Inteligencia artificial puede detectar el Parkinson años antes de que aparezcan los síntomas
Los científicos entrenaron al sistema para identificar los signos tempranos de la enfermedad. Los primeros resultados son prometedores.
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Un equipo de científicos ha desarrollado una herramienta de inteligencia artificial (IA) que se puede ejecutar en cualquier computadora portátil para detectar signos tempranos del Parkinson años antes de que comiencen a aparecer los síntomas, tales como temblores y movimientos lentos.
La IA fue entrenada para buscar compuestos químicos específicos (metabolitos) en la sangre para descubrir los patrones que pueden predecir la presencia de la enfermedad.
Los investigadores utilizaron muestras de plasma sanguíneo recogidas periódicamente como parte del Estudio Prospectivo Europeo Español sobre Nutrición y Cáncer. Se enfocaron en 39 pacientes que desarrollaron Parkinson dentro de los 15 años de su participación en el estudio: compararon mezclas de metabolitos con 39 individuos que no desarrollaron la enfermedad (grupo de control).
De ese modo, identificaron varios patrones de metabolitos significativos. Por ejemplo, observaron que las personas que desarrollaron Parkinson eran propensos a tener niveles más bajos de triterpenoides en la sangre, que manejan el estrés a nivel celular y se encuentran en alimentos como tomates, manzanas y aceitunas.
Asimismo, detectaron sustancias alquílicas polifluoradas (PFAS) en personas que luego desarrollaron Parkinson. Estos químicos industriales se han relacionado antes con otros males, tales como cáncer, hipertensión y enfermedades de la tiroides.
La herramienta CRANK-MS evalúa el riesgo de Parkinson a través de la sangre. Imagen: Zhang et al., ACS Cent. Sci., 2023
Precisión del 96% para predecir el riesgo de Parkinson
La herramienta, denominada CRANK-MS, pudo detectar el riesgo de la enfermedad de Parkinson con una precisión de hasta el 96%, según los resultados publicados en la revista ACS Central Science.
"Aquí ingresamos toda la información en CRANK-MS sin ninguna reducción de datos desde el principio", señala el químico William Donald, de la Universidad de Nueva Gales del Sur y autor principal del estudio. "Y a partir de eso, podemos obtener la predicción del modelo e identificar qué metabolitos impulsan más la predicción, todo en un solo paso".
"Significa que si hay metabolitos que podrían haberse pasado por alto usando enfoques convencionales, ahora podemos recuperarlos", añade en un comunicado.
Dado que el estudio se hizo en un grupo pequeño, los científicos tienen la intención de probar su herramienta en poblaciones más grandes en distintas partes del mundo. El objetivo es comprobar si esta IA puede mantener su precisión para predecir el Parkinson.
Aún así, estos primeros resultados son prometedores.
"Primero, la precisión es muy alta para predecir la enfermedad de Parkinson antes del diagnóstico clínico", afirma Donald. "En segundo lugar, este enfoque de aprendizaje automático nos permitió identificar marcadores químicos que son los más importantes para predecir con precisión quién desarrollará la enfermedad de Parkinson en el futuro".
Otro aspecto positivo de este avance es que CRANK-MS está disponible para que otros científicos la adapten a la detección de otras enfermedades a través de las muestras de sangre.
