Investigadores de la Universidad de Buenos Aires (UBA) están dando pasos prometedores en la detección temprana del Alzheimer, la forma más común de demencia que afecta a 35 millones de personas en el mundo. Mediante Inteligencia Artificial (IA) y análisis de imágenes de resonancias magnéticas cerebrales, este equipo abre nuevas puertas hacia el diagnóstico precoz y el desarrollo de tratamientos más efectivos.

“Estamos explorando nuevas fronteras en la aplicación de métodos avanzados de IA en el ámbito de la salud mental y neurológica. Nuestro enfoque se centra en la aplicación de algoritmos en campos tan diversos como el procesamiento del habla y del lenguaje natural, el análisis de imágenes y el seguimiento de biomarcadores en pacientes”, explica Diego Fernández Slezak, investigador del Instituto de Ciencias de la Computación de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales de la UBA.

La detección del Alzheimer en las etapas iniciales no solo brindaría la oportunidad de iniciar tratamientos adecuados, sino también ofrecería una ventana para comprender mejor la progresión de estas enfermedades y diseñar terapias más efectivas.

Una de las áreas claves del trabajo que realizan es la detección y diagnóstico temprano del Deterioro Cognitivo Leve (DCL), que a menudo es un precursor del Alzheimer. “Nuestro estudio se enfoca en decodificar el complejo mundo de las imágenes de resonancias magnéticas cerebrales para detectar cambios estructurales en el cerebro que puedan estar relacionados con la acumulación de proteínas asociadas a la enfermedad”, dice Fernández Slezak.

Estas imágenes, compuestas por píxeles o vóxeles de colores, reflejan la actividad cerebral en diferentes zonas del órgano. Sin embargo, la interpretación manual de ellas es un desafío incluso para expertos en la materia. Además, la detección de estas proteínas requiere técnicas invasivas y costosas.

El equipo de la UBA trabaja en colaboración con el hospital Fleni, que proporciona las imágenes de resonancia magnética necesarias para entrenar a la IA. Esta colaboración multidisciplinaria combina la experiencia médica con la experticia en Inteligencia Artificial y ciencias de la computación.