En el contexto del reciente Congreso Argentino de Neurología, el viernes 15 tuvo lugar la 11ª Entrega del Premio ALCEM “Miguel Pablo Gallardo”, un reconocimiento a los trabajos de investigación más destacados en el campo de la esclerosis múltiple. Este año, uno de los premios fue otorgado al trabajo a cargo del Dr. Mauricio Farez, llamado “Atrofia cerebral en esclerosis múltiple: ¿la medición asistida por IA influye en las decisiones clínicas?”. A continuación, un resumen.
El presente trabajo se basa en evaluar la influencia de la medición de la atrofia cerebral en las decisiones clínicas para pacientes con esclerosis múltiple (EM), utilizando herramientas de inteligencia artificial (IA). La atrofia cerebral es un fenómeno común en la EM y tiene una fuerte correlación con la progresión de la discapacidad y la severidad de la enfermedad. Esta condición implica la pérdida de tejido cerebral, afectando tanto la sustancia gris como la sustancia blanca, y es un indicador clave del deterioro neurológico, incluso en etapas tempranas de la enfermedad. A pesar de su relevancia clínica, la cuantificación de la atrofia ha sido limitada debido a la complejidad de los análisis y la variabilidad entre observadores en métodos manuales.
El estudio utilizó un modelo de IA para analizar imágenes de resonancia magnética de pacientes recién diagnosticados con EM, comparando su desempeño con métodos manuales y automatizados tradicionales. Este modelo demostró ser igual o superior a otras herramientas, destacándose por su precisión en la segmentación de estructuras cerebrales clave, como el tálamo y el hipocampo. Al momento del diagnóstico, el 29% de los pacientes presentaban algún grado de atrofia cerebral: el 9% con atrofia cerebral global, el 25% con atrofia en sustancia blanca, el 6% en sustancia gris y el 29% en el tálamo, siendo esta última región particularmente afectada. La prevalencia de atrofia talámica refuerza su relevancia como biomarcador de progresión en la EM.
En la parte clínica, el estudio incluyó una encuesta a 21 neurólogos especialistas en EM. Los resultados mostraron que la disponibilidad de datos de atrofia cerebral influyó significativamente en las decisiones terapéuticas. Cuando los médicos contaban con la información proporcionada por la IA, tenían mayor probabilidad de iniciar o escalar tratamientos modificadores de la enfermedad, incluso en ausencia de actividad clínica o radiológica evidente. Por otro lado, cuando no se detectaba atrofia, se reducían las solicitudes de exámenes cognitivos y se percibía un mejor pronóstico general para el paciente.
Estos hallazgos subrayan el impacto potencial de la IA en la práctica clínica, permitiendo una evaluación más precisa y objetiva de la atrofia cerebral. La implementación de herramientas automatizadas no solo optimiza el tiempo y los recursos, sino que también mejora la toma de decisiones, ayudando a personalizar los tratamientos según las necesidades individuales de cada paciente.
En conclusión, la cuantificación de la atrofia cerebral mediante IA es técnicamente viable y clínicamente relevante, con el potencial de transformar la atención de pacientes con EM. Futuras investigaciones podrían centrarse en analizar cómo la presencia de atrofia en pacientes ya tratados modifica la conducta clínica, así como en evaluar si el impacto de la atrofia varía según su localización dentro del cerebro. Este avance tecnológico abre nuevas posibilidades para un manejo más efectivo y personalizado de la esclerosis múltiple.
Resumen del Dr. Mauricio Farez
