Un sistema automático experimental identifica el Parkinson en 45 segundos y 80% de precisión

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Hoy se sabe que las redes cerebrales que se afectan en este trastorno caracterizado por los temblores, la lentitud y la rigidez no solo tienen un rol crucial en el movimiento, sino también en funciones cognitivas y en particular en el lenguaje

Aunque los neurólogos avezados afirman que pueden identificar a una persona con enfermedad de Parkinson en tres segundos, el diagnóstico certero de este trastorno que afecta a alrededor de seis millones de personas en el mundo (entre el 1 y el 2% de la población mayor de 60 años) presenta dificultades no desdeñables. Las pruebas más robustas solo están disponibles en centros de excelencia internacionales, son muy costosas y dependen fuertemente de la pericia de los evaluadores.

Para sortear estos obstáculos, en todo el mundo distintos grupos de investigación están empeñados en la búsqueda de métodos accesibles, aplicables a distancia y válidos en diferentes culturas que permitan complementar la evaluación neurológica, y facilitar la identificación de pacientes y el monitoreo de su evolución.

Un equipo internacional de científicos liderado por el neurolingüista Adolfo García, investigador del Conicet y codirector del Centro de Neurociencias Cognitivas (CNC) de la Universidad de San Andrés, logró desarrollar un sistema automático que ofrece precisamente eso: es casi instantáneo, fácil de aplicar, no depende de la alfabetización del paciente y puede usarse a distancia. El trabajo se publicó en Cortex.

“Usamos un abordaje de vanguardia, que además de ser asequible y automatizado, no depende del sesgo humano, es escalable y puede aplicarse en forma remota -explica García-. Se trata de evaluar el lenguaje espontáneo. Consiste en algo tan sencillo como pedirle a una persona que hable 45 segundos, que cuente lo que hizo durante el día. Lo grabamos y luego analizamos su discurso mediante algoritmos de inteligencia artificial. En la estructura de las palabras que usan hallamos pistas que nos permiten detectar con un 80% de precisión quiénes sufren la patología y quiénes, no”.

El Parkinson fue estudiado extensamente por el médico británico del mismo nombre, que lo describió en una obra que lo hizo famoso, An Essay on the Shaking Palsy (1817). Hoy se sabe que las redes cerebrales que se afectan en este trastorno caracterizado por los temblores, la lentitud y la rigidez no solo tienen un rol crucial en el movimiento, sino también en funciones cognitivas y en particular en el lenguaje, explica García, también Atlantic Fellow del Global Brain Health Institute (GBH) de la Universidad de California en San Francisco. En este ambicioso desarrollo, equipos multidisciplinarios de la Argentina, Colombia, Alemania y la República Checa, junto con investigadores de IBM, en Nueva York, les pidieron a 330 voluntarios con enfermedad de Parkinson y sujetos sanos (hablantes de tres lenguas distintas: español, alemán y checo) que grabaran un relato de menos de un minuto.

Los monólogos de un subgrupo se transcribieron y se sometieron al algoritmo de aprendizaje automatizado para que este detectara patrones lingüísticos distintivos de la enfermedad distribuidos a lo largo del discurso (e imperceptibles para un lector humano). Luego, presentaron los textos de los participantes excluidos, sin indicar si estos eran pacientes o controles. Con la información adquirida, el algoritmo logró identificar a más del 80% de los participantes independientemente de su género, edad o años de educación.

Agustín Ibáñez, coautor del trabajo, director del CNC y también Senior Atlantic Fellow del GBHI, afirma que “aunque los trastornos neurodegenerativos como el Parkinson tienen una presentación global, su impacto es más grave en países de ingresos medios y bajos debido a factores genéticos, socioeconómicos y ambientales. La mayoría de los esfuerzos de investigación proviene de los sociedades de altos ingresos, lo que dificulta extender los resultados a estos contextos. Este nuevo enfoque, sobre todo combinado con neuroimágenes multimodales y otros marcadores biológicos, podría ofrecer una alternativa para salvar esta brecha”.

Palabras e información

“El lenguaje provee una enorme cantidad de información acerca de lo que la persona quiere o no quiere comunicar -explica Guillermo Cecchi, de IBM, investigador argentino que trabaja en el cruce entre la inteligencia artificial y las neurociencias, y coautor del trabajo-. Cualquier tipo de alteración mínima inmediatamente se va a manifestar en esta estructura tan fina, tan delicada. Analizamos el texto con algunas técnicas que existen desde hace décadas y otras que son muy nuevas para hacer un análisis formal, y de la estructura del lenguaje y de contenido, y así pudimos generar un perfil de quién está afectado y quién no”.

Lo singular de este desarrollo es que por primera vez se hizo en tres países con tres lenguas diferentes, lo que permite anticipar que podría extenderse a muchas otras de las 7000 lenguas vivas que existen en el mundo. “Hay que resaltar que tres diferentes neurólogos etiquetaron los datos -subraya Juan Rafael Orozco-Arroyave, de la Facultad de Ingeniería de la Universidad de Antioquia, Colombia, y también coautor del trabajo-. Los relatos se grabaron en el consultorio para el caso alemán y checo, y en una clínica, en Colombia. Los transcribieron personas, pero en los últimos estudios ya podemos utilizar un reconocedor de voz automático”.

“La riqueza del método es que toma toda la complejidad del lenguaje natural y encuentra cosas muy, muy finas -afirma García-. No se trata de que las personas afectadas utilicen cierto tipo de palabras o giros, sino que el sistema detecta patrones estadísticos de uso muy sutiles diseminados a través de sus monólogos”.

Y agrega Cecchi: “No estamos pensando en reemplazar al neurólogo, sino en asistirlo. No en este estudio, pero sí en otros, nosotros encontramos información en la voz, en el rango de los 10 kilohertzios, que está más allá del oído humano. Podemos imaginarlo como lo que ocurre con el electrocardiograma: el cardiólogo nunca va a obtener tanta información con un estetoscopio como con un ECG. Con este sistema, incluso podemos distinguir si el paciente tomó levodopa (el fármaco que se utiliza para tratar la enfermedad) o no. Incluso, por su facilidad, sería posible hacer un monitoreo semanal de cómo evoluciona”.

El próximo paso que están analizando los científicos es evaluar la replicabilidad de este abordaje en diversas comunidades latinoamericanas. “En particular, vamos a explorar si funciona bien en modalidad remota, ya sea por teléfono o mediante otros dispositivos -concluye García-. Además, empezamos a evaluar a pacientes con otras enfermedades neurodegenerativas prevalentes, como el Alzheimer y la demencia frontotemporal”.

Fuente: lanacion.com.ar

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