Debido a la capacidad tecnológica del programa, la identificación se puede hacer en tiempo récord, afirmó el estudio de la Universidad de California (UC) Davis.
La investigadora Brittany Dugger anotó que, no obstante, el sistema informático no reemplaza el criterio del patólogo.
“Esta es una herramienta. Así como los teclados sirven para escribir y han ayudado a escribir flujos de trabajo, la patología digital combinada con el aprendizaje automatizado puede ayudar con los flujos de trabajo de la neuropatología”, señaló Dugger.
Profesora del Departamento de Patología y del Laboratorio Medicina en UC Davis y autora líder del estudio, Dugger trabajó conjuntamente con Michael Keiser, profesor del Instituto para Enfermedades Neurodegenerativas y con el Departamento de Química Farmacéutica de la Universidad de California San Francisco.
El equipo diseñó el programa de computador que puede reconocer los patrones de las placas amiloides en grandes porciones de tejido cerebral proveniente de autopsias.
Dugger pudo identificar más de 70.000 placas “sospechosas” a una velocidad de aproximadamente 2.000 imágenes por hora, reportó el informe, publicado este miércoles en la revista especializada Nature Communications.
Los investigadores mostraron que el algoritmo utilizado en la identificación de esas placas puede detectar esta característica del Alzheimer con un 98,7% de certeza y a un ritmo limitado solo por el número de procesadores de datos utilizados.
Keiser, por su parte, anotó que la computadora “no es mejor para identificar las placas que la investigadora que la entrenó”.
“Es un copiloto, una fuerza multiplicadora que extiende el rango de lo que podemos lograr y nos permite hacernos preguntas que nunca hubiéramos intentado manualmente”, agregó el investigador.
Keiser subrayó que, con la ayuda de la computadora, “por ejemplo podemos buscar placas extrañas en lugares inesperados que pueden darnos pistas importantes acerca de la ruta de la enfermedad”.
La máquina, no obstante, enfatizó, “sí es incansable y multiplicable”.
