Modelos de aprendizaje automático predicen el riesgo de Alzheimer

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Aunque el tema de Alzheimer es algo que tocamos a diario en reab.es, a veces hay interferencias con el mundo de la tecnología que vale la pena mencionar aquí.

El Alzheimer es una enfermedad degenerativa que afecta a millones de personas en todo el mundo. Aunque se sabe que la edad es un factor de riesgo importante para el Alzheimer, un nuevo estudio sugiere que, a partir de los 65 años, el riesgo genético puede ser más importante que la edad como predictor de la enfermedad. El estudio, publicado recientemente en la revista Scientific Reports, es el primero en construir modelos de aprendizaje automático con puntajes de riesgo genético, información no genética y datos de registros médicos electrónicos de casi medio millón de individuos para clasificar los factores de riesgo en orden de su asociación con el eventual desarrollo del Alzheimer.

¿Qué revela el estudio?

El estudio utilizó los modelos para clasificar los factores de riesgo predictivo para dos poblaciones de la Biobanca del Reino Unido: individuos blancos mayores de 40 años y un subconjunto de adultos mayores de 65 años. Los resultados mostraron que la edad, que representa un tercio del riesgo total a los 85 años, según la Asociación del Alzheimer, fue el factor de riesgo más importante para el Alzheimer en toda la población, pero para los adultos mayores, el riesgo genético determinado por un puntaje de riesgo poligénico fue más predictivo.

Según Xiaoyi Raymond Gao, autor principal del estudio y profesor asociado de oftalmología y ciencias visuales y de informática biomédica en la Facultad de Medicina de la Universidad Estatal de Ohio, «todos sabemos que el Alzheimer es una enfermedad de aparición tardía, por lo que sabemos que la edad es un factor de riesgo importante. Pero cuando consideramos el riesgo solo para personas mayores de 65 años, entonces la información genética capturada por un puntaje de riesgo poligénico ocupa un lugar más alto que la edad. Eso significa que es realmente importante considerar la información genética cuando trabajamos en la enfermedad de Alzheimer».

El estudio encontró que un ingreso familiar bajo también emergió como un factor de riesgo importante, ocupando el tercer o cuarto lugar después de los efectos de la edad y los genes. Esto podría deberse a que el ingreso puede ser un factor importante para determinar qué se puede permitir comer, dónde se puede permitir vivir, el nivel de educación, el acceso a la atención médica, y todos estos factores podrían contribuir a la enfermedad de Alzheimer.

Identificación de factores de riesgo no genéticos

Aunque el estudio encontró que la edad y el riesgo genético son los factores de riesgo más importantes para el Alzheimer, también identificó algunos factores de riesgo no genéticos que diferían entre las personas con y sin Alzheimer. Estos factores incluyeron una presión arterial sistólica alta y una presión arterial diastólica baja, diabetes, ingresos y educación más bajos, caídas recientes, dificultades auditivas y antecedentes de Alzheimer en la madre.

El estudio también identificó otros factores de riesgo en la población total de adultos, como el diagnóstico de hipertensión arterial, infección del tracto urinario, episodios depresivos, desmayos, dolor de pecho no especificado, desorientación y pérdida de peso anormal. Otros factores de riesgo en el top 20 para personas mayores de 65 años incluyeron colesterol alto y anormalidades en la marcha. Estos hallazgos destacan el poder de agregar códigos de condiciones de registros médicos electrónicos a los modelos.

Según Gao, «El aprendizaje automático puede explorar las relaciones entre todas esas características o variables, seleccionar las características importantes y clasificar ciertas características en la parte superior que contribuyen mucho más al riesgo de la enfermedad de Alzheimer que el resto de las características. Por lo general, no es bueno estar muy obeso, pero también vemos aquí que un índice de masa corporal más bajo no es bueno. La presión arterial alta no es buena, pero aquí vemos que la presión arterial diastólica más baja tampoco es buena. Los modelos revelaron algunos patrones interesantes».

El poder de la prevención

La construcción de modelos de aprendizaje automático para predecir el riesgo de Alzheimer podría ayudar en el desarrollo de nuevos medicamentos y programas de detección efectivos y económicos. También podría dar a las personas el poder de tomar medidas preventivas y ajustar su estilo de vida para reducir su riesgo de enfermedad de Alzheimer.

Según Gao, «Si las personas conocen más sobre los factores de riesgo, pueden ajustar su estilo de vida. Para el Alzheimer y el glaucoma, no hay cura, por lo que la prevención puede ayudar mucho. Espero que la construcción de modelos para hacer estas predicciones pueda ayudar con el desarrollo de medicamentos y programas de detección efectivos y económicos».

El estudio destaca la importancia de considerar los factores genéticos y no genéticos en la prevención del Alzheimer. Los modelos de aprendizaje automático pueden ser una herramienta valiosa para identificar y clasificar los factores de riesgo más importantes y proporcionar a las personas la información que necesitan para tomar medidas preventivas y reducir su riesgo de desarrollar la enfermedad de Alzheimer.

En última instancia, la prevención del Alzheimer es una cuestión de tomar medidas proactivas para mantener una buena salud cognitiva y física a lo largo de la vida. La construcción de modelos de aprendizaje automático para predecir el riesgo de Alzheimer es solo una pieza del rompecabezas, pero puede ser una herramienta valiosa para ayudar a las personas a tomar medidas preventivas y mantener su salud cognitiva a medida que envejecen.