Un estudio apunta a perfeccionar el diagnóstico por imágenes de la esquizofrenia

Un software que clasifica datos de resonancia magnética funcional acierta en un 80% de los diagnósticos. Se está utilizando esta herramienta para definir alteraciones en el cerebro asociadas con la enfermedad

Por José Tadeu Arantes  |  Agência FAPESP – Mediante el empleo de un software capaz de explorar datos suministrados vía resonancia magnética funcional, el diagnóstico de la esquizofrenia a través del mapeo del cerebro ya es posible en el ámbito científico. Y nuevos estudios apuntan a investigar con minuciosidad las principales áreas cerebrales implicadas, y también a detectar eventuales reorganizaciones de la estructura cortical en función del tratamiento medicamentoso.

Esta información llegó a Agência FAPESP por la voz de Francisco Aparecido Rodrigues, investigador asociado del Centro de Ciencias Matemáticas Aplicadas a la Industria (CeMEAI), uno de los 17 Centros de Investigación, Innovación y Difusión (CEPIDs) que cuentan con el apoyo de la FAPESP.

Rodrigues, quien es docente del Instituto de Ciencias Matemáticas y Computación de la Universidad de São Paulo (USP), en el campus de la ciudad de São Carlos (São Paulo, Brasil), coordinó un estudio sobre el tema, realizado en el marco de una colaboración entre la USP y la Radboud University, de Nimega, en los Países Bajos. Un artículo en el cual se informa acerca de los primeros resultados del mismo, intitulado “Structure and dynamics of functional networks in child-onset schizophrenia”, salió publicado en 2014 en la revista Clinical Neurophysiology. Ese estudio contó con el apoyo de la FAPESP a través del proyecto “Caracterización, análisis, simulación y clasificación de redes complejas”.

“En esa investigación, en la cual pudimos definir un primer abordaje del tema, efectuamos el mapeo global del cerebro para detectar las diferencias entre la organización de la estructura cortical clasificada como normal y aquélla que es característica de los portadores de esquizofrenia. Ahora estamos investigando con mayor profundidad diversas zonas corticales, tal como la corteza prefrontal, para localizar diferenciaciones quizá más expresivas. Asimismo, y teniendo en cuenta que el cerebro es un órgano dotado de una gran plasticidad y en constante transformación, pretendemos saber también si el tratamiento medicamentoso es capaz de reconfigurar estructuras de conexión, llevando eventualmente a una corrección anatómica definitiva”, dijo el científico.

En el mapeo ya realizado, las imágenes se obtuvieron mediante resonancia magnética funcional, y se escrutó el cerebro como una red compleja. Cada vértice de la red representa un área cortical. Las diversas áreas se conectan durante el experimento de acuerdo con su activación. Esa red fue analizada computacionalmente mediante el uso de descriptores estadísticos y métodos de minería de datos. Dichos análisis muestran que existen diferencias sutiles, pero bastante categóricas, entre los dos tipos de estructuración cortical, esto es, entre la estructura del cerebro de las personas clasificadas como normales y la de los portadores de esquizofrenia.

“En efecto, el cerebro del individuo clasificado como esquizofrénico tiende a estar menos organizado en ciertas regiones. Y ese déficit de organización estaría relacionado con los trastornos visuales, auditivos o incluso olfativos que caracterizan a esta enfermedad”, afirmó Rodrigues.

Según el investigador, la diferenciación de las redes corticales no podría haber sido realizada por observadores humanos, aun cuando éstos hubiesen sido expertos en el área, pues visualmente, las redes son muy parecidas y exhiben diferencias de estructuración mínimas. “Mediante la minería computacional de datos puede hacerse la separación de las imágenes en dos conjuntos distintos en cuestión de minutos y con computadoras personales comunes. Efectuamos 54 mediciones de las redes corticales y tan sólo cuatro se mostraron relevantes en lo que hace a la clasificación de los individuos”, complementó.

Una vez diferenciados ambos conjuntos, el siguiente paso, de acuerdo con el investigador, consistió en emplear el aprendizaje de máquinas para enseñarle al ordenador las características rotuladas como “normales” y aquéllas que se le adjudican a los portadores de esquizofrenia. “Con base en ello, la máquina aprendió a clasificar a los nuevos exámenes ubicándolos en uno de ambos conjuntos, con un margen de acierto del 80%”, afirmó.

Esquizofrenia pediátrica

El estudio se enfocó en una modalidad específica de esquizofrenia denominada “esquizofrenia pediátrica” [child-onset schizophrenia, en inglés], especialmente difícil de diagnosticar mediante el abordaje clínico convencional basado en la entrevista, la presentación de un cuestionario y la evaluación subjetiva del entrevistador. “Este tipo de diagnóstico es el más difícil de efectuar clínicamente, pues la enfermedad se manifiesta en jóvenes y niños, en los cuales los síntomas comunes aún no son evidentes. Sin embargo, el diagnóstico de este tipo de esquizofrenia es sumamente importante, pues permite concretar la intervención con medicamentos capaces de detener el avance de la enfermedad”, afirmó Rodrigues.

Este trabajo resultó en un software académico, que podrá perfeccionarse y quedaría disponible para su uso médico en un futuro.

“Ya contamos con el software capaz de clasificar los datos. Puede utilizárselo para el diagnóstico de la esquizofrenia en general. Los factores que limitan el procedimiento son el costo sumamente alto aún de la resonancia magnética funcional y el hecho de que este tipo estudio requiere la colaboración activa de la persona que se somete al mismo, que no permanece en la máquina bajo sedación. Debe estar despierta y realizar determinadas acciones, de modo tal que el examen detecte las regiones cerebrales que se activan durante dichas actividades”, ponderó Rodrigues.

Según la Organización Mundial de Salud (OMS), la incidencia de esquizofrenia en la población es de una entre cada 100 personas. La enfermedad afecta en igual proporción a varones y mujeres, pero en general se manifiesta más tempranamente en los varones, entre los 20 y los 25 años de edad, en tanto que en las mujeres su manifestación se produce con mayor frecuencia entre los 25 y los 30 años.

El software desarrollado puede utilizarse también en el diagnóstico de otras enfermedades de trasfondo neuronal. “Estamos investigando su empleo en el diagnóstico del autismo. Y existe también la posibilidad de utilizarlo en el diagnóstico precoz del Alzheimer”, informó el científico. “Ésa será la medicina del futuro, con el uso de métodos de inteligencia computacional para diagnosticar enfermedades de difícil detección con los métodos tradicionales. El diagnóstico preciso, rápido y menos invasivo posible es uno de los grandes desafíos de la medicina moderna”, finalizó el investigador.