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Las diversas enfermedades neurodegenerativas suelen compartir los mismos síntomas, lo que dificulta su diferenciación, sobre todo en las fases iniciales del deterioro cognitivo. Esta similitud complica la posibilidad de establecer diagnósticos precisos y, en consecuencia, de aplicar tratamientos y estrategias de manejo clínico adecuados.
En este contexto, un grupo de investigadores de instituciones científicas en Suecia ha desarrollado un modelo de inteligencia artificial (IA) capaz de detectar múltiples trastornos neurodegenerativos simultáneamente a partir de una única muestra de sangre.
El sistema se basa en técnicas avanzadas de aprendizaje estadístico y en un enfoque denominado 'aprendizaje conjunto'. Para su entrenamiento, se utilizaron mediciones de proteínas asociadas a enfermedades neurodegenerativas obtenidas de más de 17.000 personas.
Según los investigadores, el modelo de IA fue capaz de identificar patrones específicos de proteínas vinculados a diferentes trastornos neurodegenerativos. A partir de este perfil proteico, el sistema logró diagnosticar simultáneamente cinco afecciones relacionadas con la demencia, entre ellas alzhéimer, párkinson, esclerosis lateral amiotrófica (ELA), demencia frontotemporal y accidentes cerebrovasculares.
El desempeño del modelo fue corroborado mediante diversos conjuntos de datos independientes. Además, los resultados de las pruebas del sistema, publicados en la revista Nature Medicine, sugieren que muchas personas diagnosticadas con una única enfermedad podrían, en realidad, presentar subtipos biológicos subyacentes.
Este descubrimiento podría transformar la manera en que se comprenden y abordan los trastornos cognitivos. Aunque los científicos señalaron que el modelo aún debe perfeccionarse y complementarse con otros métodos diagnósticos, consideran que, a largo plazo, un simple análisis de sangre podría ofrecer diagnósticos confiables sin recurrir a otros instrumentos clínicos.
