La nueva herramienta del AI predice la progresión y la evolución de la enfermedad en desordenes neurodegenerative

Los investigadores en el instituto neurológico de Montreal, Canadá han encontrado que probando sangre usando un algoritmo de la inteligencia (AI) artificial predijo con éxito la progresión de la enfermedad en desordenes neurodegenerative, así como determinó los caminos moleculares que eran la base que eran proféticos de la evolución de la enfermedad.

Proyección de imagen del AI

Haber de imagen: Zapp2Photo/Shutterstock.com

Las conclusión tienen implicaciones importantes para personalizar el tratamiento de enfermedades tales como Alzheimer y Huntington, ayudando a doctores a elegir tratamientos apuntados y más efectivos.

Esta prueba se podía un día utilizar por los doctores para evaluar a pacientes y para prescribir las terapias adaptadas a sus necesidades… Podría también ser utilizada en juicios clínicas para categorizar a pacientes y para determinar mejor cómo las drogas experimentales afectan su progresión prevista de la enfermedad.”

Yasser Iturria-Medina

Vencer las limitaciones de estudios anteriores

Las enfermedades neurodegenerative mas comunes tardan décadas para convertirse, pero una falta de datos sobre la expresión génica longitudinal ha sido en un cierto plazo una barrera a entender los mecanismos moleculares subyacentes implicados como las condiciones se desarrolla.

La investigación anterior ha utilizado los datos de la “foto” que se limitan en lo que puede revelar sobre estos desordenes despacio de progreso.

El estudio actual estado dirigido para vencer esta limitación obteniendo la información cronológica de un grupo de datos grande, vertiendo la luz en cómo los cambios en la expresión génica que ocurren en pacientes neurodegenerative en un cierto plazo, se relacionan con los cambios en su condición.

“Aquí, vencemos esta limitación dominante introduciendo una expresión génica nueva que el método contrastivo de la inferencia de la trayectoria (GE-cTI) que revela configuraciones temporales enriquecidas en una población enferma,” escribe Iturria-Medina y los colegas de las imágenes cerebrales de McConnell del instituto centran.

Los investigadores utilizaron un algoritmo del AI para analizar las muestras de sangre y las muestras post mortem de tejido cerebral recogidas a partir de 1.969 personas que tenían desordenes neurogenerative, determinando los caminos moleculares que eran específicos a la enfermedad en esta población.

Más concretamente, las personas utilizaron los grupos de datos llevados a cabo para la gente en el espectro del tarde-inicio Alzheimer y la enfermedad de Huntington que fue hecha disponible por el centro del recurso del tejido cerebral de Harvard, el estudio de las órdenes religiosas y la memoria y el envejecimiento de la embestida proyecta la iniciativa de Neuroimaging de la enfermedad de Alzheimer.

El algoritmo predijo fuertemente el escenario y la progresión de la enfermedad a la enfermedad avanzada

Según lo denunciado recientemente en el cerebro del gorrón, el algoritmo predijo fuertemente los diversos escenarios y la severidad neuropathological de la enfermedad. Cuando estaba aplicado a las muestras de sangre recogidas en la línea de fondo, también predijo fuertemente el deterioro y la progresión clínicos a los escenarios avanzados de la enfermedad, sugiriendo su potencial como técnica como mínimo invasor para la investigación temprana.

Además, la herramienta del AI determinó genes y los caminos moleculares en sangre y el tejido cerebral que eran calculadores fuertes de la evolución de la enfermedad. Entre 85 y el 90% de los caminos moleculares lo más altamente posible proféticos determinados en la sangre estaban lo mismo que ésos determinados en el cerebro, sugiriendo que los cambios moleculares subyacentes son similares entre el cerebro y la carrocería periférica.

“Estos caminos soportan la importancia de estudiar el eje del periférico-cerebro,” escriben a las personas.

¿Cómo se podía la prueba utilizar en el futuro?

Iturria-Medina dice que la prueba se podría un día utilizar en la clínica para fijar a pacientes y para prescribir los tratamientos que se adaptan a sus necesidades.

Podría también ser utilizado en juicios clínicas para categorizar a pacientes y para determinar mejor cómo las drogas experimentales afectan su progresión prevista de la enfermedad,”

Iturria-Medina dice que las personas ahora proyectan probar la aproximación en otras enfermedades neurodegenerative, incluyendo la enfermedad de Parkinson y la esclerosis lateral amiotrófica.

“GE-cTI es una herramienta prometedora para revelar mecanismos neuropathological complejos, con las implicaciones directas para ejecutar tratamientos dinámicos personalizados en neurología,” concluye a las personas.

Source:

EurekAlert!. (2020). AI-analyzed blood test can predict the progression of neurodegenerative disease. [online] Available at: https://www.eurekalert.org/pub_releases/2020-01/mu-abt012320.php [Accessed 28 Jan. 2020].

Journal reference:

Yasser Iturria-Medina, Ahmed F Khan, Quadri Adewale, Amir H Shirazi, Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative, Blood and brain gene expression trajectories mirror neuropathology and clinical deterioration in neurodegeneration, Brain, , awz400, https://doi.org/10.1093/brain/awz400

Sally Robertson

Written by

Sally Robertson

Sally has a Bachelor's Degree in Biomedical Sciences (B.Sc.). She is a specialist in reviewing and summarising the latest findings across all areas of medicine covered in major, high-impact, world-leading international medical journals, international press conferences and bulletins from governmental agencies and regulatory bodies. At News-Medical, Sally generates daily news features, life science articles and interview coverage.

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