Ocultas durante años: un nuevo método basado en IA permitió detectar lesiones cerebrales clave de la esclerosis múltiple

Durante décadas, los neurólogos convivieron con una paradoja. Sabían que la esclerosis múltiple no solo afectaba la sustancia blanca del cerebro, donde aparecen las lesiones más conocidas de la enfermedad, sino también la corteza cerebral, es decir, la materia gris. Las autopsias y los estudios anatomopatológicos mostraban que esas lesiones corticales existían y tenían relevancia clínica. Sin embargo, cuando intentaban buscarlas en las resonancias magnéticas utilizadas habitualmente en la práctica clínica y en los grandes ensayos clínicos, muchas veces no podían detectarlas con claridad.

Esa limitación dejó durante años una parte importante de la enfermedad fuera del alcance de los investigadores. Aunque las lesiones corticales se asocian estrechamente con la discapacidad y el deterioro cognitivo, su visualización resulta mucho más difícil que la de las lesiones de la sustancia blanca, que constituyen uno de los principales marcadores utilizados para seguir la evolución de los pacientes.

Ahora, un equipo liderado por Michael Dwyer, del Buffalo Neuroimaging Analysis Center de la Universidad de Buffalo, en Estados Unidos, desarrolló una estrategia basada en inteligencia artificial (IA) y en el procesamiento combinado de imágenes que permitió detectar y cuantificar esas lesiones en resonancias magnéticas convencionales. El estudio fue publicado en Communications Medicine, una revista del grupo Nature.

Los investigadores trabajaron con imágenes obtenidas durante el estudio ORATORIO, un ensayo clínico internacional sobre esclerosis múltiple progresiva primaria que incluyó a 732 pacientes. Para desarrollar y validar la metodología seleccionaron inicialmente una muestra de 80 participantes y luego aplicaron el modelo sobre el conjunto completo de datos.

En la introducción del trabajo, los autores destacan que las lesiones corticales están “fuertemente asociadas con la discapacidad clínica y el deterioro cognitivo” y sostienen que existe una “necesidad urgente de métodos de imágenes en pacientes vivos” que permitan estudiarlas con mayor precisión.

Para intentar resolver ese problema, el equipo combinó distintas herramientas de procesamiento de imágenes desarrolladas en los últimos años y creó un nuevo contraste denominado MMCLE. Además, entrenó sistemas de aprendizaje profundo para evaluar hasta qué punto la IA podía mejorar la detección automática de estas lesiones.

Los resultados mostraron que la estrategia permitió identificar 1182 lesiones corticales en los 80 pacientes estudiados, lo que equivale a un promedio de 14,8 lesiones por participante. Cuando el método fue aplicado al conjunto completo de los 732 pacientes, los investigadores detectaron 10.366 lesiones corticales.

La nueva técnica también mostró un rendimiento sustancialmente superior al de las secuencias convencionales. El método MMCLE alcanzó una tasa de detección correcta del 86% y una tasa de falsos positivos del 8,4%, lo que lo convirtió en la herramienta individual con mejor desempeño entre todas las evaluadas.

Sin embargo, uno de los hallazgos más relevantes fue que ninguna técnica aislada logró identificar todas las lesiones. Los investigadores comprobaron que la detección mejoraba cuando se analizaban varias modalidades de imágenes de manera simultánea. Algunas lesiones eran visibles en un método y pasaban inadvertidas en otro, mientras que ciertas lesiones solo podían identificarse cuando todas las herramientas se utilizaban en conjunto.

“Comprobamos que estas técnicas pueden aplicarse de manera directa y significativa a estos conjuntos de datos para revelar muchas lesiones corticales que, de otro modo, permanecerían invisibles”, escribieron los autores en la discusión del trabajo.

El hallazgo tiene implicancias que van más allá del avance tecnológico. Durante años, distintos ensayos clínicos sobre esclerosis múltiple acumularon enormes volúmenes de resonancias magnéticas obtenidas bajo protocolos rigurosos y cuidadosamente controlados. Sin embargo, gran parte de la información relacionada con las lesiones corticales permanecía oculta debido a las limitaciones de las técnicas disponibles en ese momento.

“Esto indica que podemos reutilizar grandes bases de datos de ensayos clínicos, obtenidas mediante estudios cuidadosamente diseñados y controlados, para comprender mejor la relación de las lesiones corticales con el diagnóstico, el pronóstico y la respuesta a los tratamientos”, afirman los autores.

Los investigadores consideran además que estas herramientas podrían facilitar la incorporación de las lesiones corticales como una variable de interés en futuros estudios, incluso cuando no sea posible utilizar secuencias avanzadas de resonancia magnética específicamente diseñadas para detectarlas.

El trabajo tiene algunas limitaciones. Los autores reconocen que no contaban con un patrón de referencia histopatológico que permitiera confirmar cada lesión detectada y que todos los participantes pertenecían a la forma progresiva primaria de la enfermedad. También advierten que estas técnicas siguen captando solo una parte de toda la patología cortical que puede producir la esclerosis múltiple.

LA NACION

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