Ileana Carrizo – Universidad Nacional de Rosario (UNR)
En el Centro Internacional Franco Argentino de Ciencias de la Información y de Sistemas (Cifasis), dependiente de la Universidad Nacional de Rosario (UNR), Conicet y la Aix-Marseille Université se desarrollan una serie de líneas de investigación con el objetivo de generar herramientas que permitan un estudio cuantitativo de los cambios que las enfermedades neurodegenerativas producen en la estructura cerebral. Un trabajo del Cifasis permitió la creación de un software que logra la normalización de las imágenes obtenidas con Resonadores Magnéticos Nucleares (RMN) de distintas marcas y características para poder comparar estudios realizados en distintos centros de salud, o a través del paso del tiempo.
Los investigadores pudieron analizar 2.700 imágenes obtenidas de bases de datos públicas y establecieron patrones de normalidad para una persona sana y para quien sufre deterioro cognitivo leve o la enfermedad de Alzheimer. Tomaron en cuenta las características de cada grupo etario y el deterioro que sufre el cerebro con el paso del tiempo.
El trabajo fue realizado en conjunto entre Cifasis, la Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura y la Fundación INECO Rosario. Está basado en el proyecto final de ingeniería electrónica de Clara Galimberti e Ignacio Evangelista, quienes fueron dirigidos por Patricio Donnelly-Kehoe. Del proyecto también participaron Guido Pascariello, Juan Carlos Gómez y Aimee Rodríguez Musso. La investigación recibió el primer premio al mejor póster en el Congreso Europeo de Radiología de 2019, que se realizó en Vienna en marzo.
Las imágenes tridimensionales que se obtienen con los estudios de RMN dividen al cerebro en partes y brindan información (volumen, espesor y grosor) de cada sección. “Permite medir cada una de las partes del cerebro utilizando una computadora”, explica Guido Pascariello. Al momento de comparar los resultados obtenidos entre distintos estudios, evidenciaron que existían diferencias producto de las características técnicas de cada resonador. “La mayor diferencia que encontramos fue en las imágenes obtenidas con resonadores de 1,5 teslas y resonadores de 3 teslas”, señala Clara Galimberti. “Viendo estos resultados y considerando que la idea es poder comparar diferentes estudios, ya sea de la misma persona o de una base de datos, trabajamos en la normalización de las imágenes y producimos una interfase que puede equiparar los resultados obtenidos con distintos resonadores y pudimos armar un clasificador que distingue tres estadios: el del sujeto sano, con deterioro cognitivo leve y enfermedad de Alzheimer”.
En el entorno clínico el análisis que se realiza de las resonancias suele ser de tipo cualitativo. El médico detecta desviaciones o anomalías a través de una inspección visual. Los investigadores del CIFASIS aclaran, que la aplicación de su investigación, es ir hacia una herramienta para ayudar en el diagnóstico médico, pero no reemplazará la clínica. “Este trabajo se encuadra en un paradigma de análisis que se llama Procesamiento Avanzado de Neuroimágenes. Tiene el objetivo de brindarle al médico herramientas que permita analizar muchos datos de manera más fidedigna y facilitarle el diagnóstico. Se crean parámetros que dependen de modelos estadísticos”, aclara Pascariello.
Patricio Donnelly-Kehoe refuerza esta idea y dice: “La estructura del cerebro es diferente en cada persona y una variación en los volúmenes puede tener que ver con la estructura particular y no con una patología. Las imágenes hay que interpretarlas en un contexto clínico, con síntomas asociados y con la historia clínica del paciente. La aplicación informática que produjimos –y que aún se está a nivel de prototipo– permite que el médico que ingrese una imagen, el sistema la procesa y muestra una el cerebro en tres dimensiones, destacando en rojo donde hay desviaciones importantes”. El especialista señala que no requiere grandes conocimientos de informática.
Se creó una división de neurociencias y neuroimágenes en el Cifasis. Forma parte del Grupo de Investigación sobre Procesamiento de Señales Multimedia, dirigido por Juan Carlos Gómez. El área no sólo trabaja con imágenes estructurales del cerebro sino que se estudian aspectos funcionales como el consumo de oxígeno del cerebro a lo largo del tiempo. Permite verificar el funcionamiento de las conexiones cerebrales a través de una secuencia de las distintas capturas se puede reconstruir la organización cerebral. De esa manera pueden determinar cuáles de esas interacciones entre las distintas partes del cerebro están alteradas y manifiestan algún tipo de patología.
El norte del equipo es unificar toda la información que puede obtenerse de los estudios con resonancia magnética del cerebro y mejorar la materia prima que manejan los médicos para un diagnóstico con parámetros objetivos.
La división de neurociencias del Cifasis está generando una base de datos local con el centro de diagnóstico médico de la ciudad. Ignacio Evangelista, detalla las características de este proyecto: “Actualmente, están incluidas las imágenes de setenta personas sanas, y de pacientes con distintas patologías como Alzheimer, deterioro cognitivo y esclerosis múltiple. Es una manera de comprobar si los datos que obtenemos en la base de datos local corresponden a los que se manejan de manera internacional. Estas iniciativas son una manera de transferir el conocimiento a aplicaciones reales”.
Los investigadores señalan las ventajas de poder utilizar bases de datos públicas para el desarrollo de inteligencia artificial. Es que producir las neuroimágenes es muy costoso y la normalización permite hacer uso de imágenes públicas para el desarrollo de los logaritmos, aunque tengan diferencias técnicas. “Es más fácil poder normalizar las imágenes que lograr que todos lo neurorradiólogos en todos los centros médicos del mundo adopten la misma tecnología y los mismos protocolos cuando realizan una resonancia magnética del cerebro”, señala Guido Pasacaciello. El objetivo es que se puedan lograr criterios de diagnóstico unificados en enfermedades neurodegenerativas, entre diferentes centros médicos del mundo.
