MADRID, 5 Ago. (EUROPA PRESS) -
Investigadores del Instituto Tecnológico de Massachusetts (Estados Unidos) han desarrollado un modelo de 'machine learning' que puede predecir hasta dos años antes cómo de intenso será el declive cognitivo de pacientes en riesgo de padecer la enfermedad de Alzheimer.
El modelo, que se presentará esta semana en la conferencia 'Machine Learning for Health Care', podría utilizarse para mejorar la selección de los fármacos candidatos y las cohortes de participantes para los ensayos clínicos, que hasta ahora han sido "notoriamente infructuosos". También les permitiría a los pacientes saber que pueden experimentar un rápido declive cognitivo en los próximos meses y años, para que ellos y sus seres queridos puedan prepararse.
En su investigación, los investigadores primero entrenaron un modelo de población sobre un conjunto de datos que incluía puntuaciones de pruebas cognitivas clínicamente significativas y otros datos biométricos de pacientes con Alzheimer, y también de individuos sanos, recopilados entre las visitas bianuales al médico. A partir de los datos, el modelo aprende patrones que pueden ayudar a predecir la puntuación de los pacientes en las pruebas cognitivas realizadas entre visitas.
En los nuevos participantes, un segundo modelo, personalizado para cada paciente, actualiza continuamente las predicciones de puntuación basándose en los nuevos datos registrados, como la información recogida durante las visitas más recientes. Los experimentos indican que se pueden hacer predicciones precisas de cara al futuro a los seis, 12, 18 y 24 meses.
Por lo tanto, los médicos podrían utilizar el modelo para ayudar a seleccionar a los participantes en riesgo para los ensayos clínicos, que probablemente demuestren un rápido declive cognitivo, posiblemente incluso antes de que aparezcan otros síntomas clínicos. El tratamiento temprano de estos pacientes puede ayudar a los médicos a hacer un mejor seguimiento de los medicamentos antidemencia que están y no están funcionando.
"La predicción precisa del declive cognitivo de seis a 24 meses es crítica para el diseño de ensayos clínicos. Ser capaz de predecir con precisión los cambios cognitivos futuros puede reducir el número de visitas que el participante tiene que hacer, lo que puede ser costoso y consumir mucho tiempo. Además de ayudar a desarrollar un medicamento útil, el objetivo es ayudar a reducir los costos de los ensayos clínicos para que sean más asequibles y se realicen a mayor escala", asegura uno de los autores del modelo, Oggi Rudovic.
