En un intento por comprender mejor el desarrollo de la esclerosis múltiple y diagnosticarla antes de que aparezcan los primeros síntomas, los científicos están diseñando métodos estadísticos y de inteligencia artificial (IA) para construir modelos de la evolución de las estructuras cerebrales.
Aparece principalmente en adultos jóvenes de entre 25 y 35 años y puede afectar a más de 115.000 personas en Francia, diagnosticándose 5.000 nuevos casos cada año. La esclerosis múltiple (EM) es una enfermedad inflamatoria, autoinmune y neurodegenerativa que afecta el cerebro y la médula espinal. La inflamación destruye la mielina, que ya no puede cumplir su función de protección de los axones neuronales. Esta pérdida afecta particularmente la transmisión de información que pasa entre las células nerviosas. Esta afección crónica afecta las funciones motoras, visuales, sensoriales y cognitivas, según el tamaño y el sitio de las lesiones que ha causado. Hay tratamientos disponibles para restringir su progresión, pero aún no se puede curar.
El estudio y el seguimiento de la esclerosis múltiple se complican por el simple hecho de que los pacientes sólo se someten a una resonancia magnética (MRI) una vez que han experimentado los síntomas iniciales. Este es un problema recurrente en las enfermedades neurodegenerativas, donde varias estructuras cerebrales ya están afectadas sin que se sepa cuándo ni cómo comenzó.
Este enigma no disuade a Pierrick Coupé, profesor de investigación del CNRS en LaBRI2, que trabaja en el análisis y procesamiento de imágenes biomédicas en el contexto de enfermedades neurodegenerativas como la EM o el Alzheimer. Desde 2019, este científico se centra en el desarrollo de los llamados modelos de “vida útil”, un enfoque que permite situar cronológicamente cualquier fenómeno. «Nadie se somete regularmente a resonancias magnéticas desde el nacimiento hasta la muerte, por lo que los modelos se han construido utilizando decenas de miles de imágenes del cerebro de diferentes individuos de todas las edades», explica. «Esto permite estimar las trayectorias medias de los volúmenes de las estructuras cerebrales a lo largo de la vida, de la misma manera que las curvas utilizadas para controlar la altura y el peso en los niños».
Fuente: CNRS News
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