Cuando la IA permite la detección temprana de la enfermedad de Parkinson

Investigadores de la Universidad Tecnológica de Troyes (UTT) han desarrollado un método destinado a la detección precoz de la enfermedad de Parkinson. Este nuevo proceso, que combina imágenes médicas e inteligencia artificial, ilustra los avances que esta tecnología hace posible en el mundo médico.

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Detectar la enfermedad de Parkinson antes de los primeros síntomas clínicos

Casi 200.000 personas en Francia padecen Parkinson. La enfermedad generalmente tiene una progresión lenta, y los primeros síntomas molestos aparecen sólo cuando ya han desaparecido del 60 al 80% de las neuronas dopaminérgicas. Por tanto, en determinados casos el diagnóstico podría realizarse entre 10 y 20 años después del inicio de la enfermedad. En 2024, las imágenes cerebrales permitirán confirmar la presencia de la enfermedad de Parkinson en una fase calificada de avanzada, cuando ya hayan aparecido los primeros síntomas clínicos: temblores en las manos, enlentecimiento de los movimientos, etc. El proyecto AMPIATI, liderado por un equipo de la UTT, tiene como objetivo detectar neuronas que pudieron haber desaparecido a causa del Parkinson en fase preclínica, es decir en ausencia de síntomas aparentes.

Creemos que nuestro enfoque podría mejorar la forma en que se diagnostica y trata la enfermedad de Parkinson. Al combinar imágenes médicas e inteligencia artificial, estamos abriendo nuevas perspectivas para mejorar y avanzar en la investigación de esta enfermedad debilitante.

Imágenes cerebrales y modelo de IA

Este método de detección precoz de la enfermedad de Parkinson se basa en imágenes médicas para detectar la desaparición de las neuronas productoras de dopamina antes de la aparición de los primeros síntomas clínicos. Para ello, los investigadores se centraron en un área muy específica del cerebro, la cuerpo estriado, que garantiza en particular el control de los movimientos de los pacientes. Utilizando métodos y modelos específicos de procesamiento de imágenes impulsados ​​por inteligencia artificial, fue posible identificar y extraer biomarcadores de la enfermedad de Parkinson.

Las ilustraciones del diagrama representan la evolución de la enfermedad a lo largo del tiempo. Cada paso está representado por una forma específica. En la etapa 1, el biomarcador es cuadrado, en la etapa 2 toma la forma de un paralelogramo, en la etapa 3, de un diamante, etc.

Utilizando inteligencia artificial y métodos de procesamiento de imágenes, la investigación trabaja para detectar este biomarcador en su estado rectangular, lo que podría indicar un riesgo temprano de desarrollo de enfermedades.

Nuestro proyecto pretende predecir el desarrollo de la enfermedad y ofrecer un manejo personalizado desde sus primeros signos. La ambición declarada de esta investigación no es sólo localizar el biomarcador inicial sino también hacerlo detectable mediante un dispositivo médico innovador y económico que podría revolucionar la prevención y el diagnóstico precoz del Parkinson, haciendo así accesible el seguimiento de la salud neuronal a una población más amplia y reducir la dependencia de las costosas imágenes cerebrales.

Los investigadores ahora desean adaptar este método a un marco generalizable para facilitar la identificación de señales precursoras de la enfermedad de Parkinson por parte de los equipos médicos.

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