En los casos de epilepsia asociada a DCF, el control de las convulsiones mediante medicamentos suele ser ineficaz.
Científicos del King's College de Londres y el University College de Londres (Reino Unido) han desarrollado una herramienta basada en inteligencia artificial que permite detectar anomalías cerebrales relacionadas con la epilepsia que suelen pasar desapercibidas en resonancias magnéticas.
Según el estudio, publicado en JAMA Neurology, esta tecnología identifica el 64 % de las displasias corticales focales (DCF), una de las principales causas de epilepsia, mejorando significativamente la precisión del diagnóstico.
La herramienta, denominada MELD Graph, según menciona Psiquiatria.com tiene el potencial de transformar la atención médica de aproximadamente cuatro millones de personas en todo el mundo con epilepsia de origen estructural.
De acuerdo con los investigadores, su implementación podría acelerar el diagnóstico, facilitar el acceso oportuno a tratamientos quirúrgicos y reducir los costos del Servicio Nacional de Salud del Reino Unido (NHS) en hasta 55.000 libras (66.400 euros) por paciente.
Una de cada cinco personas con epilepsia presenta convulsiones causadas por una anomalía estructural en el cerebro, conocida como lesión.
Entre estas, las displasias corticales focales (DCF) son una de las causas más comunes. En los casos de epilepsia asociada a DCF, el control de las convulsiones mediante medicamentos suele ser ineficaz, por lo que la cirugía para extirpar la lesión representa una alternativa segura y efectiva para detenerlas.
No obstante, la detección de las DCF representa un desafío, ya que pueden ser sutiles y difíciles de identificar en estudios de neuroimagen. De hecho, hasta la mitad de estas lesiones pasan desapercibidas para los radiólogos. Los retrasos en el diagnóstico y la cirugía pueden derivar en un aumento de las crisis epilépticas, más visitas a urgencias y mayores interrupciones en la vida cotidiana, incluyendo el ámbito escolar y laboral.
En el estudio, los investigadores analizaron datos de resonancia magnética de 1.185 participantes, de los cuales 703 presentaban trastorno de la conductancia y 482 formaban parte del grupo de control. Estos datos fueron recopilados de 23 centros especializados en epilepsia en el marco del proyecto Multicentre Epilepsy Lesion Detection (MELD).
Aproximadamente la mitad de la muestra correspondía a población infantil. Posteriormente, se entrenó la herramienta de inteligencia artificial MELD Graph para identificar estas anomalías cerebrales sutiles que, de otro modo, podrían no ser detectadas.
El autor principal del proyecto, el Dr. Konrad Wagstyl, del King's College de Londres, enfatizó que, "Actualmente, los radiólogos están inundados de imágenes que deben revisar. El uso de una herramienta impulsada por IA como MELD Graph puede ayudarlos con sus decisiones, lo que hará que el NHS sea más eficiente, acelerará el tiempo de tratamiento de los pacientes y los liberará de pruebas y procedimientos innecesarios y costosos".
El coautor, el Dr. Luca Palma, del Hospital Infantil Bambino Gesù de Italia, por su parte, mencionó, "MELD Graph identificó una lesión sutil que muchos radiólogos no habían detectado en un niño de 12 años que tenía convulsiones diarias y había probado nueve medicamentos anticonvulsivos sin ninguna mejora en su condición. Esta herramienta podría identificar a pacientes con epilepsia operable y ayudar con la planificación quirúrgica, reduciendo los riesgos, ahorrando dinero y mejorando los resultados".
Aunque la herramienta aún no está disponible para su uso clínico, el equipo de investigación ha lanzado MELD Graph como un software de código abierto. Además, está llevando a cabo talleres de capacitación dirigidos a médicos e investigadores de todo el mundo, entre ellos profesionales del Great Ormond Street Hospital (Reino Unido) y la Cleveland Clinic (Estados Unidos), con el objetivo de facilitar su implementación y uso en entornos médicos.
La primera autora, la Dra. Mathilde Ripart de la UCL, profundizó que "uno de los aspectos más destacados para mí es saber que médicos de todo el mundo, incluidos el Reino Unido, Chile, India y Francia, han podido usar nuestras herramientas para ayudar a sus propios pacientes".
El nuevo sistema destaca por su precisión en la identificación de irregularidades, como lo menciona el medio Telemundo, lo que permite acelerar los diagnósticos y facilitar el acceso de los pacientes a cirugía.
