Estados Unidos .- La inteligencia artificial continúa abriendo nuevas posibilidades para la investigación médica. Esta vez, su aplicación permitió a un equipo de científicos identificar patrones celulares y genéticos relacionados con la enfermedad de Alzheimer, una de las principales causas de deterioro cognitivo en personas mayores.

El estudio, publicado el pasado 9 de noviembre en la revista científica Nature Communications, presentó una herramienta de aprendizaje automático denominada TriSCOPE, diseñada para analizar información genética y detectar cambios que podrían pasar desapercibidos mediante los métodos tradicionales de investigación.

Para desarrollar el análisis, los investigadores estudiaron aproximadamente 4.2 millones de núcleos celulares procedentes de muestras cerebrales de 627 personas. A partir de estos datos, identificaron patrones relacionados con seis grandes tipos de células del cerebro, entre ellos las neuronas, la microglía, los astrocitos y los oligodendrocitos.

Uno de los aspectos relevantes del trabajo fue que permitió identificar diferentes comportamientos celulares asociados con la enfermedad. Por ejemplo, se encontraron señales relacionadas con procesos inflamatorios en la microglía, respuestas de estrés en los astrocitos y alteraciones en genes vinculados con la comunicación entre neuronas.

Los investigadores también identificaron 27 relaciones entre genes y tipos celulares respaldadas por evidencia genética, algunas de las cuales no habían sido detectadas mediante los análisis convencionales de expresión genética.

Estos resultados podrían ayudar a comprender mejor por qué la enfermedad afecta de distintas maneras a las personas y cuáles son los mecanismos biológicos que participan en su progresión.

Aunque el hallazgo representa un avance para la investigación del Alzheimer, los especialistas no han establecido una causa única de la enfermedad ni desarrollado una cura a partir de esta herramienta. El siguiente paso será profundizar en los genes y procesos celulares identificados para determinar cuáles podrían convertirse en objetivos de futuros tratamientos.

Con este tipo de investigaciones, la inteligencia artificial comienza a convertirse en una herramienta importante para estudiar enfermedades complejas, al permitir que los científicos encuentren conexiones biológicas que anteriormente resultaban más difíciles de identificar.