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Primer punto de referencia en el mundo para medición de atrofia cerebral creado usando IRM 'falsas' desarrolladas mediante IA

Por el equipo editorial de MedImaging en español
Actualizado el 15 Feb 2023
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Imagen: Los investigadores han utilizado el aprendizaje automático para avanzar en la investigación de la enfermedad de Alzheimer (Fotografía cortesía de CSIRO)
Imagen: Los investigadores han utilizado el aprendizaje automático para avanzar en la investigación de la enfermedad de Alzheimer (Fotografía cortesía de CSIRO)

El Alzheimer es la forma más común de demencia y representa del 60 % al 80 % de los casos. Una forma de medir su progreso es a través de imágenes de resonancia magnética (IRM) que muestran adelgazamiento cortical. Sin embargo, evaluar el inicio y la progresión de la enfermedad de Alzheimer utilizando IRM cerebrales plantea un desafío, ya que los cambios en el grosor de la corteza cerebral son extremadamente pequeños, generalmente en el rango submilimétrico. Las técnicas avanzadas de aprendizaje automático se utilizan generalmente para la investigación del cerebro para examinar los cambios en el grosor cortical, aunque la ausencia de un conjunto de datos de "verdad real" clínicamente preciso significó que no se pudo evaluar su sensibilidad para la detección de pequeños niveles de atrofia. Hasta ahora, la única forma de obtener una medida real del grosor cortical era estudiando el cerebro post-mortem. Sin embargo, esto nuevamente plantea un desafío ya que el cerebro comienza a encogerse inmediatamente después de la muerte, lo que da como resultado lecturas inexactas.

Ahora, científicos de CSIRO (Canberra, Australia), en asociación con la Universidad Tecnológica de Queensland (Brisbane, Australia), han utilizado inteligencia artificial (IA) para desarrollar el primer punto de referencia mundial para medir la atrofia cerebral, o adelgazamiento, en enfermedades neurodegenerativas, incluida la enfermedad de Alzheimer. La atrofia cortical (adelgazamiento de la corteza cerebral) puede comenzar hasta 10 años antes de la aparición de los síntomas clínicos de la enfermedad de Alzheimer. La nueva técnica permite a los investigadores establecer la cantidad y la ubicación de la degeneración cerebral con la que desean comparar para lograr una imagen clara del mejor método para la cuantificación del grosor cortical. La técnica puede probar la sensibilidad de los métodos a un nivel minúsculo y determinar si un método puede detectar cambios en el grosor de solo 0,01 milímetros.

Los científicos creen que tienen pruebas sólidas de que DL+DiReCT, un método basado en el aprendizaje profundo para medir el grosor cortical, es robusto y sensible a cambios sutiles en la atrofia. La técnica se puede aplicar a la investigación de cualquier enfermedad cerebral que implique neurodegeneración y marca un importante paso adelante para comprender mejor la demencia y otras enfermedades cerebrales debilitantes. La técnica también podría usarse para predecir el nivel de degeneración cortical esperado en una persona a lo largo del tiempo. La tecnología se desarrolló sobre la base de las IRM de uso común y relativamente económicas. Los investigadores han hecho públicas las imágenes del conjunto de datos sintéticos para los médicos y científicos que pueden usar las imágenes sintéticas para realizar sus propias evaluaciones de los métodos de cuantificación del grosor cortical.

"Usando el poder del aprendizaje automático, pudimos producir un conjunto de IRM artificial de cerebros con signos predefinidos de neurodegeneración en la región de la corteza, la capa externa del cerebro más afectada por la enfermedad de Alzheimer", dijo Filip Rusak, científico investigador de Centro de Investigación de e-Health de Australia de CSIRO. "Antes de estos hallazgos, no había forma de determinar de manera concluyente la sensibilidad de los diversos métodos utilizados para medir el espesor cortical en pacientes con enfermedad de Alzheimer".

Enlaces relacionados:
CSIRO
Universidad Tecnológica de Queensland

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