Blog del Centro de Referencia Estatal Alzheimer (CREA)

Amelia Saiz García1, Mercedes Fernández-Ríos1,2, Rosa Redolat3 | 1Asociación Familiares Alzheimer Valencia (AFAV). 2Departamento Psicología Evolutiva y de la Educación, Facultad de Psicología y Logopedia, Universitat de València. 3Departamento de Psicobiología, Facultad de Psicología y Logopedia, Universitat de València. En la actualidad son noticias habituales las relacionadas con las novedades y los avances de la Inteligencia Artificial (IA) aplicada a diferentes ámbitos y sectores ya que la IA y sus múltiples utilidades se están convirtiendo en una herramienta clave en nuestra sociedad. Esta novedosa tecnología también puede aplicarse en el ámbito de la salud permitiendo mejorar la calidad de vida de las personas. Se están desarrollando aplicaciones de IA que podrían ser de utilidad tanto en el cuidado directo de la persona que padece alguna enfermedad como en el apoyo en la labor clínica de los profesionales en su trabajo diario. En el campo de la psicología, los métodos convencionales de evaluación psicológica, que incluyen pruebas cognitivas, tests, cuestionarios, escalas y entrevistas, se caracterizan por su prolongada duración, elevado coste y limitada accesibilidad, lo que limita su disponibilidad. Integrar la IA con estos métodos puede proporcionar mejoras considerables en velocidad y efectividad, permitiendo diagnósticos o pre-diagnósticos de una manera rápida y accesible como la que proporciona una aplicación móvil. En el campo de las demencias y la salud mental en general la IA también permite realizar mediciones más ecológicas, reduciendo los posibles sesgos relacionados con entornos artificiales de laboratorio. La aplicación de la IA en el proceso de diagnóstico de enfermedades neurodegenerativas como la Enfermedad de Alzheimer (EA) se está implementando a través de diferentes aplicaciones desarrolladas diversas instituciones y empresas, como por ejemplo la aplicación desarrollada por la ALTOIDA (https://altoida.com) basada en la evaluación cognitiva digital mediante realidad virtual y machine learning, que permiten un diagnóstico temprano y precoz del deterioro cognitivo de forma personalizada. Algunas aplicaciones serían también de utilidad después de que las personas hayan recibido un diagnóstico de EA u otra demencia al proporcionar apoyo y seguimiento específico para gestionar y mejorar la condición identificada. Por ejemplo, la aplicación YoTeCuido Alzheimer elaborada por la Asociación de Familiares de Enfermos de Alzheimer de A Coruña ayuda tanto a la persona con demencia como a sus cuidadores a obtener la información necesaria acerca de la enfermedad, así como a implementar rutinas planificadas para que ambos puedan afrontar el día a día. La aplicación también permite plantear las dudas que el usuario tenga con el fin de que sean respondidas por profesionales especializados en el abordaje de las demencias. En esta línea, son diversas las aplicaciones similares como es el caso de Alois (https://alois.app/) mediante la cual las personas cuidadoras y los profesionales implicados se beneficiarán mutuamente con el objetivo de mejorar el bienestar de la persona afectada por demencia. La aplicación I-Remenber desarrollada por un equipo de estudiantes del Instituto Nacional de Ciencias Aplicadas y Tecnología de Túnez, ayuda a las personas con demencia a reconocer rostros a través de la IA y de este modo aliviar las dificultades que pueden presentar en el reconocimiento. Otra línea de investigación se centra en la aplicación de la IA a la detección de biomarcadores o medidas que pueden ser medidos evaluados como indicadores de posibles patologías con el objetivo de que el diagnóstico se realice de forma más rápida, eficaz y no invasiva. Al basarse en algoritmos y estrategias de aprendizaje, la IA objetiva el proceso, aumentando la precisión y reduciendo el error humano. Este diagnóstico precoz posibilitará la intervención en fases tempranas. Uno de los ámbitos donde estas investigaciones han despertado mayor interés se basan en aplicar la IA para la detección de biomarcadores vocales y cambios en el lenguaje que muestren un posible deterioro cognitivo y la progresión hacia los síntomas clínicos de demencia. La empresa española AcceXible (https://accexible.com) en colaboración con Emprende inHealth, ha desarrollado una herramienta que utiliza un modelo basado en machine learning que analiza la voz de las personas con el objetivo de detectar indicios de enfermedades a través del análisis del habla. Este análisis basado en biomarcadores vocales comprende tanto el qué se dice como el cómo se dice, logrando un 90% de precisión para detectar posibles alteraciones en ambos aspectos. Además de contribuir al diagnóstico temprano del deterioro cognitivo, este sistema de alerta también permite realizar un seguimiento a lo largo del tiempo tanto de los avances de la patología como de posibles cambios en el estado emocional, tomando nuevas mediciones de la voz. También se pueden destacar las aportaciones realizadas desde la Fundación Alzheimer Center Barcelona (ACE) que trabaja en desarrollar una herramienta basada en biomarcadores vocales para la cual están tratando de recopilar una base de datos de habla y lenguaje lo suficientemente grande como para garantizar la efectividad del aprendizaje automático que utilizará esta herramienta. Además de las posibles aplicaciones de la IA, combinada con aprendizaje automático y otras tecnologías en diagnóstico de enfermedades neurodegenerativas, también se empiezan a observar grandes avances en el ámbito de la intervención. Estas posibles aplicaciones pueden ejemplificarse con el asistente virtual de Amazon denominado Alexa que se comunica con nosotros a través de altavoces inteligentes y al cual recientemente le han incorporado una nueva skill llamada “Memoria”. Esta skill ha sido desarrollada por la Confederación Española de Alzheimer (Ceafa) y puede utilizarse de manera autónoma o con la ayuda de un cuidador. Su función es proporcionar una estimulación cognitiva para las personas con EA en diversas funciones cognitivas como el cálculo, la memoria, el lenguaje, etc. con el objetivo de ralentizar su deterioro cognitivo. La IA en este caso interviene para evaluar la respuesta que emite la persona pudiendo así adaptar el grado de dificultad de las preguntas según el progreso en las respuestas. Algunos expertos se plantean que en unos años la IA también pueda servir como fuente de apoyo en prescripción de fármacos, con el fin de predecir la efectividad y posibles efectos secundarios en base a las características genéticas y perfiles biológicos de cada paciente. Y tal vez, cuando la IA haya alcanzado su máximo potencial, su futura aplicación se espera que no se quede solo en mejorar los procedimientos ya establecidos, sino que nos permita avanzar en la búsqueda de mejores diagnósticos y tratamientos. Esperemos que la adquisición de nuevos recursos y conocimientos unidos a los avances que la IA proporciona puedan contribuir en la búsqueda un tratamiento más efectivo para la Enfermedad de Alzheimer.

