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IBM utiliza aprendizaje automático para detectar el alzhéimer

Los miembros del equipo utilizaron el aprendizaje automático para identificar cuatro proteínas que pueden medirse en la sangre de las personas que tienen un alto riesgo genético de alzhéimer.

IBM desarrolla un prototipo de sensor de uñas para ayudar a tratar el párkinson
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13.03.2019 - 00:00

Los investigadores de IBM en Australia han desarrollado una alternativa a las pruebas de líquido cefalorraquídeo, un análisis de sangre que, según dicen, podría predecir la acumulación de beta-amiloide en el líquido cefalorraquídeo con una precisión de hasta el 77%.

Los miembros del equipo utilizaron el aprendizaje automático para identificar cuatro proteínas que pueden medirse en la sangre de las personas que tienen un alto riesgo genético de alzhéimer.

Los investigadores creen que la prueba de esas proteínas podría usarse para identificar a los pacientes que aún no tienen síntomas, pero que pueden beneficiarse de un tratamiento temprano, y para mejorar la selección de pacientes para los ensayos clínicos de fármacos candidatos.

Los miembros del equipo utilizaron el aprendizaje automático para identificar cuatro proteínas que pueden medirse en la sangre de las personas que tienen un alto riesgo genético de alzhéimer

Los investigadores de IBM pudieron obtener información sobre casi 400 proteínas que se midieron en muestras de sangre de la cohorte de ADNI, pero querían desarrollar una prueba simple que pudiera usar la menor cantidad de proteínas posible para reflejar la acumulación de beta-amiloide. 

Según propusieron los investigadores, un posible uso del análisis de sangre de cuatro proteínas puede ser mejorar la selección de pacientes para los ensayos clínicos de medicamentos contra el alzhéimer.

Esto se debe a que los estudios han demostrado que pueden ocurrir cambios en los niveles de amiloide en el líquido cefalorraquídeo hasta 10 años antes de que las imágenes de PET muestren signos de alzhéimer. 

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