En un avance científico que promete transformar el enfoque de tratamiento para la enfermedad de Parkinson, la combinación de inteligencia artificial (IA) y células madre, está demostrando ser una vía prometedora hacia la medicina personalizada y el desarrollo de terapias específicas. Investigadores del Instituto Francis Crick y el Instituto de Neurología UCL Queen Square, en colaboración con la empresa de tecnología Facultad AI, han logrado una precisión del 95 % en la clasificación de subtipos de la enfermedad de Parkinson mediante el uso de aprendizaje automático y células madre.
La enfermedad de Parkinson, una afección neurodegenerativa incurable, ha sido históricamente un desafío en términos de diagnóstico y tratamiento, dada su heterogeneidad clínica y la variabilidad de los mecanismos celulares subyacentes en diferentes pacientes. Sin embargo, este nuevo estudio, recién publicado en la revista Nature Machine Intelligence, ofrece una perspectiva prometedora para la medicina personalizada y el desarrollo de fármacos más dirigidos.
El enfoque se basa en imágenes de células madre derivadas de pacientes con Parkinson. Los investigadores entrenaron a un programa de IA para identificar y clasificar subtipos específicos de la enfermedad utilizando estas imágenes. Este método demostró ser sorprendentemente preciso, alcanzando una tasa de éxito del 95 % en la clasificación de cuatro subtipos de Parkinson. Los resultados sugieren un camino hacia la personalización de la atención médica y la investigación de terapias más efectivas.
La enfermedad de Parkinson está relacionada con el mal plegamiento de proteínas clave y disfunciones en la eliminación de mitocondrias defectuosas, que son responsables de la producción de energía celular. Al capturar imágenes microscópicas detalladas de células derivadas de pacientes, los científicos pudieron etiquetar componentes celulares esenciales y entrenar al algoritmo de IA para reconocer los diferentes subtipos de la enfermedad. Las mitocondrias y los lisosomas, involucrados en la degradación de componentes celulares desgastados, demostraron ser características esenciales para la clasificación precisa de los subtipos, según dice el estudio.
James Evans, estudiante de doctorado en el Instituto Francis Crick y coautor del estudio mencionado por Infobae, señaló que “la combinación de imágenes avanzadas y la IA permitió una evaluación más profunda de las características celulares”. Esta capacidad de análisis profundo proporcionó información valiosa más allá de las técnicas convencionales de análisis de imágenes. Además, este enfoque se visualiza como un trampolín para comprender mejor la contribución de diversos mecanismos celulares en otros subtipos de Parkinson.
Sonia Gandhi, líder de grupo del Laboratorio de Biología de Neurodegeneración en Crick, destacó la necesidad de abordar las complejidades del Parkinson mientras los pacientes aún están vivos. La posibilidad de identificar subtipos de la enfermedad mediante el análisis de células madre del propio paciente abre la puerta a tratamientos más específicos y eficaces. Esta aproximación incluso podría permitir la evaluación previa de la respuesta de las células cerebrales de un paciente a ciertos medicamentos, lo que podría revolucionar la medicina personalizada.
El proyecto, concebido durante la pandemia, también resalta el poder de la colaboración entre la industria y la academia. Los investigadores, aunque relativamente nuevos en el campo de la IA, adquirieron habilidades de programación y codificación para aplicar la tecnología a su ciencia. El éxito del proyecto no solo ha abierto nuevas perspectivas en la investigación, sino que también ha impulsado la expansión de equipos de ingeniería de software e IA para futuros proyectos.
En última instancia, este avance en el diagnóstico y tratamiento del Parkinson mediante IA y células madre es una luz de esperanza para los pacientes y sus familias. La combinación de tecnologías de vanguardia promete no solo una comprensión más profunda de la enfermedad, sino también un enfoque más preciso y personalizado para su manejo. Con la capacidad de predecir subtipos de la enfermedad y probar posibles tratamientos en modelos de células, la medicina del futuro está tomando forma hoy.