¿Abre el ojo una ventana a diagnóstico de Alzheimer?

Algún día, hacerse la prueba para el mal de Alzheimer podría ser tan fácil como checarse la vista.

RetiSpec ha desarrollado un algoritmo de inteligencia artificial que, según afirma, puede analizar los resultados de un escáner ocular y detectar indicios de Alzheimer 20 años antes de que se desarrollen los síntomas. La herramienta es parte de una labor más amplia de startups e investigadores para explotar la IA para desbloquear los misterios de una enfermedad que afecta a más de 7 millones de estadounidenses.

Durante años, la gente ha estudiado las características individuales del Alzheimer, incluyendo la inflamación cerebral y la neurodegeneración, pero las causas exactas del mal siguen siendo difíciles de dilucidar. La IA, dicen los investigadores, podría abrir una nueva era en el diagnóstico de una enfermedad neurológica que sigue siendo difícil de identificar, mucho menos de tratar.

“Aún queda una gran cantidad de cosas que no entendemos fundamentalmente sobre el cerebro y cómo funciona”, dijo Eliav Shaked, cofundador de RetiSpec, con sede en Toronto. “El poder de la IA es que puede ayudar a conectar los puntos”.

Aprendizaje de máquinas

Otra empresa, Neurovision, con sede en Sacramento, California, tiene como objetivo utilizar el aprendizaje de máquinas para desarrollar escáneres de retina y análisis de sangre para identificar a las personas en riesgo de desarrollar Alzheimer y otras formas de demencia. El modelo de inteligencia artificial de la compañía analiza escaneos oculares en busca de anomalías como la acumulación de ciertas proteínas o vasos sanguíneos con forma retorcida, que están asociados con el Alzheimer, señaló Steven Verdooner, cofundador de Neurovision.

Puede resultar difícil para las personas discernir estos signos en los escaneos. Muchos escaneos tienen áreas oscuras y los depósitos de placa pueden ser muy pequeños. El ojo humano no puede distinguirlos muy bien, afirmó Verdooner. “El algoritmo hace un mejor trabajo”, señaló.

En la Facultad de Medicina de la Universidad de Arizona, en Tucson, Rui Chang, profesor asociado de neurología, construyó un modelo de inteligencia artificial que tiene como objetivo identificar detonantes genéticos relacionados con el Alzheimer. El enfoque tradicional que siguen los investigadores es laboriosamente lento, afirmó Chang.

Un árbol a la vez

“Es como mirar el bosque un árbol a la vez”, aseveró.

La inteligencia artificial puede absorber todo el bosque de información a la vez y encontrar patrones que la gente no puede hallar. El modelo tomó dos meses en identificar 6 mil objetivos genéticos que, si se eliminan o se reprimen, podrían cambiar la forma en que se desarrolla el Alzheimer. Chang destacó que la herramienta le ha ahorrado una década de su investigación.

Chang fundó una empresa, Path-Biotech, que iniciará ensayos clínicos el próximo año con base en su investigación con inteligencia artificial.

El Alzheimer fue la sexta causa de muerte en EU en el 2021, descartando el Covid-19.

La Dirección de Alimentos y Medicamentos (FDA) aprobó en julio un medicamento, Leqembi, que elimina el amiloide, una placa pegajosa que se acumula en el cerebro de los pacientes con Alzheimer. Pero las técnicas actuales para identificar la enfermedad son caras y difíciles.

Las opciones actuales

Las personas con síntomas pueden someterse a una punción lumbar o una tomografía TAC para ver si tienen niveles altos de amiloide y hebras enredadas de la proteína tau, que también se halla comúnmente en los pacientes con Alzheimer. Las tomografías TAC son muy precisas, lo que las convierte en el estándar de oro de diagnóstico, afirmó Catherine Bornbaum, directora comercial de RetiSpec. En comparación con los resultados de autopsia –que sigue siendo la única forma de saber con certeza si un paciente padecía Alzheimer cuando murió– el índice de éxito del diagnóstico de la exploración con TAC es cercana al 90%.

Pero las máquinas no están ampliamente disponibles, las tomografías son costosas y obtener un diagnóstico puede llevar semanas. Las aseguradoras no cubren habitualmente las tomografías y pueden costar alrededor de 6 mil dólares.

Las tecnologías de inteligencia artificial podrían acelerar el proceso de obtener un diagnóstico y abaratarlo. La IA de RetiSpec lee escaneos de una cámara que se puede conectar a máquinas que ya están disponibles en las oficinas de la mayoría de los optometristas, por ejemplo. La cámara mide un rango más amplio del espectro que el ojo humano puede ver, lo que permite a la IA detectar huellas ópticas singulares que corresponden a la presencia de amiloide en el cerebro. El modelo, que ofrece resultados instantáneamente, tuvo una precisión del 80% en la detección de estas huellas en un estudio reciente de 271 pacientes.

Fallas en situaciones complicadas

Las herramientas de inteligencia artificial en la investigación médica pueden funcionar bien en pruebas clínicas, pero fallan en situaciones más complicadas de la vida real, dijo Matt Leming, investigador del Hospital General de Massachusetts.

“Los modelos de IA biotecnológica son caprichosos”, afirmó.

La IA aprende mejor a partir de enormes cantidades de datos, indicó Leming. Los modelos de IA como ChatGPT son buenos para analizar e imitar la escritura, por ejemplo, porque aprenden del texto recopilado de Internet.

Los datos médicos son comparativamente escasos y propietarios. Eso significa que la IA en biotecnología tiene una muestra más limitada de la cual aprender y sus resultados pueden verse fácilmente alterados por una variación más amplia en los casos que ve en una clínica en comparación con los entornos de laboratorio más controlados.

“Cuando se trata de que la IA cambie fundamentalmente la forma en que practicamos medicina, no creo que vaya a suceder”, dijo Leming.