstico inicial que, por supuesto, luego tiene que ser confirmado por el personal médico, con las imágenes frente a ellos”, ha explicado Pedro Antonio Gutiérrez, otro de los autores del estudio, junto a César Hervás, Antonio Durán y Julio Camacho.

El investigador, además, ha señalado que el algoritmo es capaz de determinar "qué áreas escaneadas del cerebro son las más importantes y, por tanto, aquellas en las que el personal especializado debe centrar su atención para confirmar el diagnóstico".

DETECTA LA DENSIDAD DE LA DOPAMINA

La enfermedad de Parkinson desencadena una pérdida de densidad en las proteínas encargadas de transportar la dopamina, aneurotransmisor fundamental para el control del movimiento. Estas imágenes en 3D son capaces de detectar la densidad de estas proteínas y determinar los lugares del cerebro donde se encuentran, lo que ofrece pistas sobre la gravedad de la enfermedad.

Así, "el proyecto no busca sustituir las valoraciones de personal especializado, sino ofrecer apoyo para la toma de decisiones médicas", ha reiterado Hervás.

En cualquier caso, determinar con mayor precisión la fase en la que se encuentra esta patología podría ayudar a ajustar la cantidad de medicación necesaria, conduciendo así a mejores tratamientos para una enfermedad crónica para la que aún no existe cura, aunque su pronóstico ha mejorado notablemente gracias a los avances en neurología y desarrollo de nuevos fármacos.

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