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ALTEA, la herramienta no invasiva que podría ayudar a diagnosticar el Alzheimer en sus fases más tempranas

Científicos de la Universitat Politècnica de València (UPV) han desarrollado un software que permite extraer y analizar diferentes parámetros de textura cerebrales, que luego convierte en biomarcadores de la enfermedad

Redacción EM 01-02-2019

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A día de hoy, el diagnóstico de Alzheimer sigue siendo fundamentalmente clínico, lo que provoca que no pueda detectarse hasta que aparecen los primeros síntomas, o incluso más tarde, cuando el daño neuropatológico es ya grave. Por ello, se hace necesaria la búsqueda de nuevos biomarcadores que permitan una detección temprana de la enfermedad de forma no invasiva.

A este desafío responde ALTEA, una nueva herramienta creada por investigadores de la Universitat Politècnica de València (UPV), pertenecientes al Centro de Biomateriales e Ingeniería Tisular (CBIT), en colaboración con el doctor Enrique Mollá, radiólogo del Hospital de La Ribera.

La herramienta –por ahora, en fase beta para investigación– ayudaría a la detección de Alzheimer en sus fases más incipientes. En concreto, ALTEA permite visualizar y segmentar imágenes de resonancia magnética y, a partir de dichas imágenes, extrae y analiza diferentes parámetros de textura cerebrales, convertidos en biomarcadores de la enfermedad.

"A la luz de los resultados preliminares obtenidos", destaca David Moratal, investigador del Centro de Biomateriales e Ingeniería Tisular de la UPV, "podemos afirmar que tanto el análisis de texturas 2D como el 3D son herramientas muy potentes que podrían complementar y mejorar en gran medida el diagnóstico de la enfermedad de Alzheimer. ALTEA ayudaría al diagnóstico temprano y a diferenciar las diversas etapas de la enfermedad".

FUNCIONAMIENTO DE ALTEA
El software desarrollado por los investigadores de la UPV lleva a cabo un procesamiento matemático de las imágenes, a partir del cual extrae unos parámetros que permiten cuantificar la homogeneidad o heterogeneidad de la región hipocampal.

"Con estos parámetros, podemos caracterizar y detectar en qué fase está la enfermedad, y ayudar así a descubrir alteraciones imperceptibles a simple vista para los especialistas clínicos", añade Rafael Ortiz, estudiante de doctorado de la UPV y uno de los desarrolladores del software junto a los estudiantes del Grado en Ingeniería Biomédica de la UPV Carlos López y Carolina Giménez.

VALIDACIÓN
Para validar el nuevo software, los investigadores analizaron imágenes de resonancia magnética de tres grupos de personas: pacientes con Alzheimer, pacientes con deterioro cognitivo leve temprano y sujetos control.

Los análisis fueron llevados a cabo en la región hipocampal (una de las que más se ve afectada por la atrofia cerebral en las primeras fases de la enfermedad), usando regiones de interés circulares y esféricas. "Una vez desarrollada ALTEA", afirma Moratal, "realizamos un estudio transversal mediante un análisis estadístico exhaustivo para establecer la capacidad predictiva de los posibles biomarcadores obtenidos, con unos resultados muy positivos".

En cuanto a su aplicación en la práctica clínica, los investigadores señalan que "todavía hay que introducir más parámetros de textura, y falta mejorar el módulo que permite analizar sus combinaciones mediante técnicas de aprendizaje automático con el fin de poder crear modelos clasificadores validados".


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