La evaluación de la efectividad de las terapias para enfermedades neurodegenerativas a menudo es difícil porque la progresión de cada paciente es diferente. Un nuevo estudio muestra que el análisis de inteligencia artificial IA de muestras de sangre puede predecir y explicar la progresión de la enfermedad, lo que algún día podría ayudar a los médicos a elegir más apropiado ytratamientos efectivos para pacientes.
Los científicos del The Neuro Instituto y Hospital Neurológico de Montreal de la Universidad McGill y el Centro Ludmer de Neuroinformática y Salud Mental utilizaron un algoritmo de IA para analizar la sangre y las muestras cerebrales post mortem de 1969 pacientes con enfermedad de Alzheimer y Huntington. Su objetivofue encontrar patrones moleculares específicos para estas enfermedades.
El algoritmo pudo detectar cómo los genes de estos pacientes se expresaron de manera única durante décadas. Esto ofrece la primera visión a largo plazo de los cambios moleculares subyacentes a la neurodegeneración, un logro importante porque las enfermedades neurodegenerativas se desarrollan a lo largo de los años.
Los estudios previos de neurodegeneración a menudo usaban datos estáticos o "instantáneos" y, por lo tanto, están limitados en cuanto pueden revelar sobre la progresión típicamente lenta de la enfermedad. Este estudio tuvo como objetivo descubrir la información cronológica contenida en datos a gran escala cubriendo décadasde progresión de la enfermedad, revelando cómo los cambios en la expresión génica durante ese tiempo están relacionados con los cambios en la condición del paciente.
Además, el análisis de sangre detectó del 85 al 90 por ciento de las principales vías moleculares predictivas que la prueba de datos cerebrales post-mortem, mostrando una sorprendente similitud entre las alteraciones moleculares tanto en el cerebro como en el cuerpo periférico.
"Esta prueba podría ser utilizada algún día por los médicos para evaluar a los pacientes y prescribir terapias adaptadas a sus necesidades", dice Yasser Iturria-Medina, el primer autor del estudio. "También podría usarse en ensayos clínicos para clasificar a los pacientes y determinar mejorcómo las drogas experimentales impactan su progresión de enfermedad predicha ".
Iturria-Medina dice que sus próximos pasos serán probar estos modelos en otras enfermedades como la enfermedad de Parkinson y la esclerosis lateral amiotrófica.
Este estudio fue posible gracias a los datos disponibles abiertamente a través de la Iniciativa de Neuroimagen de la Enfermedad de Alzheimer ADNI y el Centro de Enfermedades de Alzheimer de Rush, Centro Médico de la Universidad de Rush, Chicago.
Los resultados fueron publicados en la revista cerebro el 28 de enero de 2020. Fue financiado por la Iniciativa Healthy Brain for Healthy Lives de McGill University, el Centro Ludmer, y la Fundación Brain Canada y Health Canada apoyan al Centro McConnell Brain Imaging en The Neuro.
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Materiales proporcionado por Universidad McGill . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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