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Ciencia y Salud

Científicos de la UBA buscan utilizar inteligencia artificial para diagnosticar Alzheimer de forma precoz

Expertos de la Universidad de Buenos Aires entrenan a IA con imágenes de resonancias magnéticas, con el objetivo de que reconozca el inicio de distintas patologías neurológicas

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En las primeras etapas, descubrir la enfermedad de Alzheimer es difícil porque los síntomas comienzan a manifestarse de manera muy sutil y pueden confundirse con problemas de memoria, típicos de la edad avanzada. Sin embargo, la detección precoz es fundamental para dar inicio al tratamiento y así retrasar los efectos que, finalmente, impactarán en la calidad de vida de la persona afectada.

Los conocimientos resultantes del atlas pueden ser muy importantes para comprender y combatir enfermedades psiquiátricas y neurodegenerativas complejas (Getty)

El Alzheimer es la causa más común de demencia y consiste en un deterioro gradual en la memoria, el pensamiento, el comportamiento y las habilidades sociales. Suele progresar sin síntomas durante muchos años y, generalmente, está precedida por lo que se conoce como deterioro cognitivo leve.

Ahora, de la mano de la inteligencia artificialinvestigadores de la UBA están utilizando redes de neuronas como modelo para que una computadora pueda ser inteligente, emule la interconexión de las neuronas del cerebro humano y aprenda a identificar el inicio del Alzheimer en imágenes de resonancias magnéticas. A la vez, ver estas redes neuronales artificiales en acción, permite una libertad sin igual para conocer cómo es que funciona el cerebro humano.

Es que el uso de la IA para detectar enfermedades a partir de resonancias magnéticas cerebrales promete automatizar, estandarizar y convertirse en un proceso de diagnóstico a escala, ya que estos estudios clínicos se recopilan de forma rutinaria y se acumulan en grandes bases de datos, que se pueden utilizar para entrenar algoritmos de inteligencia artificial.

Los investigadores utilizan todas las resonancias que se le hicieron a una persona a la que le detectaron alguna enfermedad, para entrenar a la inteligencia artificialLos investigadores utilizan todas las resonancias que se le hicieron a una persona a la que le detectaron alguna enfermedad, para entrenar a la inteligencia artificial

Es este sentido, el aprendizaje profundo (o deep learning), por su parte, ha demostrado tener éxito en la detección de múltiples enfermedades en datos de resonancia magnética cerebral de alta calidad, los cuales fueron recopilados en un entorno de investigación controlado.

Recientemente, un grupo de investigadores del Hospital General de Massachusetts desarrolló un modelo de inteligencia artificial capaz de identificar con más del 90% de precisión a personas que padecen Alzheimer.

En Argentina, este grupo de investigadores de la UBA están utilizando las redes neuronales artificiales para que una IA aprenda a identificar el inicio del Alzheimer en imágenes de resonancias magnéticas. “Nosotros usamos la IA para codificar el cerebro. Cuando se le hace una resonancia magnética al cerebro de una persona, lo que vemos son píxeles o vóxeles de colores, que son pedacitos del cerebro que se iluminan o no en función de lo que está pasando en esa zona del cerebro”, afirmó Diego Fernández Slezak, investigador del Instituto de Ciencias de la Computación UBA/CONICET.

El estudio servirá para avanzar en enfermedades como el Alzheimer y obtener diagnósticos más precisosEl estudio servirá para avanzar en enfermedades como el Alzheimer y obtener diagnósticos más precisos

En ese tono, quien también se desempeña como profesor en la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales de la Universidad de Buenos Aires, agregó: “Si lo que se ilumina es normal o no, es difícil de identificar incluso para los especialistas. Entonces, la IA toma las imágenes, las codifica, y devuelve índices que podrían permitir asociarlos a patologías como, por ejemplo, AlzheimerbipolaridadACV epilepsia”.

El trabajo que está haciendo Slezak, junto a colegas del Instituto de Ciencias de la Computación de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales de la UBA, es el de identificar un patrón en las imágenes de resonancias magnéticas del cerebro que le permita a una inteligencia artificial identificar el Alzheimer de forma temprana.

“Ahora estamos trabajando con imágenes y cómo codificar, con resonancias magnéticas del cerebro, atributos que lleven al Alzheimer”, contó el experto. “Es una enfermedad muy bien caracterizada, y que está en constante estudio. Actualmente existen muy buenos tratamientos para retrasar los efectos que afectan la calidad de vida, así es que detectarlo a tiempo es algo vital”, agregó.

