Universidad Nacional de Rosario - Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura

04 de Noviembre de 2019 | 6 ′ 46 ′′


Una herramienta para detectar enfermedades neurodegenerativas

Una herramienta para detectar enfermedades neurodegenerativas


Investigadores rosarinos diseñaron una aplicación informática que permite la normalización y comparación de imágenes del cerebro obtenidas con diferentes equipos y protocolos. Esta herramienta permite comparar estudios de diferentes centros de salud o a lo largo del tiempo, facilitando la producción de datos estadísticos.

En el Centro Internacional Franco Argentino de Ciencias de la Información y de Sistemas (CIFASIS), dependiente de la UNR, Conicet y la Aix-Marseille Université, se desarrollan una serie de líneas de investigación, con el objetivo de generar herramientas que permitan un estudio cuantitativo de los cambios que las enfermedades neurodegenerativas producen en la estructura cerebral.

Un desarrollo del CIFASIS permitió la creación de un software que logra la normalización de las imágenes obtenidas con Resonadores Magnéticos Nucleares (RMN) de distintas marcas y características, para poder comparar estudios realizados en distintos centros de salud, o a través del paso del tiempo.

Los investigadores pudieron analizar 2700 imágenes obtenidas de bases de datos públicas y, de esta manera, establecer patrones de normalidad para una personas sana, para quien sufre deterioro cognitivo leve y para la enfermedad de Alzheimer, tomando en cuenta las características de cada grupo etario y el deterioro que sufre el cerebro con el paso del tiempo.

El trabajo fue realizado en conjunto entre el Centro, la Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura y Fundación INECO Rosario, y está basado en el Proyecto Final de Ingeniería Electrónica de Clara Galimberti e Ignacio Evangelista, dirigidos por Patricio Donnelly-Kehoe. Del proyecto también participaron Guido Pascariello, Juan Carlos Gómez y Aimee Rodríguez Musso. Esta investigación recibió el primer premio al mejor póster en el Congreso Europeo de Radiología de 2019, que se realizó en Viena, en marzo de 2019.

Las imágenes tridimensionales que se obtienen con los estudios de RMN dividen al cerebro en partes y brindan información de cada sección como volumen, espesor y grosor “Permite medir cada una de las partes del cerebro utilizando una computadora” explica Guido Pascariello.

Al momento de comparar los resultados obtenidos entre distintos estudios, se evidenció que existían diferencias, producto de las características técnicas de cada resonador.
“La mayor diferencia que encontramos fue la de las imágenes obtenidas con resonadores de 1,5 teslas y resonadores de 3 teslas”, señala Clara Galimberti, “viendo estos resultados y considerando que la idea es poder comparar diferentes estudios, ya sea de la misma persona o de una base de datos, trabajamos en la normalización de las imágenes y producimos una interfase que puede equiparar los resultados obtenidos con distintos resonadores, y pudimos armar un clasificador que distingue tres estadios: el del sujeto sano, con deterioro cognitivo leve y enfermedad de Alzheimer”.

En el entorno clínico, el análisis que se realiza de las resonancias, suele ser de tipo cualitativo, el médico detecta desviaciones o anomalías a través de una inspección visual.

Los investigadores del CIFASIS aclaran que la aplicación es una herramienta para ayudar en el diagnóstico médico pero que no reemplaza la instancia de la clínica “Este trabajo se encuadra en un paradigma de análisis que se llama Procesamiento Avanzado de Neuroimágenes, que tiene el objetivo de brindarle al médico herramientas que permitan analizar muchos datos de manera más fidedigna, y facilitarle el diagnóstico de un paciente. Se crean parámetros que dependen de modelos estadísticos” aclara Pascariello.

Patricio Donnelly-Kehoe, refuerza esta idea de que la aplicación asiste al médico y no es un reemplazo del especialista “la estructura del cerebro es diferente en cada persona, y una variación en los volúmenes puede tener que ver con la estructura particular y no con una patología. Las imágenes hay que interpretarlas en un contexto clínico, con síntomas asociados y con la historia clínica del paciente. La aplicación informática que produjimos, y que aún se halla a nivel de prototipo, permite que el médico que ingrese una imagen, el sistema la procesa y muestra una del cerebro en tres dimensiones, destacando en rojo donde hay desviaciones importantes”, además señala que no requiere grandes conocimientos de informática.

El marco general de investigaciones que realiza el equipo de investigación son las neurociencias, y, en este sentido, se creó una división de neuroimágenes del CIFASIS, que forma parte del Grupo de Investigación sobre Procesamiento de Señales Multimedia, dirigido por Juan Carlos Gómez.

El área no sólo trabaja con imágenes estructurales del cerebro sino que se estudian aspectos funcionales como el consumo de oxígeno del cerebro a lo largo del tiempo. El análisis funcional permite verificar el funcionamiento de las conexiones cerebrales; a través de una secuencia de las distintas capturas se puede reconstruir la organización cerebral y, de esa manera, determinar cuáles de esas interacciones entre las distintas partes del cerebro están alteradas y manifiestan algún tipo de patología.

El objetivo del equipo es unificar toda la información que puede obtenerse de los estudios con resonancia magnética del cerebro, con el objetivo de mejorar la información que manejan los médicos y apoyar un diagnóstico con parámetros objetivos.

La división de neurociencias del CIFASIS está generando una base de datos local con el centro de diagnóstico médico de la ciudad de Rosario. Ignacio Evangelista detalla las características de este proyecto: “Actualmente, están incluidas las imágenes de setenta personas sanas, y de pacientes con distintas patologías como Alzheimer, deterioro cognitivo, esclerosis múltiple. Es una manera de comprobar si los datos que obtenemos en la base de datos local corresponden a los que se manejan de manera internacional; estas iniciativas son una manera de transferir el conocimiento a aplicaciones reales”.

Los investigadores señalan las ventajas de poder utilizar bases de datos públicas para el desarrollo de inteligencia artificial, ya que producir las neuroimágenes es muy costoso y la normalización permite hacer uso de imágenes públicas para el desarrollo de los logaritmos, aunque tengan diferencias técnicas.
“Es más fácil poder normalizar las imágenes que lograr que todos lo neurorradiólogos, en todos los centros médicos del mundo, adopten la misma tecnología y los mismos protocolos cuando realizan una resonancia magnética del cerebro”, señala Guido Pasacaciello. Estos desarrollos tienen como objetivo que se puedan lograr criterios de diagnóstico unificados en enfermedades neurodegenerativas, entre diferentes centros médicos del mundo.


Ileana Carrizo


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