Investigadores del Hospital Mount Sinai de Nueva York (EEUU) han empleado nuevos métodos de inteligencia artificial para examinar las características estructurales y celulares de los tejidos del cerebro humano para ayudar a determinar las causas de la enfermedad de Alzheimer y otros trastornos relacionados.

El equipo de investigación descubrió que estudiar las causas del deterioro cognitivo mediante el uso de un método imparcial basado en inteligencia artificial (IA), a diferencia de los marcadores tradicionales como las placas amiloides, revela anormalidades microscópicas inesperadas que pueden predecir la presencia de este trastorno, según publica la revista ´Acta Neuropathologica Communications´.

Nuevo paradigma

"La aplicación de IA representa un paradigma completamente nuevo para el estudio de la demencia y tendrá un efecto transformador en la investigación de enfermedades cerebrales complejas, especialmente la enfermedad de Alzheimer", señaló el coautor, Dr. John Crary, profesor de patología, medicina molecular y basada en células, Neurociencia e Inteligencia Artificial y Salud Humana, en la Escuela de Medicina Icahn en Mount Sinai.

El equipo de Mount Sinai identificó y analizó la estructura y las características celulares de dos regiones del cerebro, el lóbulo temporal medio y la corteza frontal. En un esfuerzo por mejorar el estándar de la evaluación del cerebro post mortem para identificar signos de enfermedades, los investigadores utilizaron un algoritmo de aprendizaje profundo supervisado débilmente para examinar imágenes de diapositivas de tejidos de autopsia del cerebro humano de un grupo de más de 700 donantes ancianos para predecir la presencia o ausencia. de deterioro cognitivo. Dicho enfoque es capaz de manejar fuentes ruidosas, limitadas o imprecisas para proporcionar señales para etiquetar grandes cantidades de datos de entrenamiento en un entorno de aprendizaje supervisado.

"Aprovechar la IA nos permite observar exponencialmente más características de la enfermedad, un enfoque relevante cuando se aplica a un sistema complejo como el cerebro humano", expresó el coautor correspondiente Kurt W. Farrell, profesor asistente de Patología, Molecular y Celular. Medicina basada, neurociencia e inteligencia artificial y salud humana, en Icahn Mount Sinai.

"Es fundamental realizar más investigaciones sobre la interpretabilidad en las áreas de neuropatología e inteligencia artificial, de modo que los avances en el aprendizaje profundo puedan traducirse para mejorar los enfoques de diagnóstico y tratamiento para la enfermedad de Alzheimer y trastornos relacionados de una manera segura y eficaz", concluyó.