En búsqueda de la detección temprana, diagnóstico precoz y pronóstico para osteoartritis, cáncer de mama y pie diabético, un equipo multidisciplinario de especialistas del programa de Ingeniería en Comunicaciones y Electrónica de la Unidad Académica de Ingeniería Eléctrica (ICE-UAIE), en coordinación con la Escuela de Medicina Molecular, de la Universidad Autónoma de Zacatecas (UAZ), trabajan en el desarrollo de biomarcadores imagenológicos para estas enfermedades crónico degenerativas, mediante el uso de inteligencia artificial (IA).
En entrevista con la Agencia Informativa Conacyt, el doctor Jorge Galván, líder del proyecto, informó que inició con este desarrollo en 2014; sin embargo, es a partir del presente año que fue financiado por el Fondo Sectorial de Investigación en Salud y Seguridad Social (SS/IMSS/ISSSTE-Conacyt).
“Lo que nosotros pretendemos es, por medio de técnicas de visión computacional, detectar biomarcadores imagenológicos que sean económicos y permitan detectar tempranamente cuando una persona presenta incipientes señales o cambios estructurales de riesgo que predisponen al desarrollo en edad temprana de alguna de estas enfermedades”, manifestó el investigador a la Agencia Informativa Conacyt.
El proyecto es como un modelo matemático que relaciona variables clínico radiológicas —mediciones sobre imágenes radiológicas específicas—, cuyos resultados pueden dar indicios y orientar en qué aspectos se requiere dirigir especial atención al paciente, detalló el doctor.
“En este caso, el modelo matemático se denomina ‘biomarcador imagenológico’, en término y lenguaje médico. El desarrollo de esta relación de variables de biomarcadores funciona como un punto de referencia de efectividad predictiva, lo que aligera la carga de trabajo del médico radiólogo, dado que es muy bajo el número de radiólogos en México que tienen la capacidad de la interpretación clínica diagnóstica de imágenes radiológicas en enfermedades como la osteoartritis. Por eso, este modelo es un auxiliar computacional que promoverá el diagnóstico y detección temprana, para el eficiente y eficaz uso de recursos sanitarios, como impacto directo en la vida de los pacientes” precisó para la agencia.
Manifestó que posterior al desarrollo e investigación del modelo matemático, se creará una aplicación móvil e-Health para smartphones, en donde se introducirán los datos clínicos del paciente y mediante IA se genere un prediagnóstico sobre el factor de riesgo del paciente.
El investigador de la UAZ refirió que el modelo matemático en osteoartritis es donde se presenta un mayor avance dentro del proyecto. Informó que el equipo de investigadores trabaja en coordinación con el médico Rolando Espinoza, jefe de Reumatología del Instituto Nacional de Rehabilitación (INR).
Describió que en este caso el equipo busca por medio de la imagenología de rayos X o resonancia magnética encontrar evidencia clínico radiológica temprana, que indique el porcentaje de factor de riesgo que presentan los pacientes de desarrollar osteoartritis.
El doctor en tecnologías de la información y comunicación, con especialidad en bioinformática, por parte del Instituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Monterrey (ITESM), hizo hincapié en que el equipo involucrado no está buscando la cura, pues no existe una definitiva para esta enfermedad; pero lo que sí buscan es detectar pacientes con cierta predisposición a su desarrollo y otorgarles los tratamientos oportunos y necesarios para controlar, retardar o postergar el avance de la enfermedad hacia la manifestación incapacitante, todo lo anterior mediante biomarcadores imagenológicos.
Agregó que para la primera etapa de la investigación, el equipo utilizó una base de datos estadounidense, por lo que el interés del equipo es generar una base de datos mexicana que coincida con el fenotipo y características físicas de la población objetivo para generar el biomarcador imagenológico.
Por su parte, el doctor Carlos Eric Galván Tejada refirió que el enfoque de este proyecto sobre el pie diabético se realiza en coordinación con el médico Miguel Ángel Cid Báez, docente investigador y colaborador del Laboratorio de Medicina Molecular de la UAZ, así como responsable técnico del proyecto Fondo Sectorial FOSSIS/Conacyt 2016, en vinculación con el Hospital General de Zacatecas.
En este proceso se busca desarrollar una herramienta de software móvil e imagenología, mediante la cual el profesional de la salud pueda clasificar, estatificar, diagnosticar, pronosticar y facilitar la toma de decisiones sobre el pie diabético.
En este proyecto participan los doctores Jorge Issac Galván Tejada, Carlos Eric Galván Tejada —ambos candidatos al Sistema Nacional de Investigadores (SNI)— y José María Celaya, quien recientemente se integró a la UAZ a través del programa de Cátedras del Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología (Conacyt).
