Las posibilidades que ofrece la retina para el diagnóstico de la esclerosis múltiple, la “enfermedad de las mil caras”

En los últimos 20 años, el número de personas afectadas por la esclerosis múltiple se ha multiplicado por 2,5. Así lo advierte la Sociedad Española de Neurología, que explica que ya hay unos 55.000 pacientes con esta dolencia en España. Cada año, se diagnostican unos 2.500 nuevos casos de esclerosis, cuyos primeros síntomas comienzan a manifestarse entre los 20 y 40 años de edad.

No existe todavía un diagnóstico seguro de la enfermedad, porque la sintomatología puede ser muy variada: desde la coordinación de los movimientos, hasta los trastornos visuales o incluso la alteración de la sensibilidad.

Se trata de una dolencia que afecta al sistema nervioso central, es decir, tanto al cerebro como a la médula espinal. La enfermedad 'ataca' al “aislante” de las células nerviosas, la mielina, y de esta manera, afecta la capacidad del cuerpo de enviar o recibir señales nerviosas. Es por ello por lo que los 'brotes' en los que se manifiesta en muchos casos la esclerosis múltiple pueden impactar en cualquier parte del cuerpo. “Puede ser algo completamente aleatorio”, explica el catedrático de Tecnología Electrónica de la Universidad de Alcalá, Luciano Boquete.

El científico es parte de un equipo que lleva años trabajando para incluir la inteligencia artificial en la mejora del diagnóstico de esta enfermedad. “Se le llama la enfermedad de las mil caras, porque puede producir problemas motores, en el sistema visual, fatiga o mareos, entre otros síntomas”, explica el catedrático que dirige el grupo de investigación de Ingeniería Biomédica de la universidad.

Estudio de la retina junto a la inteligencia artificial

La investigación en torno a la enfermedad ha evolucionado. “Hace veinte años, una persona con esclerosis múltiple estaba casi destinada a una discapacidad a los cinco o seis años de su diagnóstico. Hoy en día se retrasa esta condición en un gran porcentaje de los pacientes gracias a la disponibilidad de tratamientos modificadores de la enfermedad”, resalta Boquete.

Por este motivo, interesa tener un diagnóstico fiable y precoz. Actualmente, no existe un biomarcador para el diagnóstico de la esclerosis múltiple. De este modo, resulta “interesante”, investigar nuevas alternativas, señala el catedrático.

En el Grupo de Ingeniería Biomédica de la Universidad de Alcalá investigan el diagnóstico de la esclerosis múltiple mediante el análisis con inteligencia artificial de la estructura de la retina. La información estructural se obtiene mediante una prueba no invasiva, la tomografía de coherencia óptica (TCO).

¿Por qué la retina?

La retina, elemento esencial del sistema visual, es también parte del sistema nervioso central y se puede obtener los espesores de las diferentes capas que la conforman mediante TCO.

En la mayoría de los casos la enfermedad provoca un adelgazamiento en las estructuras retinianas, incluso antes de que el paciente sufra los primeros síntomas. En consecuencia, esta información, convenientemente analizada mediante algoritmos de inteligencia artificial, puede detectar la existencia de la esclerosis múltiple de manera precoz. Y en todo caso, puede servir como método complementario de diagnóstico a los actualmente disponibles.

Mediante algoritmos de inteligencia artificial es posible analizar de forma eficaz la gran cantidad de datos obtenidos en la prueba TCO, identificar aquella información que es relevante y conseguir en tiempo real diagnósticos con elevada fiabilidad.

El proyecto

Durante el año 2023 el grupo de investigación realizó el proyecto con título ‘Diagnóstico de enfermedades neurodegenerativas a partir del análisis de imágenes de tomografía de coherencia óptica (TCO) utilizando inteligencia artificial’, financiado por la UAH.

Dentro de esta iniciativa, el profesor Boquete explica que se ha podido identificar las capas y los patrones específicos que muestran la relación entre el adelgazamiento de estas estructuras y la esclerosis múltiple. A esto, añade que se ha podido diferenciar entre los patrones que siguen distintas enfermedades, en concreto la esclerosis múltiple y el Alzheimer.

Otro de los logros que se han obtenido en el transcurso del trabajo, ha sido la obtención de las correlaciones entre el adelgazamiento de la retina y la diferencia de espesores de los ojos de un paciente, y su grado de discapacidad. El proyecto también ha logrado implantar un clasificador automático para ayudar al diagnóstico de la enfermedad, con una fiabilidad que ya llega al 90%.

El Servicio de Oftalmología del Hospital Universitario Miguel Servet de Zaragoza y la Universidad de Zaragoza han colaborado en la iniciativa. Varias revistas científicas con “elevado índice de impacto” han publicado el conocimiento generado por el proyecto de la Universidad de Alcalá.

La inteligencia artificial, “cada día a más y más”

El catedrático Luciano Boquete considera que la estructura de la UAH, que integra una Facultad de Medicina y Ciencias de la Salud, diversos hospitales universitarios y la Escuela Politécnica Superior (EPS), es la idónea para promover investigaciones en el área de salud apoyadas con herramientas de inteligencia artificial. “En la EPS existe una gran experiencia en el análisis de señales e imágenes con técnicas avanzadas de procesamiento; este conocimiento puede ser en muchos casos directamente extrapolable a las necesidades del diagnóstico médico”, explica.

Actualmente, la inteligencia artificial se está utilizando en la mayoría de los sectores, pero su uso será cada vez más extendido. En medicina y en los próximos años, se mejorarán los procesos de análisis de todo tipo de imágenes y señales, estudios genéticos, desarrollo de medicamentos, etc. “Por este motivo, no habría que descuidar la formación de los futuros médicos en sistemas de inteligencia artificial”, concluye.