esperanza para los pacientes con epilepsia

Un algoritmo que utiliza Inteligencia Artificial logra identificar casos complejos de epilepsia

Un grupo de investigadores del University College de Londres ha publicado un estudio en la revista científica Brain en la que describen un algoritmo de inteligencia artificial diseñado para detectar la fuente de las convulsiones en el cerebro

Resonancia cerebral. (Foto. University College of London)
Resonancia cerebral. (Foto. University College of London)

time 3 min

08.10.2022 - 00:05

[banner-DFP_0]

Alrededor de 400.000 personas en España padecen epilepsia, un trastorno neurológico en el que la actividad cerebral normal se altera provocando convulsiones, alteraciones del comportamiento y sensaciones inusuales que pueden incluso llevar a la pérdida de la conciencia. Según informa la Sociedad Española de Neurología (SEN), cada año se detectan entre 12.400 y 22.000 nuevos casos en nuestro país.

A día de hoy, esta patología, que se alza como una de las enfermedades neurológicas más frecuentes, aún no tiene cura. En muchos casos puede controlarse con medicamentos antiepilépticos, si bien se estima que hasta el 30% de los pacientes son resistentes a los medicamentos y requieren tratamientos más invasivos como la cirugía resectiva.[banner-DFP_1]

En este tipo de intervenciones, se retira el área del cerebro del paciente que está causando las convulsiones. Con todo, estos procedimientos tienen muchas limitaciones, no solo por el riesgo de dañar otras zonas que conlleva, sino por la dificultad de identificar el punto exacto causante de la epilepsia.

Con el objetivo de simplificar este proceso, un grupo de investigadores del University College de Londres ha publicado un estudio en la revista científica Brain en la que describen un algoritmo de inteligencia artificial diseñado para detectar la fuente de las convulsiones en el cerebro.

El algoritmo consiguió identificar de forma eficaz la FCD en el 63% de los casos de un grupo de 178 pacientes en los que las resonancias habían sido calificadas como sanas por los radiólogos

Los investigadores se han centrado específicamente en los casos de displasia cortical focal (FCD). Estos casos, en los que las neuronas se han desarrollado y agrupado de forma anormal en determinadas zonas del cerebro, afectando a la formación del córtex, pueden causar resistencia a los fármacos, pero pueden tratarse con cirugía. Sin embargo, suele ser difícil detectar estas regiones en las resonancias magnéticas.[banner-DFP_4]

Para la investigación, los científicos han recolectado más de 1.000 resonancias cerebrales de 22 centros especializados en epilepsia alrededor del mundo. Con estos datos, han diseñado un algoritmo de inteligencia artificial entrenado para analizar cada prueba, centrándose en alrededor de 300.000 regiones del cerebro para medir su grosor y detectar pliegues en el córtex, para a continuación, comparar esos escáneres con los que radiólogos expertos han diagnosticado con displasia cortical focal.

Después de haber utilizado la mitad de las resonancias para “aprender”, el algoritmo fue puesto a prueba con el resto de escáneres. La sensibilidad de la IA se situó alrededor del 60% en señalar la displasia cortical focal y alcanzó el 67% cuando se agregó un borde a la zona de las lesiones en los escáneres.

Además, el algoritmo consiguió identificar de forma eficaz la FCD en el 63% de los casos en un grupo de 178 pacientes en los que las resonancias habían sido calificadas como sanas por los radiólogos.

"En última instancia, podría permitir que más personas con epilepsia se sometan a una cirugía cerebral potencialmente curativa"

Con estos datos en la mano, los investigadores constataron que el algoritmo podía potencialmente hacer que más pacientes con epilepsia resistente a fármacos, sean tratados con cirugía.  

La coautora principal, la Dra. Hannah Spitzer, ha explicado que el algoritmo “aprende automáticamente a detectar lesiones de miles de resonancias magnéticas de pacientes. Puede detectar de forma fiable lesiones de diferentes tipos, formas y tamaños, e incluso muchas de esas lesiones que antes los radiólogos pasaban por alto”.

Al hilo, otra de las coautoras, la Dra. Sophie Adler espera que esta tecnología “ayude a identificar las anomalías que causan la epilepsia que actualmente se están pasando por alto. En última instancia, podría permitir que más personas con epilepsia se sometan a una cirugía cerebral potencialmente curativa”.

“El algoritmo ayudó a encontrar más lesiones escondidas en niños que en adultos con epilepsia y consiguió que más pacientes con epilepsia fueran propuestos para cirugía cerebral, lo cual podía curar su epilepsia y mejorar su desarrollo cognitivo. A grandes rasgos, 440 niños con epilepsia podrían beneficiarse cada año de la cirugía en Inglaterra”, concluye el coautor del estudio, Konrad Wagstyl.

Porque salud necesitamos todos... ConSalud.es

Escribir un comentario (0)
Esta web utiliza 'cookies' propias y de terceros para ofrecerte una mejor experiencia y servicio. Más información Acepto