Es difícil de descubrir el inicio de la enfermedad de Alzheimer en las primeras etapas, porque los síntomas pueden confundirse con problemas de memoria, típicos de la edad avanzada (Getty Images)Es difícil de descubrir el inicio de la enfermedad de Alzheimer en las primeras etapas, porque los síntomas pueden confundirse con problemas de memoria, típicos de la edad avanzada (Getty Images)

“Una ventaja de trabajar con una red neuronal artificial es que la podemos desarmar y disecar como queramos para estudiarla hasta en el más mínimo detalle. Los que hacemos inteligencia artificial desde la neurociencia, buscamos que lo artificial nos permita aprender sobre la estructura del cerebro humano, y al revés. Cómo están codificadas las cosas, es un ida y vuelta”, explicó el investigador.

Diego Fernández Slezak fue galardonado recientemente con el Premio Konex de la Ciencia y la Tecnología 2023, y también recibió en 2016 el Premio a la Investigación de Google, ambos por el trabajo que viene realizando con inteligencia artificial aplicada a neurociencias desde hace más de diez años.

Detectar patologías cerebrales con IA

Esta es una investigación en curso que se está realizando en colaboración con el hospital Fleni, que es quien aporta las resonancias magnéticas con las que se le está enseñando a la IA. Para que pueda conocer todo el camino que lleva a una enfermedad como el Alzheimer, se inicia con lo que se conoce como queja subjetiva de un paciente. Es decir, alguien que tiene olvidos o se confunde los nombres.

En la actualidad no hay ningún tratamiento que cure la enfermedad de Alzheimer
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RENSSELAER POLYTECHNIC INSTITUTE
En la actualidad no hay ningún tratamiento que cure la enfermedad de Alzheimer SALUD RENSSELAER POLYTECHNIC INSTITUTE

Los especialistas, entonces, le realizan al paciente una batería de estudios, entre los que se encuentra la resonancia magnética, para saber si esa queja subjetiva efectivamente se corresponde con un problema cerebral real. Esto podría ser el inicio de una demencia que podría luego degenerar en Alzheimer, o tal vez una afasia, u otra patología cerebral.

Los investigadores utilizan todas las resonancias que se le hicieron a una persona a la que sí, luego, le detectaron algo. El objetivo: entrenar a la inteligencia artificial a que identifique si existe un patrón anterior que permita detectar esas enfermedades a tiempo.

“El Fleni tiene una base de datos de miles de resonancias viejas”, contó el experto. “Nosotros lo que hacemos primero es que la IA codifique la estructura del cerebro, y después asociar esa estructura a las distintas patologías. Se ve en el historial de diagnóstico, y se ve si una dirección dada de la estructura del cerebro, es la dirección del Alzheimer, o de cada una de las otras patologías”, profundizó.

La inteligencia artificial se usa para codificar el cerebro y comprender mejor su funcionamiento (Getty)La inteligencia artificial se usa para codificar el cerebro y comprender mejor su funcionamiento (Getty)

Neuronas artificiales para comprender las reales

Las inteligencias artificiales funcionan con lo que se conoce como redes neuronales, incluso también las usa el ChatGPT, tan famoso en la actualidad por responder todo tipo de consultas. Se trata de un método que permite a las IA procesar datos de una forma inspirada en como lo hace el cerebro humano.

Utiliza nodos que están interconectados en una estructura de capas, muy similar a como funcionan las neuronas biológicas. Es un sistema que les permite a las computadoras aprender de sus errores y mejorar de forma continua. Establecen relaciones entre los datos con los que se las alimenta, aportando resultados complejos.

“La forma en que estas redes neuronales artificiales aprenden, tiene que ver con cómo nosotros representamos la información en nuestra cabeza”, contó Fernández Slezak. “Nuestra idea es estudiar cómo es que hace eso en nichos muy pequeños y donde tengamos cierto control. El lenguaje es uno de esos ámbitos, es decir, cómo aprende una IA a escribir”, añadió.

El uso de la inteligencia artificial IA para detectar enfermedades a partir de resonancias magnéticas cerebrales promete automatizar, estandarizar y convertirse en un proceso de diagnóstico a escalaEl uso de la inteligencia artificial IA para detectar enfermedades a partir de resonancias magnéticas cerebrales promete automatizar, estandarizar y convertirse en un proceso de diagnóstico a escala

“La asociación libre entre palabras, que es algo automático en nosotros, también ocurre de forma automática en estas redes artificiales. Por ejemplo, si te digo plaza, decís pasto, y así con gran cantidad de palabras. Eso permite ir viendo cómo están relacionadas las ideas en el cerebro”, contó el experto. Y continuó: “Eso estamos haciendo con la red neuronal artificial para ver qué paralelismo hay con: cómo funciona la mente humana”.

