Una nueva investigación sugiere que una novedosa herramienta de inteligencia artificial (IA) puede ayudar a interpretar y evaluar la eficacia del tratamiento en pacientes con esclerosis múltiple (EM).
MindGlide es un modelo de aprendizaje profundo que puede extraer biomarcadores clave, como la carga lesional y los cambios en el volumen cerebral, a partir de resonancias magnéticas (RM) adquiridas durante la atención a pacientes con EM.
«El uso de MindGlide nos permitirá utilizar las imágenes cerebrales existentes en los archivos hospitalarios para comprender mejor la esclerosis múltiple y cómo el tratamiento afecta al cerebro», declaró en un comunicado de prensa el primer autor, Philipp Goebl, estudiante de doctorado del Instituto de Neurología Queen Square de la UCL y del Instituto Hawkes de la UCL, ambos en Londres, Inglaterra.
El estudio se publicó en línea el 7 de abril en Nature Communications.
La EM afecta a más de 2,8 millones de personas en todo el mundo, con una carga notable en los adultos jóvenes. Los biomarcadores de RM son fundamentales en los ensayos de fase 2 y 3, y las exploraciones multicontraste se utilizan para rastrear lesiones nuevas o en crecimiento, así como la neurodegeneración. Sin embargo, estos protocolos demandan mucho tiempo y recursos, lo que limita su uso en la atención de rutina, señalaron los investigadores.
Fuente: Medscape | Racheal Ede
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