¿Puede la IA predecir el riesgo de sufrir psicosis a través de las huellas de los dedos?

Almudena Álvarez |

Palencia, 18 marzo .- ¿Puede un algoritmo diseñado por Inteligencia Artificial ayudar a predecir el riesgo de sufrir psicosis como la esquizofrenia o el trastorno bipolar a través de las huellas de los dedos?. El investigador Raymond Salvador lo confirma: las huellas dactilares pueden determinar el riesgo de esquizofrenia con una fiabilidad del 70%.

Aunque suene a algo futurible, lo cierto es que la Fundación para la Investigación de Hermanas Hospitalarias (FIDMAG) y el Centro de Investigación Biomédica en Red en el área de Salud Mental (CIBERSAM), que depende del Ministerio de Ciencia e Innovación, llevan varios años trabajando en un estudio que demuestra la utilidad de las huellas dactilares y la inteligencia artificial en el diagnóstico de la esquizofrenia.

Esta investigación ahonda en la hipótesis de que las alteraciones en las huellas dactilares durante el embarazo pueden estar relacionadas con enfermedades mentales futuras, como explica a EFE el Dr. Raymond Salvador, biólogo y estadístico que ha participado esta semana en las VII Jornadas sobre esquizofrenia celebradas en Palencia.

Base científica

“Sabemos que el tejido de la piel y el tejido nervioso tienen un origen común en el embrión, antes de diferenciarse”, explica el investigador.

Y por ello, si se producen alteraciones durante el embarazo, -por virus o factores genéticos-, se podría esperar que estas alteraciones aparecieran tanto en la huella como en el cerebro.

Además, se sabe que las alteraciones que se producen durante el embarazo y que alteran el desarrollo del feto aumentan el riesgo de sufrir la enfermedad en el futuro.

Por tanto, si los patrones dactilares quedan fijados antes de nacer, – son biomarcadores de rasgo que permanecen estables a lo largo de toda la vida-, las huellas pueden ser utilizadas en individuos de grupos de riesgo que todavía no hayan desarrollado la enfermedad como herramientas para la predicción de su futura evolución, detalla el investigador.

Una muestra de más de 600 personas y el 70 % de aciertos

Sobre esta base han estado alimentando un algoritmo con infinidad de datos obtenidos de más de 600 personas, la mitad de ellas personas con esquizofrenia y la otra mitad sanas, y han hecho más de 800 controles.

Después realizaron un estudio de validación de la herramienta diseñada con Inteligencia Artificial que funcionó bien.
“Obtuvimos un 70% de aciertos”, explica el investigador de la Fundación para la Investigación de Hermanas Hospitalarias, FIDMAG, y miembro del Consorcio de investigación en Salud Mental, CIBERSAM.

No es una cifra extremadamente alta, pero desde el punto de vista biológico este valor predictivo tiene importancia porque, como repite, las huellas son fijas desde el nacimiento y son inalterables, aunque haya factores durante la vida, además de la parte genética, que pueden aumentar el riesgo de sufrir enfermedades mentales.

Por tanto, la herramienta desarrollada “ofrece una información adicional que ayuda al diagnóstico aunque no es determinante”, insiste el biólogo y estadístico.

Es decir, no es una herramienta para su uso universal, sino que es útil en la llamada “población diana”, la población con índices potenciales de riesgo y genéticamente predispuestos, con síntomas leves o con antecedentes familiares.
“Apoya en caso de duda, aporta evidencias en una dirección u otra”, sostiene.

Proceso sencillo

El proceso es muy sencillo. Basta con tomar las huellas y aplicar los algoritmos para hacer los cálculos que en menos de 10 minutos ofrecen un porcentaje que establece la probabilidad de sufrir esquizofrenia.

“Se hacen modelos para cada dedo y cada modelo te saca una probabilidad de riesgo”, detalla el investigador, que insiste en que el resultado es una ayuda para el diagnóstico.

“Esta herramienta nos puede servir para saber si hay que hacer un seguimiento más cercano y prevenir el desarrollo de la enfermedad”, refiere el doctor Raymond Salvador.

Esto es algo muy importante si se tiene en cuenta que en las psicosis se ha demostrado que cuanto antes se actúe mejor es la evolución del paciente y que si no se actúa pronto es más difícil la estabilización del paciente.

Nuevo trabajo de campo, el trastorno bipolar

En la siguiente fase se han propuesto aplicar el mismo algoritmo al diagnóstico del trastorno bipolar.
“Para sorpresa nuestra, aunque el algoritmo se desarrolla para la esquizofrenia también salió positivo para el trastorno bipolar”, observa.

Esto tiene una doble lectura. Por una parte el hecho de que salga positivo en el algoritmo es bueno porque detecta el riesgo de otra psicosis.

Pero la parte negativa es que indica que la esquizofrenia y el trastorno bipolar no se distinguen en el inicio de la enfermedad y diferenciarlas es muy importante porque el tratamiento a nivel de terapia y farmacológico es diferente.

Esto hace que la herramienta diseñada no sea suficientemente específica para la esquizofrenia y haya que hacer más pruebas, creando una nueva base de datos con huellas de pacientes con trastorno bipolar para generar una nueva versión del algoritmo que permita un diagnóstico diferenciado de las dos psicosis.

El nuevo trabajo de campo permitirá avanzar en la aplicación de estas mismas técnicas en individuos con un trastorno bipolar, e incluso se trabaja ya en poder llegar a utilizarlo en otras enfermedades del neurodesarrollo, como el autismo.