“Si bien a las personas podemos hacerles resonancias magnéticas para ver cómo funciona su cerebro cuando asocia palabras, no podemos tener el grado de detalle que nos permite estudiar la red neuronal cuando hace lo mismo. Y entonces puede ayudarnos a comprender cómo se representa la información en nuestro cerebro”, explicó Fernandez Slezak. Lo interesante del paralelismo entre cómo procesa la información la inteligencia artificial y el cerebro humano es que, justamente, hay un desconocimiento en cómo es el funcionamiento.

No se sabe por qué 100 mil bolitas o nodos conectados con pesos, que son probabilidades de conexión entre una y otra, logran representar bien el lenguaje, como una IA al estilo de ChatGPT. Tampoco está claro cómo mil millones de neuronas logran que un ser humano represente el lenguaje. Se sabe que el algoritmo matemático de una red neuronal artificial va adaptando los pesos de los nodos o neuronas, pero se desconoce por qué una estructura de red con ciertos pesos resuelve muy bien un problema dado. Lo mismo para su paralelo biológico. Por eso es que resulta útil poder comprender la forma en que “piensa” una inteligencia artificial, para terminar de entender cómo y por qué el ser humano piensa como piensa.

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El cáncer de pulmón es el más letal en el mundo y necesita “detección temprana”

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Ante el creciente impacto del cáncer de pulmón, el más letal del mundo, el director médico de Amgen México, Max Saráchaga, hizo un llamamiento este jueves a las personas con factores de riesgo a no postergar las revisiones médicas y acudir a chequeos que permitan una detección temprana.

“Es fundamental que las personas con factores de riesgo vigilen su salud y consulten a un médico para realizarse una exploración física”, declaró el especialista de la firma biotecnológica en el marco del Día Mundial del Cáncer de Pulmón, el 17 de noviembre.

El tabaquismo sigue siendo el principal factor de riesgo, tanto en fumadores activos como pasivos. También influyen la exposición al humo de leña, a radioterapia, gas radón, carcinógenos y los antecedentes familiares, según indicó a EFE la biofarmacéutica Amgen México.

Asimismo, la compañía destacó que una de las razones de su alta letalidad es que la mayoría de los casos se diagnostican en etapas avanzadas, cuando los síntomas (como tos persistente, dolor torácico o falta de aire) ya están presentes y las opciones de tratamiento son limitadas.

Amgen, empresa dedicada al desarrollo de terapias biotecnológicas innovadoras en oncología y hematología, añadió que la medicina personalizada busca diseñar tratamientos específicos a partir de pruebas de biomarcadores, moléculas que ayudan a identificar alteraciones celulares y predecir la respuesta del tumor ante una terapia.

Tratamientos biotecnológicos

En cuanto al cáncer de pulmón, que se divide en dos tipos, el de células pequeñas (CPCP) y el de células no pequeñas (CPCNP), explicó que existen comportamientos y tratamientos diferentes para ambos.

El CPCP representa cerca del 15 % de los casos a nivel mundial, es más agresivo y suele presentarse en personas con historial prolongado de tabaquismo. En México, su tasa de supervivencia a cinco años es de apenas un 5 %.

Por otra parte, el CPCNP agrupa varios tipos de cáncer epitelial, como el carcinoma de células escamosas, de células grandes y el adenocarcinoma; además, está asociado al tabaquismo, aunque también puede afectar a personas que nunca fumaron.

EFE/Javier Lizón

En específico, la biofarmacéutica señaló que el cáncer pulmonar en etapas tempranas puede tratarse mediante cirugía o radioterapia, lo que mejora significativamente la supervivencia.

Destacó también que la combinación de quimioterapia y radioterapia en etapas intermedias puede reducir entre 10 y 20 % el riesgo de muerte, además de elevar la supervivencia global a tres años en un 5,7 %.

“Los planes médicos de tratamiento pueden incluir cirugía, radioterapia, quimioterapia, inmunoterapia o terapia blanco; lo importante es aplicar la medicina personalizada y el uso de biomarcadores para elegir la mejor opción para cada paciente”, señaló el doctor Saráchaga.

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EXCLUSIVA: La UE quiere gravar los alimentos ultraprocesados y los refrescos en su proyecto de plan de salud cardiaca

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Bruselas (Euractiv.com) – La Comisión Europea quiere imponer gravámenes en toda la Unión Europea (UE) a los alimentos ultraprocesados y los refrescos con alcohol de aquí a 2026, según un primer borrador del Plan de Salud Cardiovascular al cual ha tenido acceso Euractiv.

