El papel en auge del aprendizaje automático en la investigación de enfermedades neurodegenerativas

A medida que la población mundial envejece, nos enfrentamos a desafíos importantes en el cuidado de la salud. Uno de los problemas más urgentes es el aumento de enfermedades crónicas, especialmente las Enfermedades neurodegenerativas. Estas enfermedades dañan las células nerviosas en el cerebro y la médula espinal, causando síntomas que empeoran con el tiempo. Algunas enfermedades neurodegenerativas comunes son la enfermedad de Alzheimer (EA), la enfermedad de Parkinson (EP), la esclerosis múltiple (EM), la esclerosis lateral amiotrófica (ELA) y la enfermedad de Huntington (EH). Estas condiciones a menudo resultan en una pérdida total de independencia para las personas, causando un gran sufrimiento emocional y físico.

Sin nuevas formas de cambiar el rumbo de estas enfermedades, se prevé que las demandas de atención sigan creciendo. Los gobiernos y los sistemas de salud tendrán que prepararse para este futuro, especialmente para condiciones como Alzheimer y Parkinson, que están volviéndose más comunes a medida que la población envejece.

#La necesidad de opciones de tratamiento mejoradas

Ante estos desafíos, muchos investigadores están trabajando duro para encontrar nuevas formas de predecir y tratar estas enfermedades. Buscan cambiar el enfoque hacia lo que se conoce como medicina predictiva. Este enfoque busca mirar las características individuales de los pacientes para entender mejor sus procesos de enfermedad específicos y cómo podrían responder a diferentes Tratamientos.

Los objetivos de esta investigación incluyen:

1. Comprender las causas subyacentes de las enfermedades neurodegenerativas.
2. Crear mejores herramientas para diagnosticar estas enfermedades y predecir su progresión.
3. Recopilar información detallada sobre cómo se desarrollan estas enfermedades con el tiempo.
4. Encontrar y probar métodos de tratamiento efectivos.

Una parte importante de este trabajo implica recopilar y analizar datos. Campos como las matemáticas y la informática están convergiendo en una nueva área conocida como ciencia de datos. Dentro de este campo, la inteligencia artificial (IA) y el Aprendizaje automático (AA) están ayudando a los investigadores a analizar grandes cantidades de datos de manera rápida y eficiente.

#Uso creciente del aprendizaje automático

La investigación muestra que el uso del aprendizaje automático en el estudio de enfermedades neurodegenerativas está en aumento. Los investigadores se dieron cuenta de que había necesidad de una visión general sobre cómo se están aplicando estos métodos. Se llevó a cabo una revisión para analizar artículos que usaron técnicas de aprendizaje automático en el contexto de las cinco enfermedades neurodegenerativas más comunes.

La revisión tuvo como objetivo recopilar tanta información como fuera posible sobre los enfoques de aprendizaje automático en esta área. Los investigadores establecieron criterios específicos para los artículos que examinaron. Incluyeron estudios relacionados con EA, EM, ELA, EP o EH que involucraran datos de pacientes y usaran aprendizaje automático para análisis. Se centraron en estudios que buscaban mejorar el Diagnóstico, el pronóstico o las predicciones de tratamiento.

#Metodología de la revisión

Para realizar la revisión, los investigadores utilizaron un enfoque sistemático. Crearon una estrategia de búsqueda con la ayuda de bibliotecarios médicos. Buscaron en múltiples bases de datos electrónicas que cubrían estudios publicados desde 2016 hasta 2020. Esta línea de tiempo fue elegida para asegurarse de que estaban mirando los métodos de aprendizaje automático actuales.

Los investigadores tuvieron que disminuir su búsqueda y decidieron incluir solo estudios publicados en inglés. Después de revisar más de 4,000 artículos, terminaron incluyendo un total de 1,485 artículos de texto completo en su revisión.

#Proceso de extracción de datos

Para analizar estos artículos, el equipo de investigación desarrolló un formulario de extracción de datos. Tuvieron discusiones para decidir qué información buscar en cada estudio. Los datos incluían detalles sobre:

• Nombres de autores
• Tipo de enfermedad neurodegenerativa
• Año de publicación
• Tamaño de la muestra de pacientes
• Tipos de datos utilizados en el análisis de aprendizaje automático
• Objetivo clínico principal del estudio
• Métodos de aprendizaje automático utilizados

Luego, verificaron el proceso de extracción de datos para asegurar su precisión, con varias rondas de pruebas piloto para refinar sus métodos y alcanzar un alto nivel de acuerdo entre los revisores.

