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IBM Research utiliza el aprendizaje automático para buscar cura al Alzheimer

Un equipo de la empresa tecnológica consiguió identificar, con una eficacia del 77%, un conjunto de proteínas en sangre capaces de predecir la concentración de péptido beta-amiloide en el cerebro, el indicador más fiable de la enfermedad

Redacción EM 02-04-2019

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En la actualidad, la enfermedad de Alzheimer se diagnostica a través de la observación de la pérdida de memoria significativa. Además, permanece sin cura: se piensa que la alta tasa de fracaso de los ensayos puede deberse a que las personas sometidas a ensayos clínicos se encuentran en las últimas fases de la enfermedad, con un daño cerebral irreparable. Por tanto, la investigación se centra en cómo detectar el Alzheimer antes, mientras todavía sea posible ralentizar su progresión.

De hecho, algunos estudios recientes señalan al péptido beta-amiloide como marcador asociado a la enfermedad. El examen de la concentración de este péptido proporciona información con décadas de antelación. Pero por desgracia, el acceso al líquido cefalorraquídeo es extremadamente invasivo, razón que lleva a buscar otras soluciones más cómodas, como análisis de sangre.

En este sentido, recientemente un equipo de IBM Research de Australia utilizó el aprendizaje automático para identificar un conjunto de proteínas en la sangre capaces de predecir la concentración del péptido beta-amiloide en el cerebro con una eficacia del 77%. Si bien la prueba se encuentra en las primeras fases de investigación, podría ayudar a mejorar la selección de individuos para ensayos clínicos.

Así, el de IBM Research se convierte en el primer estudio que utiliza la baza que ofrece el aprendizaje automático para identificar conjuntos de proteínas en la sangre que son productivos de un biomarcador situado en el líquido cefalorraquídeo. Este enfoque se puede ampliar para modelar otros biomarcadores situados en el cerebro. 


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