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Enfermedades neurodegenerativas, identificadas con inteligencia artificial

Enfermedades neurodegenerativas
Investigadores de la Escuela de Medicina de Icahn del Monte Sinaí han desarrollado una plataforma de inteligencia artificial.
Ciencia y Tecnología

Investigadores de la Escuela de Medicina de Icahn del Monte Sinaí han desarrollado una plataforma de inteligencia artificial. Su objetivo es detectar una variedad de enfermedades neurodegenerativas en muestras de tejido cerebral, incluida la enfermedad de Alzheimer y la encefalopatía traumática crónica. Además, lo han publicado en la revista Laboratory Investigation.  De hecho, su descubrimiento ayudará a los científicos a desarrollar biomarcadores y terapias dirigidas, lo que dará como resultado un diagnóstico más preciso de enfermedades cerebrales complejas que mejoren los resultados de los tratamientos a pacientes diagnosticados.

La acumulación de proteínas tau anormales en el cerebro en las marañas neurofibrilares es una característica de la enfermedad de Alzheimer. También se acumula en otras enfermedades neurodegenerativas, como la encefalopatía traumática crónica y otras afecciones relacionadas con la edad. El diagnóstico preciso de las enfermedades neurodegenerativas es todo un reto y requiere un especialista altamente capacitado.

Por esta razón, los investigadores del Centro de Patología Computacional y de Sistemas Mount Sinai desarrollaron y utilizaron esta plataforma para aplicar enfoques de aprendizaje automático eficaces en portaobjetos microscópicos digitalizados preparados con muestras de tejido de pacientes con un espectro de enfermedades neurodegenerativas. Por eso, aplicando el aprendizaje profundo, estas imágenes se utilizaron para crear una red neuronal convolucional. Esta red es capaz de identificar enredos neurofibrilares con un alto grado de precisión directamente de las imágenes digitalizadas.

Inteligencia artificial

La utilización de la inteligencia artificial tiene un gran valor potencial para mejorar la capacidad de detectar y cuantificar enfermedades neurodegenerativas. Por eso, representa un gran avance sobre los enfoques existentes que requieren mucha mano de obra y son poco reproducibles. En última instancia, este proyecto tiene el potencial de poder conseguir un diagnóstico más eficiente y preciso de las enfermedades neurodegenerativas.

En este sentido, este es el primer marco disponible para evaluar algoritmos de aprendizaje profundo utilizando datos de imágenes a gran escala en neuropatología. La plataforma permite la gestión de datos, la exploración visual o la descripción de objetos. También la revisión de múltiples usuarios y la evaluación de los resultados del algoritmo de aprendizaje profundo.

Finalmente, los investigadores han usado técnicas avanzadas de computación y matemáticas junto con tecnología de microscopio de vanguardia, visión computacional e inteligencia artificial para clasificar con mayor precisión una amplia gama de enfermedades. Además, el departamento de patología académica del Monte Sinai es de los más grandes de Estados Unidos y procesa más de 80 millones de pruebas al año, lo que da lugar a una oferta para los investigadores para el acceso a un amplio conjunto de datos que pueden utilizarse para mejorar las pruebas y los diagnósticos.