Una nueva investigación del Centro TReNDS de la Universidad Estatal de Georgia (GSU, por sus siglas en inglés, Estados Unidos, encontró que un sofisticado programa informático puede conducir a un diagnóstico temprano de condiciones como la enfermedad de Alzheimer, la esquizofrenia y el autismo, a tiempo para ayudar a prevenir y tratar más fácilmente estos trastornos.

Publicado en Nature Scientific Reports, el estudio detalla como un equipo de siete científicos de la GSU construyó el software pensado para analizar cantidades masivas de imágenes cerebrales (en particular, resonancias magnéticas funcionales) y descubrir nuevos patrones relacionados con afecciones de salud mental. 

En primer lugar, tuvieron que "entrenar" al modelo de Inteligencia Artificial que desarrollaron para que aprenda a comprender las imágenes por resonancia magnética funcional (que miden la actividad cerebral mediante la detección de pequeños cambios en el flujo sanguíneo) y la función cerebral, y para ello utilizaron datos de más de 10.000 personas. Luego la pusieron a prueba usando imágenes de más de 1200 personas, entre las que se incluían las de personas con trastorno del espectro autista, esquizofrenia y Alzheimer.

Según explican, esta técnica funciona un poco como Facebook, YouTube o Amazon que aprenden sobre una persona a partir de su comportamiento online y comienzan a ser capaces de predecir el comportamiento futuro, lo que le gusta y lo que no le gusta.

Pero para que estos hallazgos sean clínicamente útiles, tendrían que utilizarse antes de que se manifieste el trastorno. De esta manera, al predecir el riesgo de esquizofrenia antes de que haya cambios reales en la estructura del cerebro, por ejemplo, podría ofrecer tratamientos mejores o más efectivos.

"Incluso si sabemos por otras pruebas o antecedentes familiares que alguien está en riesgo de sufrir un trastorno como el Alzheimer, aún no podemos predecir cuándo ocurrirá exactamente", señaló Vince Calhoun, director fundador del Centro TReNDS y uno de los autores del estudio. "Las imágenes del cerebro podrían reducir esa ventana de tiempo, al detectar los patrones relevantes cuando aparecen antes de que la enfermedad clínica sea evidente".