IA para la detección temprana y predicción del Alzheimer

El análisis del habla puede ser de gran utilidad para la predicción de la aparición del Alzheimer, según investigaciones realizadas con herramientas de inteligencia artificial en el proyecto TARTAGLIA.

Ciertos factores del lenguaje espontáneo se relacionan con pacientes con una acumulación de la proteína beta amiloide en el cerebro, una de las que caracteriza a los enfermos con esta demencia.

Cortesía de ariadne-comunicacion.com
Madrid, 21 de septiembre de 2023.- En el Día Mundial del Alzheimer, GMV reafirma su compromiso con la innovación e investigación en salud aplicando tecnologías digitales que, como en el caso concreto de esta enfermedad, están ayudando a revelar importantes hallazgos para avanzar en su detección y predicción.

La compañía multinacional trabaja desde 2016 en proyectos como TARTAGLIA o MOPEAD, centrados en encontrar tratamientos para este tipo de demencia. En concreto, en el marco del proyecto TARTAGLIA, donde con la tecnología de GMV se construye la primera red federada de datos con IA en España en el ámbito de la salud, los últimos resultados obtenidos al analizar con IA propiedades acústicas de la comunicación, abren la puerta al desarrollo de herramientas de diagnóstico poco invasivas para mejorar la detección del Alzheimer en fases iniciales, o incluso, cuando los síntomas de la enfermedad todavía no han empezado a manifestarse.

La enfermedad de Alzheimer es la principal causa de demencia, una patología incapacitante que padecen en España unas ochocientas mil personas (según estimaciones de la Sociedad Española de Neurología), y de la que se diagnostica cada año unos 40.000 nuevos casos.

Asimismo, como adelanta la federación Alzheimer’s Disease International (ADI), más de 131,5 millones de personas vivirán con ella en 2050. A pesar de que se lleva más de cien años investigando, todavía no existe terapia alguna para revertir sus efectos, y aunque la detección y el tratamiento en fases tempranas aumentan la probabilidad de retrasar su progresión, no frenan su avance.

La Organización Mundial de la Salud reconoce la demencia como una prioridad de salud pública, apoyando con financiación proyectos de investigación para avanzar en su tratamiento. En mayo de 2017, la Asamblea Mundial de la Salud aprobó el Plan de acción mundial sobre la respuesta de salud pública a la demencia 2017-2025.

A su vez, los fondos europeos Next Generation están invirtiéndose tanto en proyectos asistenciales como de investigación, así como el programa Misiones de I+D en Inteligencia Artificial de la Agenda España Digital 2025 y de la Estrategia Nacional de Inteligencia Artificial, destacando entre estos últimos TARTAGLIA.

Este proyecto está basado en el uso de la inteligencia artificial y en el desarrollo de una red federada entre centros diversos dirigidos a la identificación de factores tempranos de patologías diversas. Una de las líneas de trabajo se dirige a la detección temprana de la enfermedad de Alzheimer, gracias al análisis del habla espontánea de personas que se encuentran en diversos estadios de deterioro cognitivo.

Este grupo de investigación desarrolla su actividad bajo el liderazgo de GMV, de Ace Alzheimer Center Barcelona como responsables del grupo de investigación de Alzheimer y proveedores de datos clínicos, y de acceXible, empresa tecnológica especializada en el procesamiento del habla espontánea.

Por otra parte, en el proyecto MOPEAD, tanto ACE como GMV han trabajado también en la consolidación de un sistema de diagnóstico precoz de la enfermedad a través de la participación de los ciudadanos mediante técnicas de marketing social en Internet, así como en sensibilizar a la población sobre la importancia de la investigación para identificar casos no conocidos.

Inteligencia artificial para el diagnóstico

Las enfermedades neurodegenerativas como el Alzheimer son consecuencia de anormalidades en el proceso de ciertas proteínas que intervienen en el ciclo celular. Se han identificado diversas proteínas involucradas en la enfermedad y relacionadas con la inflamación y los procesos neurodegenerativos.

De entre ellas, las proteínas beta amiloide y la Tau son dos de los biomarcadores más aceptados por la comunidad científica. Las anomalías relativas a los niveles de estas proteínas en el organismo del paciente se presentan bastante antes de que empiecen a apreciarse los síntomas de la enfermedad de Alzheimer.

En la actualidad, la única manera de obtener información sobre posibles descompensaciones de estas proteínas es mediante una punción lumbar y, en estadios más avanzados, cuando la proteína beta amiloide forma placas en el cerebro, mediante resonancia.

Por ello, en el marco del proyecto TARTAGLIA y con el objetivo de encontrar otras vías menos invasivas y costosas para detectar el inicio de la enfermedad y ampliar el espectro de cribado, se ha llevado a cabo un trabajo conjunto por parte de un equipo de investigación del Ace Alzheimer Center Barcelona liderado por el Dr. Sergi Valero y los equipos tecnológicos  que aseguran la red federada creado en el marco del proyecto de GMV y los especialistas de acceXible, analizando ochenta y ocho factores del sonido del habla de pacientes con demencia, aplicando estrategias de inteligencia artificial.

Como explica Valero, «los resultados obtenidos abren la puerta a mejorar las herramientas de diagnóstico con pruebas no invasivas que ayudan a generar el perfil fisiopatológico de la persona con demencia. Esto podría permitir de forma económica y no invasiva monitorizar el avance del deterioro cognitivo e identificar a las personas en riesgo».

En la clínica de memoria de ACE, con pacientes diagnosticados de deterioro cognitivo leve, se realizaron varias pruebas que fueron grabadas para analizar ciertos factores de su manera de hablar, o de su «lenguaje espontáneo».

Entre ellas, la descripción de una imagen; que hablaran sobre una experiencia o que enumeraran una serie de animales. Se limpiaron y analizaron los audios de voz e identificaron las características de sonido con estrategias de inteligencia artificial, y del análisis realizado sobre 88 factores psicoacústicos de su habla (sin tenerse en cuenta ni el léxico ni la sintaxis) se pudieron detectar notables diferencias entre los pacientes que tenían el marcador de la proteína amiloide positivo y los que no. El porcentaje entre unos y otros fue de 32 + vs 22.

Los resultados de esta investigación sobre modelos predictivos para la detección temprana abren la puerta al desarrollo de herramientas de diagnóstico menos invasivas para mejorar la detección del Alzheimer en fases iniciales, o incluso, cuando los síntomas de la enfermedad todavía no han empezado a manifestarse.

El valor añadido de este estudio viene determinado por su posibilidad de réplica en otros centros del mundo que quieran profundizar en el conocimiento de esta relación entre ciertos factores del habla y la presencia de proteína beta amiloide.

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El proyecto TARTAGLIA se enmarca en el programa Misiones de I+D en Inteligencia Artificial de la Agenda España Digital 2025 y de la Estrategia Nacional de Inteligencia Artificial. Está financiado por la Unión Europea a través de los fondos Next Generation EU y su presupuesto es de más de 7,5 millones de euros.