Bruselas tiene previsto presentar el próximo mes de diciembre el primer plan específico de la UE para hacer frente a la mayor carga para los sistemas sanitarios de los 27: las enfermedades cardiovasculares.

Según el texto al cual ha tenido acceso Euractiv, el comisario europeo de Sanidad, Olivér Várhelyi, estructurará el plan en torno a tres «pilares»: prevención, detección precoz y cribado, y tratamiento y asistencia.

El plan, que es continuación del anterior Plan Europeo contra el Cáncer, se pondrá en marcha junto con la próxima Ley de Biotecnología y la revisión de la normativa sobre productos sanitarios.

Ambiciosas medidas de prevención

El proyecto advierte de que el bloque comunitario no ha actuado suficientemente en la prevención de los factores de riesgo -en concreto, el alcohol, el tabaco y los nuevos productos a base de nicotina, así como los alimentos ultraprocesados-, pese a que la prevención es la forma más «rentable» de hacer frente a las cardiopatías, según los expertos.

Tal como informó Euractiv, Várhelyi quiere aplicar «gravámenes en toda la UE a los alimentos ultraprocesados, con alto contenido en grasas, azúcar y sal, y a los alcopops (bebidas de baja graduación en alcohol) en 2026».

El Ejecutivo comunitario también quiere proponer una revisión de las normas de control del tabaco para 2027, con el objetivo de reducir el consumo de tabaco entre los adultos por debajo del 5% para 2040.

La Comisión Europea apuesta además por una gestión sanitaria más enérgica en materia de objetivos de vacunación y reducción de las desigualdades en la salud de la mujer.

En el primer borrador se especificaban los siguientes objetivos para 2035: reducción del 20% de la mortalidad cardiovascular; reducción del 70 % de tasas de diagnóstico y control de la hipertensión y 80% de diagnóstico y control de la diabetes y la obesidad

Para alcanzar estos objetivos, la Comisión pondrá en marcha un proyecto denominado «La UE cuida de tu corazón», concebido para apoyar un «enfoque a lo largo de toda la vida, personalizado y habilitado digitalmente».

Esta iniciativa emblemática ayudará a los gobiernos nacionales a elaborar planes contra las enfermedades cardiovasculares (ECV) de aquí a 2027.

Bruselas afirma que su objetivo es ampliar los sistemas existentes basados en IA y datos, mejorar los hábitos dietéticos y poner en marcha un nuevo estudio sobre «alimentos altamente procesados», así como un nuevo sistema integral de evaluación del procesado de alimentos.

Detección, IA, innovación

En cuanto al cribado, la Comisión propondrá nuevas recomendaciones del Consejo en 2026 sobre la mejora de los controles de salud de las enfermedades cardiovasculares, con objetivos específicos de cribado.

Al igual que con el Plan Europeo contra el Cáncer, la Comisión apunta a crear una red de centros especializados en salud cardiovascular en toda la UE.

El Ejecutivo de los 27 también creará una «incubadora» de 20 millones de euros para experimentar con el uso de la IA y herramientas basadas en datos para la detección precoz y la medicina personalizada.

En cuanto a la investigación, la Comisión Europea pondrá en marcha una nueva hoja de ruta para la investigación y la innovación en materia de enfermedades cardiovasculares, dotado con un presupuesto de 2 millones de euros, 65 millones de euros asignados a la asistencia sanitaria innovadora y 12 millones de euros para dietas sanas y sostenibles.

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(Editado por Euractiv.com y Fernando Heller/Euractiv.es)

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Día Mundial sin Alcohol: En España, la adolescencia marca el camino

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El alcohol sigue siendo la sustancia favorita de los y las adolescentes españoles, pero su consumo frecuente ha descendido al 51,8 %, la cifra más baja desde 1998. El porcentaje de consumo durante el último mes, además, se ha reducido en 5 puntos. Esta caída, unida a la caída generalizada del consumo de sustancias psicoactivas, han llevado a la ministra de Sanidad, Mónica García, a considerar que los adolescentes españoles entre los 14 y los 18 tienen «los hábitos más saludables de los últimos 25 años».

El 15 de noviembre es el Día Mundial sin Alcohol. En España, recientemente, el Ministerio de Sanidad dio datos para el optimismo. Se encuentran en la última Encuesta sobre Uso de Drogas en Enseñanzas Secundarias (Estudes), efectuada a partir de las respuestas dadas en un total de 35.256 entrevistas. Se presentó a primeros de noviembre.

