Técnica pionera para el
diagnóstico de psicosis basada en el aprendizaje automático
El Instituto
de Investigación Sanitaria (INCLIVA)desarrolla, con el respaldo de
la Agencia Valenciana de la Innovación (AVI) y en
colaboración con el Centro de Investigación Biomédica en Red de Salud Mental
(CIBERSAM), un sistema pionero para el diagnóstico predictivo de
psicosis, basado en la aplicación de técnicas de aprendizaje automático a
partir de los datos tomados por resonancias magnéticas funcionales.
Actualmente,
los psiquiatras carecen de una prueba médica para el diagnóstico de este tipo
de patología, por lo que se realiza exclusivamente a partir del análisis de los
síntomas. Desde hace décadas, la comunidad científica ha tratado de hallar
diferencias estructurales o de activación neuronal en el cerebro de pacientes
con este tipo de dolencias, pero los resultados obtenidos hasta la fecha no
permitían sacar conclusiones en el diagnóstico individual.
Sin
embargo esta técnica podría cambiar esta realidad, ya que tiene un porcentaje
de éxito entorno al 80%, por lo que los investigadores señalan que los primeros
resultados se antojan esperanzadores. De hecho, si estos se confirman al
término del estudio, afirman que "constituirían un hito de alcance
internacional", ya que "se trataría de la primera vez que los
científicos consiguen identificar marcadores biológicos para confirmar el
diagnóstico de pacientes con psicosis", término que engloba la
esquizofrenia o el trastorno bipolar, entre otros.
"Nunca
hasta ahora se ha estado tan cerca de desarrollar el primer marcador predictivo
en psicosis, pero hemos de ser cautos y esperar a tener todos los resultados,
en la segunda mitad del próximo año", insiste Julio Sanjuán, responsable
de la Unidad de primeros Episodios Psicóticos del Hospital Clínico de Valencia,
jefe de grupo del CIBERSAM y coordinador del proyecto.
De
confirmarse su efectividad, el INCLIVA ha previsto desarrollar un manual de
uso, así como un paquete informático para poner a disposición de las unidades
de psiquiatría este instrumento de apoyo al facultativo.
Los
resultados preliminares apuntan a que el impacto de este sistema predictivo
podría ir más allá del mero diagnóstico clínico. "Sería útil, por ejemplo,
para comprobar la eficacia del tratamiento, puesto que permite analizar cómo
cambia la activación cerebral antes y después de su administración", añade
Sanjuán.
La
aplicación de las técnicas de aprendizaje automático al campo de la neuroimagen
ha abierto una nueva vía para afinar la predicción y reducir drásticamente las
tasas de error. Esta tecnología permite clasificar las resonancias magnéticas
de los pacientes a través de unos complejos sistemas matemáticos, pero su
efectividad depende del tipo de estímulos al que se somete al cerebro durante
el transcurso de esta prueba clínica. Es lo que en argot médico se conoce como
paradigma.
"Las
diferencias entre un cerebro sano y otro con psicosis son muy sutiles. Tanto,
que para poder detectarlas hemos de comparar las reacciones de un cerebro sano
y otro con sospecha de psicosis ante unos mismos estímulos", explica el
coordinador del proyecto.
La
elección del paradigma, es decir, de los estímulos que aplicarán durante la
resonancia funcional, se erige en el hecho diferencial. Sin embargo, la
comunidad científica no ha determinado qué paradigma resulta más eficaz, de
modo que se emplean modelos muy diversos en las investigaciones.
El
modelo desarrollado por el INCLIVA hace ya 11 años ofrece resultados
prometedores. Basa su éxito en la estimulación mediante una selección de
palabras emocionales que afectan de forma especial a las personas con
trastornos de este tipo. No exige ningún esfuerzo al paciente, que se limita a
escuchar un audio durante el desarrollo de la prueba, y es, además, fácilmente
replicable.
La
combinación de este paradigma con las técnicas de aprendizaje automático ha
permitido identificar correctamente el diagnóstico en un 80% de los casos. En
el estudio han participado pacientes del Hospital Clínico Universitario de
Valencia, del Sant Pau de Barcelona y del Marqués de Valdecillas de Santander.
Y en las próximas semanas se extenderá al Hospital John Kane de Nueva York, uno
de los centros de referencia en psiquiatría de Estados Unidos.
El
proyecto aúna los resultados de los trabajos desarrollados en los últimos años
por el grupo de investigación en psiquiatría y enfermedades neurodegenerativas
del INCLIVA con los conocimientos en estadística y machine learning que
proporcionan los departamentos de Sistemas Informáticos y Computación, y de
Estadística e Investigación Operativa Aplicadas de la Universitat Politècnica
de València (UPV).
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