Cient\u00edficos de la Universidad de S\u00eddney (Australia) y de la Universidad de Boston (EE.UU.) han desarrollado una herramienta basada en la inteligencia artificial (IA) para detectar la enfermedad de Parkinson incluso a\u00f1os antes de que aparezcan los primeros s\u00edntomas.<\/p>\n\n\n\n
Actualmente, de acuerdo a la universidad australiana, no existen pruebas de laboratorio para diagnosticar casos no gen\u00e9ticos de p\u00e1rkinson, por lo que esta enfermedad es diagnosticada una vez los s\u00edntomas f\u00edsicos, como el temblor de las extremidades en reposo, aparecen.<\/p>\n\n\n\n
Para resolver esta limitante, los investigadores han creado un sistema de redes neuronales de aprendizaje autom\u00e1tico para analizar una serie de biomarcadores qu\u00edmicos en la sangre, conocidos como metabolitos, que son segregados por el cuerpo para descomponer alimentos, f\u00e1rmacos y otras sustancias.<\/p>\n\n\n\n
Detectar el p\u00e1rkinson con inteligencia artificial<\/p>\n\n\n\n
Seg\u00fan detallan en una investigaci\u00f3n publicada en la revista ACS Central Science, durante el estudio examinaron con su programa la sangre de 39 individuos que estaban sanos al momento de la recolecci\u00f3n de las muestras y desarrollaron p\u00e1rkinson 15 a\u00f1os despu\u00e9s.<\/p>\n\n\n\n
Tras comparar los metabolitos detectados en las muestras de los 39 pacientes con p\u00e1rkinson con las del grupo de control, los expertos identificaron combinaciones \u00fanicas de estos biomarcadores que podr\u00edan prevenir el padecimiento o alertar de manera temprana sobre la disposici\u00f3n a desarrollarlo.<\/p>\n\n\n\n
En este sentido, en las muestras de los pacientes que desarrollaron p\u00e1rkinson se encontraron concentraciones bajas de un neuroprotector que regula el estr\u00e9s oxidativo, conocido como triterpenoides, en comparaci\u00f3n con las muestras de los sujetos de estudio sanos.<\/p>\n\n\n\n
Un diagn\u00f3stico de alta precisi\u00f3n <\/p>\n\n\n\n
Diana Zhang, coautora de la investigaci\u00f3n, explica que la herramienta que han desarrollado, CRANK-MS, se basa en redes neuronales que generan conocimiento a partir de la espectrometr\u00eda de masas, una caracter\u00edstica que ayuda a identificar combinaciones de metabolitos que hubieran sido pasados por alto con los m\u00e9todos estad\u00edsticos convencionales.<\/p>\n\n\n\n
Por su parte, Alexander Donald, otro de los autores, se\u00f1al\u00f3 que los resultados obtenidos con CRANK-MS durante las primeras pruebas son prometedores, pues detectaron con una precisi\u00f3n del 96 % las sustancias qu\u00edmicas relacionadas con la enfermedad.<\/p>\n\n\n\n
Sin embargo, a\u00f1adi\u00f3, a\u00fan es necesario conducir “estudios de validaci\u00f3n que utilicen cohortes mucho m\u00e1s amplias y se lleven a cabo en m\u00faltiples partes del mundo antes de que la herramienta pueda utilizarse de forma fiable”.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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