{"id":6191,"date":"2021-06-18T12:17:22","date_gmt":"2021-06-18T10:17:22","guid":{"rendered":"https:\/\/blog.uchceu.es\/farmacia\/?p=6191"},"modified":"2022-01-08T10:24:40","modified_gmt":"2022-01-08T09:24:40","slug":"marcadores-linguisticos-para-la-prediccion-de-la-enfermedad-de-alzheimer-mediante-ia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blog.uchceu.es\/farmacia\/marcadores-linguisticos-para-la-prediccion-de-la-enfermedad-de-alzheimer-mediante-ia\/","title":{"rendered":"MARCADORES LING\u00dcISTICOS PARA LA PREDICCI\u00d3N DE LA ENFERMEDAD DE ALZHEIMER MEDIANTE IA"},"content":{"rendered":"

El an\u00e1lisis ling\u00fc\u00edstico en la investigaci\u00f3n de la Enfermedad de Alzheimer.<\/strong><\/h3>\n

Para la investigaci\u00f3n en la Enfermedad de Alzheimer<\/a> (EA) es prioritario identificar estrategias de intervenciones tempranas que reduzcan el riesgo, retrasen el comienzo o ralenticen la progresi\u00f3n de la enfermedad.<\/p>\n

Si bien se han asociado muchas variables con el riesgo de EA<\/strong>, todav\u00eda se echa en falta el desarrollo de biomarcadores baratos y fiables que permitan detectar la EA de forma precoz.<\/p>\n

Por su parte, el deterioro cognitivo asociado a la edad se manifiesta en casi todos los aspectos de la comprensi\u00f3n y la producci\u00f3n del lenguaje. Esto es debido a que hasta las habilidades ling\u00fc\u00edsticas aparentemente m\u00e1s sencillas, tales como la denominaci\u00f3n de objetos, involucran extensas redes cerebrales.<\/p>\n

En este sentido, un estudio publicado en la revista Lancet<\/strong> [1] emple\u00f3 la alteraci\u00f3n de las habilidades ling\u00fc\u00edsticas como un indicador de disfunci\u00f3n mental. Para ello, emplearon los datos de la conocida cohorte sobre la enfermedad cardiovascular de Framingham<\/strong> (FHS, por sus siglas en ingl\u00e9s), un gran estudio iniciado en 1948 y que se llev\u00f3 a cabo durante d\u00e9cadas.<\/p>\n

Como parte de FHS, a los participantes seleccionados se les administr\u00f3 una bater\u00eda de pruebas neuropsicol\u00f3gicas<\/strong> a lo largo de varias visitas. Entre estas tareas se inclu\u00eda la tarea de descripci\u00f3n de im\u00e1genes, y, de estas im\u00e1genes, la m\u00e1s empleada en entornos cl\u00ednicos es la de describir el robo de unas galletas (\u201cCookie Theft Task<\/em>\u201d o CTT, por sus siglas en ingl\u00e9s) por unos ni\u00f1os en una cocina (ver figura 1). Esta imagen permite evaluar el discurso en pacientes con afasia<\/strong> (trastorno del lenguaje por un da\u00f1o cerebral) y demencia.<\/p>\n

\"\"
Fig. 1. Imagen \u201cRobo de galletas\u201d, empleada en la prueba para la detecci\u00f3n de trastornos del lenguaje (CTT).<\/figcaption><\/figure>\n

T\u00e9cnicas computacionales y detecci\u00f3n deterioro cognitivo.<\/strong><\/h3>\n

Los investigadores emplearon adem\u00e1s t\u00e9cnicas computacionales<\/strong> para extraer variables ling\u00fc\u00edsticas de las respuestas escritas al CTT y compararon su valor predictivo con el de otras variables cl\u00ednicas, tales como las puntuaciones en las pruebas neuropsicol\u00f3gicas<\/strong>, demogr\u00e1ficas y gen\u00e9ticas, as\u00ed como el historial m\u00e9dico.<\/p>\n

As\u00ed, utilizando las variables<\/strong> obtenidas cuando se evalu\u00f3 que los participantes estaban cognitivamente normales, los investigadores desarrollaron modelos matem\u00e1ticos para predecir si un participante en particular desarrollar\u00e1 Deterioro Cognitivo Leve (DCL) debido a la EA en o antes de los 85 a\u00f1os.<\/p>\n

Estos modelos matem\u00e1ticos<\/strong> basados en la Inteligencia Artificial son conocidos como modelos de Machine Learning<\/em> o de Aprendizaje Autom\u00e1tico.<\/strong> Al desarrollarlos, los investigadores pudieron comparar la capacidad predictiva de las caracter\u00edsticas del lenguaje con la de las variables m\u00e1s tradicionales asociadas con un alto riesgo de EA.<\/p>\n

El \u201cdeterioro del lenguaje\u201d que acompa\u00f1a al deterioro cognitivo<\/strong><\/h3>\n

