La IA podría ser útil para la detección de la esquizofrenia
La inteligencia artificial (IA) sigue abriéndose paso en la investigación científica como una herramienta de gran utilidad. La IA continúa desempeñando un papel crucial al abrir nuevas puertas en la detección y comprensión de condiciones médicas complejas. Recientemente, se ha publicado un artículo en el que Matthew M. Nour, investigador principal, y su equipo en el Instituto de Neurología de la University College de Londres arrojan luz sobre cómo la IA puede ayudar en la detección temprana de la esquizofrenia por detalles sutiles del habla de los pacientes.
Escrito por Nerea Martín Pavón, química y docente del área de ciencias de INESALUD.
Entendiendo la esquizofrenia
La esquizofrenia es un trastorno psiquiátrico complejo caracterizado por una irregularidad en la forma de percibir la realidad. Según la OMS este trastorno, que afecta a 24 millones de personas en todo el mundo, ha sido descrito como un enigma médico, un misterio que envuelve la mente y el comportamiento humanos.
Los síntomas de la esquizofrenia varían ampliamente entre los afectados. Los pacientes pueden experimentar alucinaciones visuales y auditivas, lo que los lleva a escuchar voces o ver cosas que no están presentes. Los delirios, creencias firmes en ideas irracionales, son otro componente común de esta enfermedad. Además, la esquizofrenia puede manifestarse en la forma de pensamientos desordenados, donde las ideas se entrecruzan en una maraña confusa y a menudo incomprensible. Esta falta de lógica en el pensamiento a menudo conduce a dificultades en la comunicación y en la expresión de ideas coherentes.
A estos síntomas se une la discriminación que enfrentan las personas que padecen esta enfermedad, que genera un profundo estigma, lo que resulta en su marginación social y un impacto negativo en sus relaciones interpersonales, especialmente con su entorno más cercano. Este estigma perpetúa un ciclo de discriminación que puede restringir el acceso a servicios de atención médica, educación, vivienda y oportunidades laborales.
Nuevos horizontes en el diagnóstico de la enfermedad
La cognición humana se sustenta en lo que conocemos como mapas cognitivos. Según explica Matthew M. Nour, estos mapas son “representaciones internas estructuradas que codifican las relaciones entre entidades en el mundo”. La esquizofrenia, argumenta el experto, podría reflejar una desorganización en estas representaciones conceptuales.
Además, se ha observado que la esquizofrenia está relacionada con anormalidades en los procesos neuronales que respaldan estas representaciones de mapas cognitivos, incluyendo la reactivación del hipocampo y las ondas cerebrales de alta frecuencia, que son las relacionadas con estados de alta activación.
En el estudio se partía de la hipótesis de que las personas con esquizofrenia exhiben anormalidades en la cognición guiada semánticamente que se relacionan con esta reactivación del hipocampo y las oscilaciones de alta frecuencia. El estudio incluyó a 52 participantes, de los cuales 26 eran personas con esquizofrenia (13 de ellos sin medicación) y 26 eran controles no clínicos emparejados por edad, género y otras variables.
Se llevaron a cabo tareas de fluidez verbal basadas en categorías y letras, seguidas de una exploración de magnetoencefalografía (MEG). Estas tareas consistían en pedir a los participantes que nombraran tantas palabras como pudieran pertenecientes a la categoría "animales" o que empezaran por la letra "p", en cinco minutos.
Para analizar las respuestas, el equipo contó con un modelo lingüístico de inteligencia artificial que había sido entrenado con grandes cantidades de texto. De esta manera comprobaron que las respuestas dadas por el grupo control eran más predecibles por el modelo que las que dieron los pacientes con esquizofrenia y, de estos, la diferencia era mayor cuanto más graves eran los síntomas.
Los científicos creen que esta disparidad puede estar relacionada con la manera en que el cerebro genera las conexiones entre memorias e ideas, y guarda este conocimiento en esos "mapas cognitivos". Además, esta hipótesis obtuvo respaldo en una segunda fase de la investigación, en la que los investigadores emplearon imágenes de resonancia magnética para evaluar la actividad cerebral en regiones responsables del proceso de aprendizaje y la retención de estos "mapas cognitivos".
Los hallazgos de este estudio arrojan luz sobre la esquizofrenia, sugiriendo que las personas con esta condición pueden experimentar dificultades en la cognición relacionadas con la reactivación del hipocampo y las oscilaciones de alta frecuencia. Sin embargo, queda mucho por explorar y descubrir en esta área de investigación.
Como señala Matthew M. Nour, existe un creciente interés en la aplicación de modelos de lenguaje de IA en medicina. Si estas herramientas demuestran ser seguras y sólidas, “es posible que en la próxima década veamos su implementación en clínicas y entornos médicos”, lo que podría revolucionar la detección temprana y el tratamiento de trastornos como la esquizofrenia. Este estudio representa un importante paso adelante en el camino hacia una mejor comprensión y manejo de esta compleja enfermedad, abriendo la puerta a futuras implicaciones clínicas y avances significativos en la práctica médica.
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Referencias bibliográficas:
- Matthew M. Nour, Daniel C. McNamee, Yunzhe Liu, Raymond J. Dolan. Trajectories through semantic spaces in schizophrenia and the relationship to ripple bursts. Proceedings of the National Academy of Sciences, 2023; 120 (42) DOI: 10.1073/pnas.2305290120