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La Fundación Michael J. Fox e IBM utilizan IA para descubrir múltiples tipos subyacentes de la enfermedad de Parkinson

La Fundación Michael J. Fox e IBM utilizan IA para descubrir múltiples tipos subyacentes de la enfermedad de Parkinson
Los investigadores identificaron ocho estados únicos de Parkinson con síntomas motores y no motores, y encontraron que la enfermedad podría moverse entre ellos con el tiempo, sin un orden secuencial. (iStockPhoto) (Getty Images).

Nadie sabe por qué algunas personas con la enfermedad de Parkinson la tendrán en estado grave mientras que otras no, pero los investigadores de inteligencia artificial de IBM y la Fundación Michael J. Fox creen que pueden haber descifrado el código.

Usando los algoritmos de aprendizaje automático de Big Blue para analizar los datos recopilados de los pacientes durante hasta siete años, los programas pudieron detectar patrones en sus síntomas relacionados con la neurodegeneración.

Esto condujo a un modelo informático que podría ayudar a predecir cómo puede progresar el caso particular de un paciente, ayudando a los médicos a prescribir las terapias adecuadas en el momento adecuado o a determinar quién puede beneficiarse más de un ensayo clínico.

De hecho, la IA ayudó a descubrir una serie de cursos superpuestos que puede tomar la enfermedad, al tiempo que tiene en cuenta las diferencias entre los individuos y los efectos de los diferentes medicamentos, lo que sugiere que una clasificación rígida de la enfermedad de Parkinson por subtipo simple podría no ser suficiente para ilustrar el conjunto. imagen.

En un artículo publicado en The Lancet Digital Health, los investigadores identificaron ocho estados únicos en el Parkinson, con síntomas motores y no motores, y encontraron que la enfermedad podría moverse entre ellos con el tiempo sin ningún orden en particular.

Esto podría incluir diferentes períodos en los que el paciente puede tener más problemas para equilibrar su postura o caminar, y cuando los temblores y la rigidez muscular pueden variar de leves a graves, todo antes de la enfermedad terminal, la octava categoría, que incluye deterioro cognitivo grave.

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Cuando se comparan con los efectos de diferentes medicamentos, los medicamentos dopaminérgicos ayudaron a mejorar los movimientos musculares lentos y la rigidez, y también podrían aumentar la somnolencia, un síntoma más común en ciertos estados de enfermedad que identificó el equipo.

El tesoro de datos se recopiló de la Iniciativa de marcadores de progresión de Parkinson de la Fundación Michael J. Fox, un estudio clínico lanzado por primera vez en 2010 en asociación con más de 30 empresas biotecnológicas, farmacéuticas, sin fines de lucro y privadas.

Al inscribir a más de 1.400 pacientes en todo el mundo, el estudio recopiló años de información de pacientes de registros médicos, dispositivos portátiles y teléfonos inteligentes, mientras secuenciaba genomas y analizaba muestras tomadas durante el curso de su enfermedad.

El proyecto también compara sus resultados con un grupo de control de voluntarios sanos, lo que ayudó a validar el modelo de IA que los investigadores de IBM han estado desarrollando desde mediados de 2018.

A continuación, el equipo dijo que planea perfeccionar aún más el modelo informático para una mirada más granular a los diferentes estados de la enfermedad de Parkinson al tiempo que incorpora biomarcadores genómicos y de imágenes cerebrales. Los investigadores también han dicho que su enfoque de IA puede ser útil en otras enfermedades neurodegenerativas crónicas, como el Alzheimer y la ELA.

Aunque pueda contener afirmaciones, datos o apuntes procedentes de instituciones o profesionales sanitarios, la información contenida en SaludNews está editada y elaborada por periodistas. Recomendamos al lector que cualquier duda relacionada con la salud sea consultada con un profesional acreditado.

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