Juan de Jesús Llibre-Rodríguez 1, Raul Fernando Gutiérrez Herrera 2 | 1 Unidad del Declinar Cognitivo y las Demencias, Universidad de Ciencias Médicas de La Habana (Cuba), 2 Departamento de Medicina Familiar, Universidad Autónoma de Nuevo León. Monterrey. México En el mundo 56 millones de personas viven con demencia. Se estima que este número se incrementará a 82 millones en 2030 y 152 millones en 2050, representando uno de los retos más serios que enfrentará la salud pública en los próximos años. El diagnóstico temprano de las demencias es de extrema importancia, al permitir la evaluación de causas reversibles, mejorar la atención de enfermedades comórbidas, guiar la selección de tratamientos sintomáticos y modificadores de la enfermedad adecuados, identificar las necesidades de apoyo social, la planificación de la familia y de la propia persona que vive con demencia en aspectos familiares, medicolegales y de su vida futura. Sin embargo, el diagnóstico temprano y preciso de la EA en la práctica clínica es un gran desafío. Actualmente el diagnóstico clínico de la EA es limitado; alrededor del 20 %-30 % de los pacientes no se diagnostican adecuadamente, si no se utilizan biomarcadores en líquido cefalorraquídeo (LCR), sangre o mediante tomografía de emisión de positrones u otros estudios de neuroimagenes. La aprobación reciente de tratamientos modificadores de la enfermedad y el rápido desarrollo durante la última década de biomarcadores, que permiten un diagnóstico preciso de la enfermedad de Alzheimer incluso antes de la aparición de los síntomas clínicos, nos acerca cada vez más a la curación o detención de la progresión de la enfermedad. Esta imagen en rápida evolución ha ido acompañada de un mayor desarrollo en nuestra comprensión de cómo se puede prevenir la demencia actuando sobre sus factores de riesgos, modificaciones en los estilos de vida e intervenciones en el curso de la vida. En el futuro se podrán utilizar biomarcadores en la atención primaria de salud para identificar a los pacientes con deterioro cognitivo que necesitan ser referidos para una evaluación cognitiva adicional por especialistas en trastornos de la memoria, como mismo se utilizan otros marcadores, por ejemplo, el Antígeno prostático especifico (PSA) en el diagnóstico del cáncer de próstata. La relación Aß42/Aß40, la determinación de la proteina p-tau, y neurofilamentos NfL, pueden representar excelentes candidatos para implementarse en atención primaria. En atención primaria los biomarcadores digitales (pantallas digitales, teléfonos móviles y otros) se podrán utilizar para preseleccionar individuos en riesgo de deterioro cognitivo que podría beneficiarse de estudios con biomarcadores en sangre. En personas de 55 años y más que refieran quejas subjetivas de memoria u otro síntoma sugestivo de un síndrome cognitivo conductual corroborado por un informante confiable, o aquellos con antecedentes familiares de demencia y factores de riesgo conocidos, se profundizará en su historia clínica incluida medicación concomitante, conjuntamente con una evaluación cognitiva y conductual, examen físico/neurológico y la indicación con juicio clínico de los biomarcadores e imágenes estructural del cerebro. El desarrollo futuro de los biomarcadores, permitirá el diagnóstico de la enfermedad de Alzheimer desde los estadios asintomáticos y un mayor beneficio en el tratamiento de los pacientes. Ello requiere una mayor prioridad por los gobiernos ante el creciente reto que representan las demencias. Leer el artículo completo

LOS ÚLTIMOS DIEZ AÑOS EN LA ENFERMEDAD DE ALZHEIMER CRE DE ALZHEIMER | SERVICIOS DE REFERENCIA Vídeo resumen de la conferencia impartida por el neurólogo Vladimir Hachinski, sobre «Los últimos diez años en la enfermedad de Alzheimer», en la que se dieron a conocer los últimos avances en la enfermedad.

PROGRAMA DE FORMACIÓN ESPECIALIZADA | CRE DE ALZHEIMER Vídeo de la conferencia del Dr. Miguel Medina Padilla (Doctor en Bioquímica y Biología Molecular por la Universidad Autónoma de Madrid. Director Científico Adjunto de CIBERNED, investigador principal del «Proyecto Vallecas» y miembro del Comité Científico Asesor de la Fundación CIEN), sobre «Avances recientes en la investigación sobre alzhéimer», que tuvo lugar en las instalaciones del CRE de Alzheimer, donde el objetivo principal fue conocer los principales avances en la investigación clínica sobre la enfermedad de Alzheimer y otras demencias. Esta acción formativa, organizada por el CRE de Alzheimer se enmarca dentro del Plan de Formación Especializada en Servicios Sociales para el año 2017 programado por el Imserso.