La Fundación Pasqual Maragall busca predecir el alzhéimer a partir del historial médico de la población

Recopilar los datos médicos de la población general para estudiar cuál es el comportamiento de aquellas personas que acaban desarrollando alzhéimer. Este es el nuevo predictor de la enfermedad en el que está trabajando ya el Barcelona Beta Brain Research Center, el centro de investigación de la Fundación Pasqual Maragall.

"Los datos médicos ya existen y son una fuente de información. A mí me interesa mucho el tema de la predicción primaria en la población general. Mirando los datos que dejamos cuando pasamos por el sistema de salud, es decir, cuál es el patrón de uso del sistema que tenemos, podríamos tener el diagnóstico de una enfermedad, en este caso, el alzhéimer", explica a EL PERIÓDICO Joaquín Dopazo, investigador en la ciencia de datos que actualmente trabaja en el Barcelona Beta Brain Research Center. Dopazo ha sido uno de los ponentes este miércoles en la 14ª Conferencia Biennal Barcelona–Pittsburgh, organizada por Ace Alzheimer Center Barcelona.

"Estos predictores se están desarrollando ya de manera experimental en algunas enfermedades, como el cáncer de ovarios. Creo que serán clave para el alzhéimer"

Joaquín Dopazo

— Investigador del Barcelona Beta Brain Research Center

Según Dopazo —que está especializado en biomedicina, bioinformática e inteligencia artificial aplicada a la salud—, el estudio de los patrones de uso del sistema de salud podrían hacer "sospechar" a los médicos de que alguien acabará desarrollando alzhéimer. "Y eso nos permitirá hacer intervenciones más rápidas. Estos predictores se están desarrollando ya de manera experimental en algunas enfermedades, como el cáncer de ovarios", cuenta este investigador.

El predictor podría servir de cribado para determinar a quién realizar análisis para detectar biomarcadores de la enfermedad

"Si tú puedes intervenir antes incluso que la enfermedad empiece a manifestarse, es menos intrusivo para el paciente, menos agresivo, y más barato para el sistema de salud". Dopazo considera que este predictor del alzhéimer es algo "viable", que "seguramente se hará en los próximos años". "Creo que los predictores son lo que más va a ayudar en el campo del alzhéimer", sostiene.

"Es inviable hacerle biomarcadores a toda la población porque es carísimo. Pero se podrían hacer a aquellos pacientes que tienen una sospecha de alzhéimer"

Joaquín Dopazo

Cree Dopazo que este predictor, que podría señalar las "sospechas" de alzhéimer, podría servir de cribado para saber después a quiénes realizar análisis de sangre para detectar biomarcadores de esta demencia. "Es inviable hacerle biomarcadores a toda la población porque es carísimo. Pero se podrían hacer a aquellos pacientes que tienen una sospecha de alzhéimer", cuenta este científico, quien, aunque cree que la precisión de este predictor que va a desarrollar en el Barcelona Beta Brain Research Center no será "enorme", sí cree que será una "precisión suficiente" como para que la herramienta sea "coste-efectiva" y sirva de filtrado de las personas a las que después se le podrá realizar un biomarcador de alzhéimer en la sangre.

Protección de datos

¿Y la protección de datos? "Obviamente, todo esto hay que hacerlo de manera que se garantice la privacidad de los datos", reconoce Dopazo. El Espacio Europeo de Datos de Salud (EEDS), que se implantará dentro de poco, garantizará esta protección de datos para "evitar que se pierdan". Además, en Catalunya, la estructura de la agencia de datos Aquas está hecha para "analizar los datos". La ley sí permite estudiar los datos con una finalidad de investigación. "Si se van a usar datos de grandes bases de datos, no se requiere un permiso, siempre que lo haya autorizado antes un comité ético", precisa.

Pero, además, "hay otra cosa" que se puede hacer: "Utilizar las diferentes posibilidades que brinda la inteligencia artificial", señala Dopazo. Según él, hay algoritmos de IA que pueden "mirar muchos datos, aprender cómo es esta estructura de datos y generar datos sintéticos de alta fidelidad, como si fueran los datos de un paciente". "Esto nos permitiría generar pacientes que no son pacientes de verdad y, al no pertenecer a ningún paciente real, no están protegidos por la protección de datos. Son datos generados por IA, muy realistas y sintéticos, que podrían utilizarse para hacer investogaciones", ilustra este investigador.

Suscríbete para seguir leyendo