#Hallazgos sobre el aprendizaje automático en enfermedades neurodegenerativas

La revisión mostró que el número de artículos que utilizan métodos de aprendizaje automático ha aumentado sustancialmente. Los datos revelaron tendencias a lo largo de los años de 2016 a 2020, con un aumento notable en los estudios publicados. Por ejemplo, hubo 172 artículos en 2016, aumentando a 490 en 2020, marcando un crecimiento del 185%.

Las enfermedades neurodegenerativas más estudiadas utilizando aprendizaje automático fueron Alzheimer y Parkinson, con cientos de artículos. En contraste, la enfermedad de Huntington tuvo significativamente menos estudios. La revisión también examinó los tipos de datos que se utilizan en el análisis de aprendizaje automático.

El tipo de datos predominante utilizado en estos estudios fue el de imágenes, que representó casi la mitad de los artículos. Otros tipos incluyeron datos funcionales, datos clínicos, materiales de biopsias y información genética, aunque estos se usaron con menos frecuencia.

Cuando se trató de los objetivos de los estudios, la mayoría buscaba mejorar el diagnóstico de la enfermedad, seguido por el pronóstico de la enfermedad y la predicción del tratamiento. Los datos de imágenes eran a menudo el tipo más común utilizado para el diagnóstico en diferentes enfermedades.

#Perspectivas sobre el tipo de datos y los objetivos clínicos

Los hallazgos indicaron que se usaron diferentes tipos de datos según los objetivos clínicos de los estudios. Por ejemplo:

• Para el diagnóstico, los datos de imágenes fueron la clave.
• Para el pronóstico, se emplearon frecuentemente datos de imágenes y clínicos.
• Los datos funcionales se vieron principalmente al predecir efectos del tratamiento.

Se notó que, aunque los datos de imágenes eran prevalentes en muchos estudios, otros tipos de datos como los de biopsias y los moleculares recibieron mucha menos atención, particularmente en enfermedades como la esclerosis múltiple, ELA y enfermedad de Huntington.

#Técnicas de aprendizaje automático identificadas

La revisión también identificó una variedad amplia de técnicas de aprendizaje automático que los investigadores usaron en sus estudios. En total, se encontraron 2,734 métodos de aprendizaje automático únicos entre los artículos de texto completo. Algunos de los métodos más comunes incluyeron máquinas de soporte vectorial, bosques aleatorios y redes neuronales convolucionales.

Los investigadores categorizaron estos métodos en temas más amplios para darle sentido a sus hallazgos. Las categorías más utilizadas fueron métodos supervisados y no supervisados, seguidas por técnicas de aprendizaje profundo.

#Discusión sobre brechas en la investigación

La revisión destacó la falta de terminología y clasificación estándar en el campo del aprendizaje automático en relación con las enfermedades neurodegenerativas. Aunque existen muchas clasificaciones disponibles, ninguna ha ganado aceptación universal, lo que dificulta la comunicación de los hallazgos de manera efectiva.

Además, los autores señalaron la necesidad de más investigación sobre la integración de diferentes tipos de datos y la resolución de problemas de precisión versus interpretabilidad en el aprendizaje automático.

#Conclusión

En resumen, la revisión de alcance demostró un creciente interés en aplicar técnicas de aprendizaje automático a las enfermedades neurodegenerativas. A medida que la población envejece y la carga de estas enfermedades aumenta, hay una necesidad de mejores herramientas diagnósticas, métodos Pronósticos y predicciones de tratamiento. Los hallazgos sugieren que son necesarios más estudios centrados en el pronóstico de enfermedades y la predicción del tratamiento, particularmente en áreas poco investigadas.

De cara al futuro, es esencial que los investigadores sigan construyendo bases de datos que incluyan varios tipos de datos y maximicen el uso de métodos de aprendizaje automático en la investigación de enfermedades neurodegenerativas. Esto ayudará a abordar los desafíos críticos de atención médica que plantean estas condiciones y mejorará la calidad de vida de las personas afectadas.