Una estudiante y un profesor de Ingeniería UP elaboraron una herramienta de detección de Alzheimer con IA aplicada

En su tesis de la Maestría en Tecnología de la Información UP, Valeria Díaz, junto al Prof. Guillermo Rodríguez, desarrolló una herramienta de Inteligencia artificial aplicada para la detección de personas con Alzheimer.

La alumna de la Maestría en Tecnología de la Información UP, Valeria Díaz, elaboró en el marco de su tesis junto al profesor de la Facultad de Ingeniería UP, el Dr. Guillermo Rodríguez, un proyecto de Inteligencia Artificial aplicada a la detección de personas con Alzheimer, desarrollando una herramienta para el diagnóstico temprano de la enfermedad que permite mejorar la calidad de vida de los pacientes y ayudar a su prevención y concientización.

Basado en los algoritmos de machine learning, esta herramienta aplica el aprendizaje automático al análisis de estudios de sangre realizados en pacientes. Una vez realizado el aprendizaje, puede inferir las posibilidades de cualquier persona de contraer la enfermedad en algún momento de su vida, a partir de un estudio de sangre. 

Al ser consultados, compartieron algunos detalles del trabajo que fue presentado ante el Congreso Iberdiscap, un evento científico que reúne a investigadores y profesionales del área de salud, ingeniería y educación interesados en el desarrollo de tecnología para la inclusión de personas en situación de discapacidad.

¿Cómo surge la idea de realizar esta investigación?

Rodríguez: Valeria Díaz fue la que me propuso la temática de detección de Alzheimer. Ella decide ver qué puede hacer desde su formación para colaborar con un diagnóstico temprano y plan preventivo. Como con cualquiera de esas enfermedades que conocemos, un diagnóstico temprano puede ayudar a disminuir la enfermedad y mejora la calidad de vida.

Díaz: Mi impulso surgió a raíz de que a mi abuela le diagnosticaron con Alzheimer hace un año y medio. Al ser una enfermedad neurodegenerativa que va pasando de generación en generación puede que, en algún punto, me toque a mí enfrentarla. Esa fue la motivación que me llevó a realizar esta investigación.

¿En qué consiste la investigación?

Díaz: Mi idea es poder crear una herramienta para que el médico pueda tener un diagnóstico más preciso en las primeras etapas de la enfermedad. Esas herramientas son en base a las diferentes tecnologías que aplicamos. Son los diferentes algoritmos que implementamos que pueden darle al doctor algún tipo de herramienta para complementar sus conocimientos y así brindar un diagnóstico más rápido y certero porque hasta ahora no hay nada automatizado, no hay nada técnico. Hoy, cuando el médico viene con un diagnóstico, el paciente ya está en una etapa avanzada de la enfermedad y, como sabemos, el Alzheimer no vira hacia atrás, no es regresivo y no es curable.

Rodríguez: Entonces, la investigación se basa en la aplicación de algoritmos de machine learning y en las mediciones de proteínas en la sangre (decenas de miles de tipos de proteínas). Primero comparamos algoritmos que ya están publicados y además incluimos dos nuevos algoritmos que muestran mejoras de precisión en la clasificación de pacientes a los que ya están reportados y luego desarrollamos una variante nueva.

¿De qué trata esa base de datos con la que empiezan a trabajar y cómo inician el trabajo?

Rodríguez: El año pasado, en el Congreso de Inteligencia Artificial, en el marco de la JAIIO, que la Universidad de Palermo fue sede, me tocó moderar el simposio de Inteligencia Artificial. Un investigador presentó un artículo en donde utilizaban un data set muy conocido, referencial por todos los papers que trabajan en el tema. Se lo solicité. Averiguamos de qué se trataba ese conjunto de datos: tenía diferentes concentraciones de proteínas que otros estudios han relevado, había un conjunto de proteínas que están relacionadas con el hecho de estar genéticamente predispuestos para contraer el Alzheimer en una determinada edad. Estamos hablando de unas 20 mil proteínas con todas sus diferentes expresiones. Ese data set es público, accesible, y se hizo con personas fallecidas. Se fue extrayendo tejido del hipotálamo, una región interior del cerebelo. Esas regiones que presentan diferentes concentraciones de esas proteínas que son claves pueden llegar a estimar que esa persona contuvo Alzheimer al momento de morir incipiente, moderado o severo. Fue muy interesante estudiar las concentraciones de esos genes en esos tejidos de esas personas fallecidas. A su vez ese data set tiene tejidos de personas sanas.

Díaz: Con ese data set crudo, nosotros fuimos limpiando los datos y viendo cuáles nos servían. Son datos de genes de diferentes pacientes. Se construye un modelo, que es un clasificador de determinada cantidad de pacientes que sé que tienen la enfermedad y otra cantidad de pacientes que son saludables. Con este algoritmo se logra hacer una clasificación para identificar los que tienen Alzheimer de los que no, dado algunas características. Esas características son a base de los genes que tienen las personas con Alzheimer contra las que son personas saludables. El algoritmo va encontrando ese patrón de genes en toda esta base de datos que yo le estoy brindando. Una vez que logra clasificarlos se compara con el profesional, con el médico capacitado para que sea más ágil el proceso. El médico tiene que establecer pruebas y leer estos datos. Establecer esta herramienta que automatice el proceso hace que se pueda tener un resultado muy acertado.

¿Cómo fue el proceso de trabajo?

Rodríguez: A partir de la idea de Valeria, empezamos a investigar. Cada uno por su lado. Ella logró obtener entrevistas con médicos, más que nada para validar de qué se trataba esa base de datos que conseguimos y no sabíamos de qué se trataba. Yo me contacto con una investigadora, María Virginia Cifuentes. Ella ya forma parte de un grupo de neurociencia y trabaja indisciplinadamente con psicólogos y biólogos de la ciudad de La Plata. Gracias a su interpretación pudimos entender mejor de qué se trataba ese data set, qué contenía. Ella logró recolectar los artículos científicos del área como para tener una información o un respaldo científico de que lo que estábamos hablando estaba en lo correcto.

Díaz: Guillermo Rodríguez ha sido un soporte increíble y fenomenal. Por parte de mi abuela, los doctores también fueron de mucha ayuda.

¿Cuál es el principal aporte?

Rodríguez: Un médico pudiendo tener acceso a la información del paciente con algún estudio puede recabar esa concentración de proteínas, de acuerdo a ese límite o concentración se puede inferir si la persona podría llegar o no a contraer el Alzheimer. Esperamos que desde la medicina se puedan obtener esas proteínas, con algún estudio de sangre o contraste por imágenes, teniendo esa concentración uno podría ingresar esos valores al algoritmo y se vería si hay probabilidad de contraer el Alzheimer o proyectarlo en el corto plazo. Entonces, aportaría a ese campo. Un médico puede tener esas concentraciones y hacer un diagnóstico temprano sin necesidad que la enfermedad se manifieste con alguna lesión neurológica o manifestación física donde se ve que la persona empieza a sufrir pérdida de memoria. Porque ahí ya se ve que la enfermedad está presente.

Díaz: También el propósito es colocar un grano de arena para ayudar a que se sigan realizando otras investigaciones, para poder en un futuro lograr que esto sea más fácil tanto el diagnóstico como la calidad de vida del paciente y su entorno.

¿Cuál es el futuro inmediato de esta investigación?

Díaz: Todavía no he llegado a concretar exactamente lo que pasaría. Mi norte es que alguien lo pueda testear y lo pueda implementar ya. Esa es mi idea: luego de que culmine esta etapa de presentación del trabajo, lograr que se pueda implementar rápidamente.