Una IA detecta mitjançant una anàlisi de sang l’Alzheimer i el Parkinson amb més d’un 90% de precisió

Els científics han desenvolupat un classificador basat en intel·ligència artificial que distingeix entre quatre malalties cerebrals comunes que causen demència: la malaltia d’Alzheimer, la malaltia de Parkinson, la demència frontotemporal i la demència amb cossos de Lewy, així com l’envelliment cerebral saludable. Arriba a un 92,3 % de precisió.

D’acord amb un estudi publicat a la revista Alzheimer’s & Dementia, un equip de la Universitat de Washington, als Estats Units, ha creat un dispositiu d’intel·ligència artificial (IA) que distingeix a partir d’una anàlisi de sang quatre patologies neurodegeneratives: Alzheimer, Parkinson, demència frontotemporal i cossos de Lewy, amb una precisió global del 92,3 %. A més, l’eina també detecta casos amb més d’una patologia alhora.

Proteïnes vitals per detectar diferents tipus de demència

El model va ser entrenat per distingir entre Alzheimer, Parkinson i les altres malalties, a més de separar aquestes patologies de l’envelliment cerebral normal. La clau del sistema és una signatura de 15 proteïnes detectables a la sang, escollides per la seva relació amb la malaltia neurodegenerativa al cervell, incloent-hi marcadors vinculats al dany sinàptic, la lesió nerviosa i la inflamació.

La recerca es va basar en dades de més de 3.200 persones, recollides en centres de Washington vinculats a l’estudi de l’Alzheimer i els trastorns del moviment. Després, el model es va verificar en un grup independent de 225 persones, avaluades clínicament en vida i examinades posteriorment en autòpsia. En aquesta validació, les prediccions de la IA es van alinear amb la càrrega patològica real trobada al teixit cerebral, una dada rellevant perquè confirma que l’algoritme no només “endevina” diagnòstics clínics, sinó que reflecteix processos biològics concrets.

Diferenciar malalties per a un millor diagnòstic

D’acord amb una nota de premsa, un dels punts més interessants del dispositiu és la seva capacitat per reconèixer patologies mixtes, una cosa molt freqüent a la pràctica clínica i alhora difícil de detectar. Molts pacients reben un diagnòstic únic, com per exemple Alzheimer o Parkinson, quan en realitat presenten combinacions d’alteracions cerebrals. El nou classificador intenta resoldre aquest problema, oferint una lectura més àmplia del que passa en cada cas.

La troballa també apunta a un problema estructural del diagnòstic neurològic: la manca d’eines accessibles i precises per diferenciar malalties que comparteixen símptomes, evolucionen de manera heterogènia i, de vegades, se superposen. L’objectiu és disposar d’un test “econòmic” i no invasiu que ajudi a orientar diagnòstics primerencs, el seguiment i els tractaments personalitzats. En l’àmbit de la recerca, podria facilitar la selecció de pacients per a assaigs clínics i estudis poblacionals.