Consiguen predecir la progresión hacia la demencia en pacientes con declive cognitivo leve
Investigadores de la Universidad Politécnica de Madrid han desarrollado una herramienta que consigue predecir el tiempo que le queda a un paciente con declive cognitivo leve para llegar a la demencia.
20.05.24
El declive cognitivo leve puede evolucionar hacia la demencia en los primeros cuatro años, especialmente en aquellos casos donde la patología amiloide ya está presente en los pacientes −es decir, cuando proteínas anormales llamadas amiloides se acumulan y forman depósitos en el cerebro que le impiden funcionar como debería−. Según estudios recientes, la inteligencia artificial desempeña un papel crucial en el diagnóstico y pronóstico durante la fase inicial del Alzheimer.
Investigadores de la Universidad Politécnica de Madrid (UPM) han llevado a cabo un estudio, en el que ha colaborado un investigador de la University of Eastern Finland (UEF), en el que han aplicado herramientas de inteligencia artificial en pacientes con declive cognitivo leve. Los resultados han revelado que unas pocas pruebas neuropsicológicas pueden capturar de manera efectiva la progresión hacia la demencia, prescindiendo de otras pruebas clínicas adicionales, lo que facilita la integración de esta tecnología en la práctica clínica. También han constatado la importancia de realizar pruebas que determinen la presencia de dos patologías (amiloide y tau) al inicio del diagnóstico de declive cognitivo leve en el paciente.
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Fuente: freepik |
Aunque el periodo de transición entre el declive cognitivo leve y la demencia puede extenderse en más de una década, cerca del 30% de los individuos que lo padecen hacen la conversión en los primeros cuatro años. Se ha observado que aproximadamente el 80% de estos individuos conversores rápidos ya presentaban patología amiloide en el momento del diagnóstico inicial.
En la actualidad, se están desarrollando modelos de progresión de enfermedades mediante técnicas de inteligencia artificial. Estos modelos no solo contribuyen al diagnóstico y pronóstico de los pacientes, sino que también permiten validar hipótesis sobre la evolución temporal de las enfermedades. Además, posibilitan el análisis de si un marcador es capaz de rastrear la enfermedad. Estos algoritmos emplean datos longitudinales de los pacientes para estimar cómo evolucionan los síntomas y las patologías a lo largo del tiempo.
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Comparación de las trayectorias a largo plazo de progresión hacia la demencia entre sujetos con (A+) y sin patología amiloide (A-) al inicio del estudio, utilizando las medidas neuropsicológicas seleccionadas como ADAS-Cog13, FAQ, MMSE y CDRSB. Fuente: Estimating Dementia Onset: AT(N) Profiles and Predictive Modeling in Mild Cognitive Impairment Patients. CURRENT ALZHEIMER RESEARCH. |
Los resultados del estudio señalan que los pacientes diagnosticados con declive cognitivo leve y que presentan patología amiloide al inicio del estudio tienden a progresar hacia la demencia a un ritmo más acelerado en comparación con aquellos que no muestran evidencia de esta patología.
Como señala Carlos Platero, investigador de la UPM que ha formado parte del equipo de trabajo, “las evaluaciones apoyadas por la inteligencia artificial mejoran significativamente el diagnóstico clínico y la monitorización de la evolución de los pacientes en los años siguientes, así como la capacidad de distinguir entre demencia de tipo Alzheimer y otros tipos”.
Estimating Dementia Onset: AT(N) Profiles and Predictive Modeling in Mild Cognitive Impairment Patients, Platero C., Tohka J., Strange B., CURRENT ALZHEIMER RESEARCH, FEB 2024, http://dx.doi.org/10.2174/0115672050295317240223162312