La aparici\u00f3n futura de EA se asoci\u00f3 con habla telegr\u00e1fica<\/strong>, repetitividad<\/strong> y errores ortogr\u00e1ficos<\/strong> y de puntuaci\u00f3n<\/strong>. En el habla telegr\u00e1fica (la empleada al escribir los antiguos telegramas), la estructura gramatical es reducida o est\u00e1 ausente, de modo que el lenguaje contiene frases simplificadas (ver figura 2). Esta se caracteriza por:<\/p>\n

    \n
  • Falta de determinantes (\u201cel\/la\u201d, \u201cun\/una\u201d)<\/li>\n
  • Falta de verbos copulativos (\u201cser\u201d, \u201cestar\u201d, \u201cparecer\u201d)<\/li>\n<\/ul>\n
    \"\"
    Fig 2. El lenguaje empleado en la descripci\u00f3n de una imagen por los pacientes permite detectar precozmente el deterioro cognitivo.<\/figcaption><\/figure>\n

    En general, cualquier alteraci\u00f3n del lenguaje se denomina cl\u00ednicamente como \u201cafasia\u201d. As\u00ed, se sabe que el habla<\/strong> telegr\u00e1fica<\/strong> es un s\u00edntoma com\u00fan de afasia no fluida<\/strong>.<\/p>\n

    Como capacidades ling\u00fc\u00edsticas, los investigadores evaluaron la verbosidad<\/strong>, la riqueza l\u00e9xica<\/strong> y la repetitividad<\/strong>. Para ello emplearon m\u00e9tricas tales como el n\u00famero de palabras<\/strong>, el n\u00famero de palabras \u00fanicas<\/strong> y la frecuencia de las repeticiones<\/strong>. Adem\u00e1s, se analizaron los errores ortogr\u00e1ficos<\/strong>, el uso de la puntuaci\u00f3n<\/strong> y las may\u00fasculas para evaluar el rendimiento y el estilo de la escritura.<\/p>\n

    Para modelar las distribuciones de secuencias de palabras<\/strong> los investigadores realizaron an\u00e1lisis de modelado del lenguaje, y la complejidad sint\u00e1ctica<\/strong> se evalu\u00f3 mediante el an\u00e1lisis de \u00e1rboles de an\u00e1lisis sint\u00e1ctico<\/strong>.<\/p>\n

    Nuestras conclusiones<\/strong><\/h3>\n

    Los investigadores pudieron demostrar en su estudio que los modelos de Inteligencia Artificial basados \u00fanicamente en el lenguaje permiten predecir la aparici\u00f3n futura de la EA en individuos cognitivamente normales. Adem\u00e1s, probaron que el uso exclusivo de variables ling\u00fc\u00edsticas de una sola prueba de CTT funcion\u00f3 mejor<\/strong> que los modelos predictivos que incorporaron APOE, variables demogr\u00e1ficas y resultados de pruebas neuropsicol\u00f3gicas.<\/p>\n

    Por otro lado, recientemente se han desarrollado pruebas diagn\u00f3sticas de la EA precoz basadas en la detecci\u00f3n de unas prote\u00ednas conocidas como cadenas ligeras de neurofilamentos (NfL)<\/strong> [2]. Estos biomarcadores permiten monitorizar la progresi\u00f3n de la EA en sus etapas presintom\u00e1ticas. Si bien se trata de resultados muy prometedores, el problema de estas pruebas, es que son poco pr\u00e1cticas<\/strong> desde el punto de vista tecnol\u00f3gico y log\u00edstico.<\/p>\n

    En cambio, las pruebas ling\u00fc\u00edsticas<\/strong>, a diferencia de las anteriores, son una alternativa simple y econ\u00f3mica. Estas pueden proporcionar una herramienta \u00fatil para la detecci\u00f3n temprana y la monitorizaci\u00f3n de la progresi\u00f3n de la EA.<\/p>\n

    Adem\u00e1s, dichas pruebas se pueden adaptar f\u00e1cilmente a plataformas digitales<\/strong>, de forma que se pueden realizar masivamente<\/strong> sin que suponga una carga para los pacientes.<\/p>\n

    Nunca es demasiado pronto.<\/strong><\/h5>\n
    Art\u00edculo realizado por Joan Climent Ciscar, alumno de 5\u00ba de Farmacia UCH CEU.<\/h6>\n

    Bibliograf\u00eda<\/h4>\n\n\n\n\n
    1.<\/td>\nEyigoz E, Mathur S, Santamaria M, Cecchi G, Naylor M. Linguistic markers predict onset of Alzheimer\u2019s disease. The Lancet. 2020 Octubre.<\/td>\n<\/tr>\n
    2.<\/td>\nPreische O, Schultz S, Apel A, Kuhle J, Kaeser S, Barro C. Dominantly inherited Alzheimer network. serum neurofilament dynamics predicts neurodegeneration and clinical progression in presymptomatic Alzheimer\u2019s disease. Nat Med. 2019.<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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