Un grupo de investigadores del University College London y Moorfields Eye Hospital publicaron un estudio donde proponen usar inteligencia artificial para detectar el párkinson siete años antes que los métodos de diagnóstico clínicos que se conocen hoy en día.
El párkinson es una enfermedad neurodegenerativa que suele detectarse a partir de los 60 años, un problema de diagnóstico que descarta toda oportunidad de hacer cambios en el estilo de vida del paciente o probar posibles tratamientos.
Sin embargo, los investigadores del University College London y Moorfields Eye Hospital publicaron un artículo en Neurology donde proponen una solución basada en inteligencia artificial para detectar el párkinson desde sus inicios.
¿En qué consiste en este tipo de diagnóstico con IA?
La técnica revolucionaria se basa en la tomografía de coherencia óptica (OCT) y escáneres de retina 3D de alta resolución, que han demostrado su capacidad para detectar diversas enfermedades oculares y trastornos neurodegenerativos, incluidos la esquizofrenia, el Alzheimer y la esclerosis múltiple.
Lo más sorprendente es que esta técnica no invasiva permite visualizar las capas celulares debajo de la piel con un nivel de detalle sin precedentes. En otras palabras, es como un zoom microscópico que nos permite explorar incluso las áreas más pequeñas de los ojos, identificando anomalías y discrepancias en las diferentes capas celulares.
Los investigadores sugieren que este enfoque no solo es más económico y rápido que los escáneres cerebrales tradicionales, sino también más confiable para la detección temprana del párkinson.
Primeros métodos de diagnóstico de párkinson a través del ojo
Este nuevo método es respaldado por una serie de estudios intrigantes. Uno realizado en 2015 reveló que cuando la retina es más delgada que una capa específica de células ganglionares, el riesgo de párkinson aumenta.
Otro estudio, publicado en 2021, señaló que los pacientes con párkinson tienden a tener retinas con una capa nuclear interna más delgada en comparación con individuos sanos.
Para entrenar al algoritmo detrás de esta técnica, los investigadores utilizaron la inmensa base de datos de imágenes de retina llamada «AlzEye», compuesta por más de 1.5 millones de tomografías y 6.2 millones de imágenes de retina.
Además, se procesaron datos de tomografías de 85,000 pacientes del Biobanco del Reino Unido mediante IA. Gracias a estos conjuntos de datos detallados, el equipo logró identificar sutiles marcadores en la retina que se relacionan con el Parkinson.
El estudio, publicado en la revista Neurology, abre la puerta a nuevas posibilidades para el diagnóstico precoz del párkinson y otras enfermedades neurodegenerativas mediante el análisis de la retina con inteligencia artificial.
