Los investigadores han desarrollado una plataforma de inteligencia artificial para detectar una serie de enfermedades neurodegenerativas en muestras de tejido cerebral humano, entre ellas la enfermedad de Alzheimer y la encefalopatía traumática crónica, según un estudio realizado en la Escuela de Medicina Icahn del Monte Sinaí y publicado en la revista médica Nature Investigación de laboratorio. Su descubrimiento ayudará a los científicos a desarrollar biomarcadores y terapias específicas, lo que permitirá un diagnóstico más preciso de enfermedades cerebrales complejas que mejorará la evolución de los pacientes.
La acumulación de proteínas tau anormales en el cerebro en forma de ovillos neurofibrilares es una característica de la enfermedad de Alzheimer, pero 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 difícil y requiere un especialista altamente cualificado.
Investigadores del Centro de Patología Computacional y de Sistemas del Monte Sinaí desarrollaron y utilizaron la plataforma informática Precise para aplicar potentes enfoques de aprendizaje automático a portaobjetos microscópicos digitalizados preparados con muestras de tejido de pacientes con un espectro de enfermedades neurodegenerativas. Aplicando el aprendizaje profundo, estas imágenes se utilizaron para crear una red neuronal convolucional capaz de identificar ovillos neurofibrilares con un alto grado de precisión directamente a partir de imágenes digitalizadas.
"La utilización de la inteligencia artificial tiene un gran potencial para mejorar nuestra capacidad de detectar y cuantificar las enfermedades neurodegenerativas, lo que representa un gran avance con respecto a los enfoques actuales, que requieren mucho trabajo y son poco reproducibles", afirmó el investigador principal, John Crary, MD, Ph.D., Profesor de Patología y Neurociencia en la Escuela de Medicina Icahn de Mount Sinai. "En última instancia, este proyecto conducirá a un diagnóstico más eficiente y preciso de las enfermedades neurodegenerativas".
Este es el primer marco disponible para evaluar algoritmos de aprendizaje profundo utilizando datos de imágenes a gran escala en neuropatología. La plataforma Precise Informatics permite la gestión de datos, la exploración visual, el delineado de objetos, la revisión multiusuario y la evaluación de los resultados de algoritmos de aprendizaje profundo.
Los investigadores del Centro de Patología Computacional y de Sistemas del Monte Sinaí han utilizado técnicas matemáticas e informáticas avanzadas, junto con tecnología de microscopía, visión por ordenador e inteligencia artificial de vanguardia, para clasificar con mayor precisión una amplia gama de enfermedades.
"Mount Sinai es el departamento de patología académica más grande del país y procesa más de 80 millones de pruebas al año, lo que ofrece a los investigadores acceso a un amplio conjunto de datos que pueden utilizarse para mejorar las pruebas y los diagnósticos, lo que en última instancia conduce a un mejor diagnóstico y resultados para los pacientes", dijo el autor Carlos Cordon-Cardo, MD, PhD, Presidente del Departamento de Patología en el Sistema de Salud Mount Sinai y Profesor de Patología, Genética y Ciencias Genómicas, y Ciencias Oncológicas en la Escuela de Medicina Icahn.
Fuente: dddmag.com