NEUROIMAGEN PARA TRATAMIENTOS EN EL CEREBRO

Conversamos en Radio 10 con Ignacio Orlando, investigador de Conicet, docente de la Facultad de Ciencias Exactas de la Universidad de Buenos Aires, quien integra el grupo Yatiris y quien coordina el proyecto retin.ar. El mes pasado participó del Congreso más importante de imágenes médicas en inteligencia artificial del mundo, realizado en Vancouver. El equipo se especializa en neuroimagen, específicamente en un proyecto que busca caracterizar las asimetrías de los hipocampos del cerebro.

¿Podrías contarnos de que se trata este congreso y que ha significado para ustedes?

MICCAI es un congreso que se realiza hace más de 30 años, es una conferencia científica en la cual investigadores de todo el mundo presentan sus últimos desarrollos en materia de análisis de imágenes médicas.

Originalmente estaba pensado para una disciplina que es el procesamiento de imágenes, pero con el tiempo llegó al punto de ser la conferencia más importante de inteligencia artificial aplicada a medicina con todo lo que tiene que ver en análisis de imágenes y asistencia a tratamientos médicos.

Tuvimos la oportunidad de presentar un artículo de desarrollo científico, en colaboración con un equipo de médicos del hospital El Cruce y Lenis que es una ejecutora de Conicet de triple dependencia:

• Conicet
• Universidad Nacional Arturo Jauretche
• Hospital El cruce

Todos juntos con investigadores de la Universidad Di Tella y por supuesto con nuestro equipo de Yatiris del Instituto Pladema.

¿Cómo es ese trabajo articulado que se maneja entre Conicet, UNAJ y Hospital El Cruce?

Nuestro grupo de investigación Yatiris se enfoca en el trabajo interdisciplinario, todo lo que tiene que ver con medicina e inteligencia artificial y simulación médica.

Desarrollamos algoritmos que resuelven problemas médicos, el proyecto en el que participamos es de uno de mis becarios doctorales, quien protagonizó todo este trabajo que realizamos con el hospital El Cruce, sobre la asimetría de los hipocampos que son una estructura del cerebro que tiene la responsabilidad de almacenar en memoria, todo lo que se asocia a ésta depende de esta parte del cerebro.

Es una figura simétrica que uno espera que sea parecida de un lado y del otro, normalmente los médicos al detectar alguna patología, estudian la asimetría entre los hipocampos y nos informan de un horizonte difuso entre cuando esa diferencia es significativa y cuando se puede considerar normal.

A partir de este trabajo que comenzamos a desarrollar, hicimos primero como una tesis de grado de uno de nuestros estudiantes, la idea era ver cómo utilizar inteligencia artificial para caracterizar el espacio de asimetrías normales.  

A partir de eso, viene un paciente, le hacemos una resonancia magnética, traemos los hipocampos a partir de ese estudio y ahí podemos determinar automáticamente si esta persona tiene rasgos asociados a una patología neurológica o no.

Este trabajo fue presentado, aceptado y nos permitió viajar a Vancouver.

¿En qué consisten estos algoritmos? 

Es un algoritmo que inventamos nosotros, pero que tienen fundamentos que están basados en otras investigaciones en inteligencia artificial pura a lo largo de los años, estamos trabajando con un tipo de algoritmos que se llaman “detección de anomalía” o “detección de novedades” que tienen una particularidad muy sencilla de entender, se entrena con información normal (que se espera de una población que cumple con una formación determinada) y dada una muestra nueva es capaz de decidir si es normal o no.

El desafío más importante es cómo hacer para convertir un hipocampo que es una estructura cerebral para tomar la decisión de lo que es normal o esperado. Ahí comenzamos a desarrollar un algoritmo de redes neuronales que básicamente aprende por sí mismo que características del hipocampo son relevantes para definir la normalidad.

¿Esto resulta relevante para la detección temprana de alzheimer?

Absolutamente, pero no solo para esa patología, sino también para cualquier desviación en la simetría de alguna estructura cerebral.

¿Cómo fue esa metodología que implementaron?

Hicimos un conjunto grande de resonancias magnéticas que se utilizan para investigación desarrolladas por otros grupos internacionales de consorcios médicos y además utilizamos datos específicos que capturó el hospital El Cruce para los distintos estudios clínicos que realizaron.

Se tomaron las distintas cortes de pacientes de personas sanas y con patologías y nos enfocamos en:

• Deterioro cognitivo leve, éste es el primer indicio de Alzheimer.
• Alzheimer
• Esclerosis hipocampal,  que es una de las causas de la epilepsia.

Evaluamos esa distancia hacia el espacio de normalidad, utilizándolo como un factor de riesgo de enfermedad, detectando que el algoritmo tiene mucha especificidad para detectar las distintas patologías.  Ahora estamos tratando de entender cuáles son las partes del hipocampo que detectan estos deterioros para quien sabe poder hacer un tratamiento adecuado para cada patología.