Investigadoras de la Universidad Carlos III de Madrid (UC3M) y del Hospital Universitario Severo Ochoa de Leganés han desarrollado una metodología que utiliza la inteligencia artificial (IA) para analizar la actividad eléctrica del cerebro durante el sueño y facilitar el diagnóstico precoz de la enfermedad de Alzheimer.
El trabajo, publicado recientemente en la revista científica GeroScience, demuestra que el análisis de las ondas cerebrales nocturnas mediante técnicas de aprendizaje automático (machine learning) permite identificar de forma no invasiva alteraciones neuronales tempranas y clasificar a los pacientes en tres subgrupos biológicos diferenciados.
El alzhéimer es una enfermedad neurodegenerativa progresiva cuyos síntomas clínicos se manifiestan habitualmente entre 10 y 20 años después del inicio de los procesos patológicos en el cerebro. En la actualidad, los fármacos disponibles solo resultan efectivos si se administran en las fases tempranas de la enfermedad.
Aunque la determinación plasmática de la proteína p-tau217 está comenzando a incorporarse a la práctica clínica en algunos hospitales españoles, su disponibilidad aún no es uniforme en el Sistema Nacional de Salud. En muchos casos, la valoración clínica del paciente requiere complementar esta información mediante técnicas avanzadas como la tomografía por emisión de positrones (PET) o procedimientos invasivos, como la punción lumbar para analizar el líquido que rodea al cerebro y la médula espinal. Estas pruebas suelen realizarse en fases relativamente tardías, cuando los síntomas ya son evidentes.
El sueño, clave en la limpieza celular
Esta investigación se centra en el sueño durante un periodo de alta actividad en el que el cerebro realiza procesos de limpieza celular de residuos metabólicos, entre ellos la proteína beta-amiloide. Existe una relación bidireccional en este proceso, donde el alzhéimer altera la arquitectura del sueño y, a su vez, los trastornos del sueño favorecen los mecanismos que aceleran la progresión de la enfermedad.
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“Los registros de la actividad eléctrica durante el sueño nos permiten tener una ventana sobre los procesos biológicos que están ocurriendo y que, al cabo de los años, pueden dar lugar al olvido y a los síntomas propios del alzhéimer”, explica la investigadora principal del estudio, Arrate Muñoz-Barrutia, catedrática del departamento de Neurociencia y Ciencias Biomédicas de la UC3M.
“Con nuestra investigación buscamos una herramienta que permita realizar un diagnóstico precoz de la enfermedad de Alzheimer, que sea no invasiva, económica y que pueda extenderse a la mayor parte de la población”, explica Anna Michela Gaeta, facultativa especialista en Neumología del Hospital Universitario Severo Ochoa.
- ¿La inteligencia artificial puede diagnosticar el alzhéimer?
- No reemplaza el diagnóstico médico. Estas herramientas estiman el riesgo mediante modelos predictivos que deben complementarse con evaluación clínica y pruebas especializadas.
- ¿Qué ventajas tiene detectar el alzhéimer de forma temprana?
- Permite iniciar seguimiento especializado, evaluar tratamientos antes del deterioro avanzado y planificar mejor el cuidado del paciente.
- ¿La inteligencia artificial ya se usa para enfermedades neurológicas?
- Sí. Existen investigaciones que aplican IA para analizar imágenes cerebrales, biomarcadores, genética y pruebas cognitivas con el fin de apoyar el diagnóstico de enfermedades neurodegenerativas.
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