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Una nueva herramienta computacional abre puertas en el diagnóstico de la esclerosis múltiple
Investigadores de la Universidad de Buffalo han desarrollado un sistema basado en inteligencia artificial generativa que logra identificar daño cerebral previamente imperceptible en pacientes diagnosticados con esclerosis múltiple. El hallazgo, publicado en Communications Medicine el 7 de julio de 2026, representa un cambio significativo en la capacidad de los especialistas para monitorear la evolución de esta enfermedad neurológica.
El desafío que enfrentaban los neurólogos era que la materia gris cerebral sufre lesiones que no aparecen en las resonancias magnéticas convencionales, lo que limitaba la evaluación real del daño neurológico. Esta «ceguera diagnóstica» impedía un seguimiento preciso de cómo progresaba la enfermedad en los pacientes.
Cómo funciona esta tecnología innovadora
El proceso desarrollado por el equipo de investigación combina múltiples técnicas de procesamiento de imágenes de forma inteligente. En lugar de analizar un escaneo individual, el algoritmo compara diferencias sutiles entre resonancias magnéticas sucesivas del mismo paciente, detectando cambios microscópicos que el ojo humano no puede percibir.
Según Michael Dwyer, investigador principal del proyecto y profesor asociado de neurología e informática biomédica, la potencia de esta herramienta radica en su capacidad para observar variaciones mínimas entre estudios. «La IA generativa puede detectar pequeñas discrepancias que revelan que el tejido no se comporta como debería hacerlo en un cerebro sano», explicó Dwyer.
Resultados que transforman la investigación clínica
Los investigadores pusieron a prueba su sistema en datos de resonancias magnéticas provenientes de un ensayo clínico que incluyó a más de 700 pacientes. Los números fueron sorprendentes: el algoritmo identificó entre 15 y 20 lesiones cerebrales invisibles en la materia gris de cada paciente, sumando más de 11.000 lesiones en toda la población estudiada.
Este descubrimiento tiene implicaciones profundas. Robert Zivadinov, director del Centro de Análisis de Neuroimagen de Buffalo, señaló que la capacidad de visualizar estos indicadores ocultos de progresión —incluyendo deterioro cognitivo y discapacidad— constituye un avance fundamental en la medicina.
Impacto en el desarrollo de tratamientos
Hasta ahora, los ensayos clínicos para nuevos fármacos contra la esclerosis múltiple solo podían evaluar su efectividad midiendo su capacidad para prevenir lesiones en la materia blanca, que sí son visibles en resonancias convencionales. Con esta nueva herramienta, los investigadores pueden ahora:
- Probar la eficacia de medicamentos existentes y experimentales basándose en cómo previenen lesiones de materia gris
- Revisar datos de ensayos clínicos anteriores con esta nueva perspectiva
- Diseñar futuros estudios con criterios de evaluación más precisos
Zivadinov enfatizó que este trabajo, al revelar «una patología invisible masiva en el cerebro», tendrá un impacto tremendo en la reinterpretación de investigaciones pasadas y en la orientación de estudios venideros.
Un paso hacia una medicina más precisa
El desarrollo de esta tecnología fue posible gracias al apoyo de Genentech, farmacéutica que financió el ensayo clínico cuyos datos fueron utilizados para entrenar y validar el sistema de inteligencia artificial. Este tipo de colaboración entre instituciones académicas y la industria farmacéutica demuestra cómo la innovación tecnológica puede acelerar nuestro entendimiento de enfermedades complejas como la esclerosis múltiple.
