Científicos desarrollan un sistema computacional para la detección precoz del alzhéimer | AGÊNCIA FAPESP

Científicos desarrollan un sistema computacional para la detección precoz del alzhéimer En una conferencia durante la FAPESP Week France, el investigador Francisco Fraga da Silva se refirió al desarrollo de una alternativa diagnóstica de bajo costo basada en datos de electroencefalogramas (foto: Baburov/ Wikimedia Commons)

Científicos desarrollan un sistema computacional para la detección precoz del alzhéimer

05 de diciembre de 2019

Heitor Shimizu, desde París  |  Agência FAPESP – Con el objetivo de facilitar el diagnóstico precoz de la enfermedad de Alzheimer, científicos de la Universidad Federal del ABC (UFABC) trabajan para desarrollar, perfeccionar y validar marcadores basados en el análisis computacional de datos de electroencefalografía cuantitativa, una técnica de bajo costo y no invasiva que permite efectuar un mapeo de la actividad cerebral.

Este trabajo está coordinado por Francisco José Fraga da Silva, docente del Centro de Ingeniería, Modelado y Ciencias Sociales Aplicadas (CECS), quien se refirió al tema durante una conferencia dictada en la FAPESP Week France.

“Si bien se trata de una enfermedad progresiva e incurable por ahora, el diagnóstico y el tratamiento precoz permiten retardar la progresión de los síntomas y mejorar la calidad de vida de los pacientes”, dijo el investigador.

Durante el evento, Fraga da Silva presentó un resumen de los estudios que ha llevado adelante durante los últimos diez años –varios de ellos con el apoyo de la FAPESP– sobre el procesamiento y la clasificación de exámenes de electroencefalografía cuantitativa. El objetivo de los mismos consiste en crear métodos de apoyo al diagnóstico precoz tanto de la enfermedad de Alzheimer como de una condición conocida con el nombre de deterioro cognitivo leve (DCL), caracterizada por una ligera y continua pérdida de memoria, que puede o no progresar hacia un cuadro de demencia.

La investigación comprende ingeniería de la información, neurociencia y temas tales como el procesamiento de señales biomédicas, el reconocimiento de patrones y el aprendizaje de máquinas.

“Es sumamente importante diagnosticar y seguir adecuadamente a los pacientes con DCL, toda vez que son personas con riesgo aumentado de desarrollo de demencia”, dijo Fraga da Silva. “Estadísticas recientes muestran que alrededor del 50% de esas personas que le informaron padecer síntomas de DCL a un médico desarrollaron alzhéimer al cabo de cuatro años.”

El investigador explicó que existen metodologías ya validadas para el diagnóstico del DCL y del alzhéimer que requieren de equipos tales como los como de tomografía computarizada y de resonancia magnética funcional, ambos caros y poco accesibles en los países más pobres o en áreas alejadas de los grandes centros urbanos.

Por otro lado, el electroencefalograma constituye una técnica barata, portátil y además no invasiva. El aparato permite registrar la actividad eléctrica del cerebro mediante electrodos que se aplican sobre el cuero cabelludo.

A juicio de Fraga da Silva, el bajo costo y la gran disponibilidad del equipo permiten la realización de estudios en serie y el seguimiento de la evolución del estado neurológico.

Los resultados

En un estudio dado a conocer recientemente en la revista Computer Methods and Programs in Biomedicine el grupo de la UFABC y colaboradores canadienses investigaron el uso de potenciales relacionados con eventos (ERP) y de sincronización/ desincronización relacionada con eventos (ERS/ ERD) para el diagnóstico de la enfermedad de Alzheimer en estadio inicial.

ERP (Event-Related Potentials) es un tipo de análisis basado en el promedio de diversos segmentos de electroencefalogramas que permite detectar la actividad cerebral específica cuando el individuo está expuesto a determinados estímulos sensoriales (en general visuales o auditivos).

En tanto, el análisis ERS/ ERD (Event-Related Synchronization/ Desynchronization) permite detectar el aumento y la disminución de ritmos específicos (ritmo alfa, por ejemplo) respectivamente, que ocurre durante e inmediatamente después del estímulo sensorial.

El electroencefalograma abarca cuatro ritmos principales de ondas mentales: beta (estado normal de vigilia), alfa (estados mentales relajados), zeta (ocurre en meditación, sueño y relajación profunda) y delta (sueño profundo).

“Estos ritmos, que no son otra cosa que oscilaciones en bandas de frecuencia específicas, aparecen normalmente combinados en señales de electroencefalograma, pero pueden separarse con filtros”, tal como le explicó Fraga e Silva a Agência FAPESP.

Los autores del artículo compararon –durante la realización de tareas que demandaban el uso de memoria a corto plazo (la memoria de trabajo o memoria operativa)– los resultados conductuales (el tiempo y la precisión de la reacción) y las respuestas ERP y ERS/ ERD en ancianos sanos (el grupo de control), en pacientes con DCL y en otro grupo con portadores de alzhéimer en estadio inicial.

Los resultados indicaron que los análisis ERS/ ERD se mostraron más eficientes que ERP en la detección precoz del alzhéimer y del DCL.

“Esperamos que de la búsqueda de biomarcadores topográficos basados en electroencefalografía cuantitativa pueda surgir una aplicación computacional que permita aumentar significativamente la precisión, la sensibilidad y la especificidad en la detección precoz de la enfermedad de Alzheimer”, dijo Fraga da Silva.

El simposio FAPESP Week France se realizó entre los días 21 y 27 de noviembre gracias a una colaboración entre la FAPESP y las universidades de Lyon y de París, ambas de Francia. Lea otras noticias sobre este evento en: www.fapesp.br/week2019/france.
 

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