IBM utiliza Machine Learning para hacer frente al Alzheimer

La lucha contra el Alzheimer ya no es sólo cosa de la medicina. La tecnología también ofrece ya su ayuda a la lucha contra esta terrible enfermedad, que por el momento no tiene cura. Sólo se pueden combatir sus efectos y retrasar su avance, por lo que un diagnóstico temprano es vital para frenarla. E incluso para investigar sobre ella. Por eso, muchas tecnológicas están utilizando las nuevas tecnologías para avanzar en su diagnóstico y tratamiento. Como IBM, que ha decidido aplicar técnicas de Machine Learning a su diagnóstico.

En concreto, según la compañía, tanto el Machine Learning como la Inteligencia Artificial se pueden utilizar en la puesta en marcha de pruebas que sustituyan a las actuales, y que además serán más económicas y menos invasivas. En la actualidad, las pruebas incluyen la detección de un marcador biológico concreto y que sólo se encuentra en el líquido espinal, por lo que en muchos casos se necesita una punción lumbar para extraerlo.

Para apoyar estas afirmaciones, IBM ha llevado a cabo una investigación en Australia, cuyos resultados ha detallado en un artículo publicado en la sección Scientific Reports de la revista Nature. Y según lo que aparece en él, con Machine Learning se puede reducir el tiempo entre la detección temprana y el comienzo de las pruebas clínicas.

Gracias al machine learning, IBM ha conseguido desarrollar un sistema para probar el péptido amiloide-beta, que se encuentra en el líquido espinal y que, según varias investigaciones, empieza a cambiar mucho antes de que haya pérdidas de memoria en enfermos de Alzheimer.

Según este sistema, la compañía ha dado con una manera de utilizar Machine Learning para predecir la concentración de amiloide-beta en el líquido espinal, con base en algoritmos capaces de identificar conjuntos de proteínas en la sangre.

El artículo documenta varios modelos basados en machine learning que puede que lleguen a ser capaces de predecir el riesgo que tiene un individuo de desarrollar completamente el Alzheimer tras mostrar señales leves de dificultades cognitivas con un simple análisis de sangre. El equipo investigador cree que los modelos de machine learning pueden ser capaces de predecir factores de riesgo en el futuro con una precisión de hasta el 77%.

Los modelos desarrollados a través de esta aplicación de machine learning puede que ofrezcan un día la base para pruebas de Alzheimer que sustituyan a las punciones lumbares, acelerando además el proceso de diagnóstico y rebajando el coste y la invasividad de los procedimientos actuales. No obstante, habrá que esperar todavía para verlos, puesto que los modelos están todavía en las primeras fases de su desarrollo, y pasará tiempo antes de que el Machine Learning esté listo para empezar a operar en el diagnóstico temprano de enfermedades cognitivas.