Investigadores de la Universidad de Massachusetts Amherst han recibido una subvención de dos años por valor de $278,118 dólares del Instituto Nacional de Salud (NIH) para desarrollar innovadores modelos de aprendizaje profundo para la detección temprana de la enfermedad de Alzheimer utilizando datos clínicos, incluidas resonancias magnéticas cerebrales del mundo real.
El objetivo principal de esta investigación es identificar a los pacientes de Alzheimer en una etapa temprana, idealmente dos o más años antes de que se manifiesten los síntomas, y también identificar a las poblaciones en riesgo de desarrollar la enfermedad utilizando datos de resonancias magnéticas cerebrales. Esto permitirá a los investigadores probar intervenciones y medicamentos que puedan interrumpir potencialmente la progresión de la enfermedad. Para lograr esto, los investigadores se basarán en datos clínicos multimodales, incluidas las resonancias magnéticas cerebrales.
La Dra. Madalina (Ina) Fiterau, investigadora principal y líder del proyecto, destaca la importancia de identificar los cambios cerebrales tempranamente, afirmando: «El sesenta por ciento del tejido cerebral de un paciente desaparece en el momento del diagnóstico, y en esa etapa ya no se puede recuperar. Lo que nos gustaría hacer es identificar esos cambios temprano, al menos dos años antes del inicio, y luego, basándonos en eso, determinar qué tratamientos funcionan».
A diferencia de investigaciones anteriores que utilizaban datos especializados de la Iniciativa de Neuroimagen del Alzheimer (ADNI), este estudio tiene como objetivo desarrollar modelos que utilicen resonancias magnéticas estándar en lugar de datos modificados. La Dra. Joyita Dutta, otra investigadora principal en el estudio, explica que si bien los datos especializados son útiles, carecen de generalizabilidad en escenarios del mundo real. El objetivo es entrenar a los modelos de aprendizaje profundo para extraer características relevantes de las resonancias magnéticas cerebrales estándar, centrándose específicamente en regiones conocidas por verse afectadas por el Alzheimer, como el hipocampo, la corteza cerebral y las cavidades ventriculares.
Además, el equipo de investigación busca superar los sesgos del modelo que surgen de las brechas demográficas presentes en los datos del ADNI. Los datos del ADNI consisten predominantemente en individuos blancos altamente educados, lo cual no representa con precisión a la diversa población afectada por el Alzheimer. Al abordar estos sesgos, los modelos se pueden aplicar de manera más efectiva a diversas poblaciones de pacientes.
Esta investigación financiada por la subvención es un paso significativo hacia la detección e intervención temprana del Alzheimer, brindando esperanza para mejorar los resultados de los pacientes y allanando el camino para posibles terapias modificadoras de la enfermedad.
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