Los científicos determinaron un simple examen de la vista combinado con una poderosa tecnología de aprendizaje automático de inteligencia artificial (IA) que puede proporcionar una detección temprana de la enfermedad de Parkinson.

La investigación se presenta en la reunión anual de la Sociedad Radiológica de América del Norte (RSNA). La enfermedad de Parkinson es una enfermedad progresiva del sistema nervioso central que afecta a millones de personas en todo el mundo. El diagnóstico generalmente se basa en síntomas como temblores, rigidez muscular y deterioro del equilibrio, un enfoque que tiene limitaciones significativas.

«El problema con este método es que los pacientes generalmente desarrollan síntomas solo después de una progresión prolongada con daño significativo a las neuronas cerebrales dopaminérgicas», dijo el autor principal del estudio, Maximillian Diaz, estudiante de doctorado en ingeniería biomédica en la Universidad de Florida en Gainesville. , Florida. «Esto significa que estamos diagnosticando pacientes al final del proceso de la enfermedad».

La progresión de la enfermedad se caracteriza por el deterioro de las células nerviosas que diluyen las paredes de la retina, la capa de tejido que recubre la parte posterior del globo ocular. La enfermedad también afecta los vasos sanguíneos microscópicos o microvasculatura de la retina. Estas características representan una oportunidad para aprovechar el poder de la IA para examinar imágenes de los ojos en busca de signos de la enfermedad de Parkinson.

Para el nuevo estudio, Díaz colaboró ​​con el estudiante graduado Jianqiao Tian y el neurólogo Adolfo Ramirez-Zamora, MD en la Universidad de Florida, bajo la dirección de Ruogu Fang, PhD, director del Departamento de Evaluación y Aprendizaje para Informática Médica Inteligente en J Crayton Pruitt del Laboratorio de Ingeniería Biomédica (SMILE).

Los investigadores implantaron un tipo de aprendizaje de IA llamado máquina de vectores de apoyo (SVM) que existe desde 1989. Usando fotos de la parte posterior del ojo de pacientes con enfermedad de Parkinson y participantes de control, entrenaron a la SVM para detectar señales en las imágenes. sugestivo de enfermedad.

Los resultados indicaron que las redes de aprendizaje automático pueden clasificar la enfermedad de Parkinson en función de la vasculatura de la retina, siendo las principales características los vasos sanguíneos más pequeños. Los métodos propuestos apoyan aún más la idea de que los cambios en la fisiología del cerebro se pueden observar en el ojo.

«El hallazgo más importante de este estudio fue que se diagnosticó una enfermedad cerebral con una imagen básica del ojo», dijo Díaz. «Esto es muy diferente de los enfoques tradicionales en los que, para encontrar un problema en el cerebro, se observan diferentes imágenes cerebrales».

Díaz señaló que estos enfoques tradicionales de imágenes con técnicas de resonancia magnética, tomografías computarizadas y medicina nuclear pueden ser muy costosos. Por el contrario, el nuevo enfoque utiliza fotografía básica con equipos comúnmente disponibles en las clínicas oftalmológicas para obtener una imagen. Las imágenes incluso se pueden capturar con un teléfono inteligente con una lente especial.

«Es solo una simple imagen del ojo, puede hacerlo en menos de un minuto y el costo del equipo es mucho menor que el de una tomografía computarizada o una máquina de resonancia magnética», dijo Díaz. «Si podemos hacer esta prueba de detección anual, entonces la esperanza es que podamos detectar más casos antes, lo que puede ayudarnos a comprender mejor la enfermedad y encontrar una cura o una forma de ralentizar la progresión».

El enfoque también puede tener aplicaciones para identificar otras enfermedades que afectan la estructura del cerebro, como la enfermedad de Alzheimer y la esclerosis múltiple, dijo Díaz.

(Esta historia se publicó desde el feed de una agencia de cable sin cambios de texto).

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