Dos muestras más de cifras alentadoras: los consumos de tabaco y de cannabis caen a sus mínimos históricos y el porcentaje de estudiantes que han probado los vapeadores alguna vez baja cinco puntos (27,1 % frente al 26,3 % de 2023), aunque se mantiene prácticamente estable el porcentaje de los que lo han usado en el último mes.

Macrobotellón en Granada, en una imagen de 2006. EFE/ Juan Ferreras.

El estudio, de periodicidad bienal, refleja descensos también de hipnosedantes y otras drogas más residuales (como alucinógenos, éxtasis, cocaína, heroína o inhaladores volátiles) en los tres tramos temporales analizados: alguna vez, últimos 12 meses y últimos 30 días.

Ante estos datos, la ministra de Sanidad, Mónica García, ha lanzado un «mensaje de optimismo», pero no ha dejado de incidir en que aún hay «cifras muy preocupantes»: el consumo de alcohol sigue siendo alto.

La delegada del Gobierno para el Plan Nacional sobre Drogas, Xisca Sureda, ha puesto el foco en la necesidad de aplicar una perspectiva de género ante la brecha de consumo por sexos, ya que el de drogas legales está más extendido en ellas y el de las ilegales en ellos.

Prácticas de riesgo con el alcohol, en mínimos desde el año 2000

El alcohol sigue siendo la sustancia favorita, pero su consumo frecuente ha descendido al 51,8 %, la cifra más baja desde 1998. Un 73,9 % ha bebido alguna vez en la vida (frente al 75,9 % de 2023) y un 71 % en los últimos 12 meses, 2,5 puntos menos.

También disminuyen las prácticas de riesgo: el 17,2% se ha emborrachado en el último mes y el 24,7 % ha practicado ‘binge drinking’ (consumo en atracón), lo cual sitúa ambos indicadores en sus niveles más bajos desde 2000.

La edad media de inicio se mantiene en 13,9 años, empiezan a beber semanalmente a los 14,8 y la primera borrachera la tienen a los 14,6.

El alcohol es la sustancia más consumida por adolescentes
Jóvenes en un botellón. EFE/Lavandeira jr

Asimismo, según la encuesta, el 37,4 % consigue el alcohol en casa de otros, pero casi la mitad lo ha comprado en tiendas de barrio o discotecas y casi un 40 % en bares o pubs.

Una mayoría bebe porque lo considera divertido y porque les gusta cómo les hace sentir; en las chicas es más frecuente que lo hagan porque les ayuda cuando están deprimidas.

Igualmente, el consumo de bebidas energéticas se sitúa en el nivel más bajo desde el 2016: el 38,6 % las ha tomado en el último mes, casi la mitad mezcladas con alcohol.

Fuman menos que nunca

Los adolescentes fuman menos que nunca: el 27,3 % lo ha hecho alguna vez en la vida (un 33,4 % en 2023), el 21,2 % en los últimos 12 meses (27,7 %) y el 15,5 % en los últimos 30 días (21 %). Mientras, el consumo diario cae 3,2 puntos hasta el 4,3 %.

Suelen empezar a los 14,1 años, y a hacerlo diariamente a los 14,4. La forma más común es combinar cigarrillos de cajetilla y de liar.

El 46,4 % ha intentado dejarlo en el último año.

Un 49,5 % ha usado cigarrillos electrónicos alguna vez, 5,1 puntos menos que hace dos años. La prevalencia es ligeramente mayor en chicas (50,5 %) que en chicos (48,5 %), y tiende a aumentar entre los 14 y 17 años, con un ligero retroceso a los 18 años.

Paralelamente, la percepción del riesgo de sus efectos en la salud se ha disparado 18,5 puntos hasta el 57,3 %.

Ven el cannabis más peligroso que el tabaco

La prevalencia del cannabis, la sustancia ilegal más consumida,baja tanto de hierba como de resina: el 21 % lo ha probado alguna vez, el 15,5 % en los últimos 12 meses y un 11,6 % en los últimos 30 días. La edad media de inicio desciende una décima a los 14,8 años.

De forma simultánea, la percepción de riesgo ante el consumo habitual alcanza el valor más alto de la serie (94,1 %) y ya lo ven más peligroso que el tabaco.

La misma tendencia descendente presentan otras drogas ilegales: el consumo de cocaína alguna vez en la vida cae un punto al 1,6 %; el de alucinógenos al 1,4 % (−0,9 puntos), y el de inhalables volátiles al 2 % (−1,2 puntos).

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