Gráficos de araña con probabilidad (en %) para diferentes síndromes. Los grupos de pacientes se grafican juntos, y el respectivo diagnóstico correcto basado en criterios clínicos se escribe en letras rojas en negrita y se enmarca dentro de un recuadro. Abreviaturas: enfermedad de Alzheimer AD; demencia frontotemporal variante conductual de la bvFTD; síndrome corticobasal CBS; lvPPA variante logopénica afasia progresiva primaria; nfvPPA variante no fluida de afasia progresiva primaria; PSP parálisis supranuclear progresiva; svPPA variante semántica afasia progresiva primaria. Crédito: NeuroImagen: Clínica (2023). DOI: 10.1016/j.nicl.2023.103320
Investigadores de MPI CBS y del Centro Médico de la Universidad de Leipzig han utilizado nuevas técnicas de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático para detectar formas raras de demencia en imágenes de resonancia magnética. En su estudio, los investigadores muestran que la IA puede reconocer automáticamente patrones en los datos de imágenes del paciente que son específicos de formas raras de demencia, lo que permite un diagnóstico temprano. Incluyeron la enfermedad de Alzheimer con deterioro de la memoria, así como muchas otras enfermedades que pueden caracterizarse por cambios en el lenguaje, la personalidad o la función motora.
El Sr. M. notó a la edad de 40 años que algunas palabras ya no se le ocurrían. Esto afectó particularmente a palabras poco utilizadas como «flipper» o «filler». Sin embargo, la comprensión del lenguaje funcionó en la vida profesional y privada cotidiana. Tampoco podía recordar los nombres de conocidos y colegas. Su esposa notó que ya no la escuchaba bien y no podía desconectar del trabajo. ¿Qué estaba mal con él?
En el hospital se detectó una disminución del volumen cerebral en el lóbulo temporal. Pero, ¿qué enfermedad padecía el señor M.? Una demencia tipo Alzheimer, pero ¿tenía problemas de memoria? Sin embargo, todavía era relativamente joven, ¿no solo las personas mayores tenían tales enfermedades? Los médicos descubrieron que el Sr. M. no podía nombrar correctamente las cosas que se le mostraban, especialmente los animales. No estaba seguro de qué características eran típicas de ciertas cosas, por ejemplo, si una jirafa tiene pelaje o escamas. También hubo problemas con la memoria.
Matthias Schroeter, que realiza investigaciones en el MPI CBS y trabaja como psiquiatra consultor en la Clínica de Neurología Cognitiva del Centro Médico de la Universidad de Leipzig, explica: «Preguntas como las planteadas por el Sr. M., un paciente de nuestro estudio, son típica en la práctica clínica diaria. En primer lugar, surge la pregunta sobre el diagnóstico correcto para que la terapia pueda adaptarse a cada paciente individual y su enfermedad específica».
«Sin embargo, además de la demencia de Alzheimer, que es la enfermedad neurodegenerativa más conocida y que se caracteriza por alteraciones en la memoria, existen muchas otras enfermedades que también requieren una terapia diferente. Las llamadas ‘enfermedades huérfanas’ o enfermedades raras que muchas veces puede ocurrir a edades tempranas, requieren de centros médicos especializados”.
En su estudio, Schroeter y su colega Leonie Lampe utilizaron nuevas técnicas de inteligencia artificial y aprendizaje automático para detectar automáticamente estas enfermedades. Los investigadores utilizaron imágenes de resonancia magnética (IRM) para analizar la estructura de los cerebros de los pacientes del Centro Médico de la Universidad de Leipzig y de otros centros clínicos de Alemania. Pudieron demostrar que las formas raras de demencia se pueden detectar temprano de esta manera.
Además de los pacientes que tenían la enfermedad de Alzheimer con deterioro de la memoria, también incluyeron muchas otras enfermedades que pueden caracterizarse por un cambio en el lenguaje, la personalidad o las habilidades motoras. «En comparación con estudios anteriores, no solo pudimos identificar enfermedades muy bien en comparación con individuos sanos, sino que además pudimos identificar la enfermedad específica en comparación con otras enfermedades de demencia. Este es un paso decisivo en el camino hacia una terapia personalizada. adaptado a cada persona afectada y a su enfermedad», resume Matthias Schroeter.
Al Sr. M. finalmente se le diagnosticó una enfermedad de las funciones del lenguaje, una variante semántica de la afasia progresiva primaria. La terapia intensiva le permitió compensar sus problemas, para que pueda seguir ejerciendo su profesión de vendedor ocho años después del diagnóstico. «Incluso si el curso de estas enfermedades progresa, los afectados en las primeras etapas de la enfermedad pueden continuar trabajando y gestionando su vida diaria con apoyo. Por eso, el diagnóstico precoz y la adaptación individual de las medidas terapéuticas son cruciales», dice Matthias Schroeter.
La investigación se publica en la revista NeuroImagen: Clínica.
Leonie Lampe et al, Predicción multiclase de diferentes síndromes de demencia basada en imágenes de resonancia magnética volumétrica multicéntrica, NeuroImagen: Clínica (2023). DOI: 10.1016/j.nicl.2023.103320
Citación: AI detecta formas raras de demencia (2023, 11 de enero) recuperado el 11 de enero de 2023 de https://medicalxpress.com/news/2023-01-ai-rare-dementia.html
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