Una nueva técnica revela daños ocultos de esclerosis múltiple en resonancias magnéticas de rutina
Un equipo internacional liderado por la Universidad de Buffalo ha desarrollado un método fiable para medir las lesiones corticales, que están estrechamente relacionadas con la discapacidad y los problemas cognitivos en la esclerosis múltiple
Crédito: Stock
Por Ellen Goldbaum, Universidad de Buffalo
Scitechdaily.com/13 de julio de 2026
Investigadores han desarrollado un método de inteligencia artificial capaz de descubrir signos previamente ocultos de esclerosis múltiple en resonancias magnéticas rutinarias.
Durante décadas, los especialistas en esclerosis múltiple se han visto obligados a estudiar la enfermedad con información incompleta. La resonancia magnética (RM) estándar puede revelar daños en la sustancia blanca del cerebro, pero algunas de las lesiones más directamente relacionadas con la discapacidad y el deterioro cognitivo han permanecido prácticamente invisibles.
Estas lesiones ocultas se producen en la sustancia gris, especialmente en la corteza cerebral. Los investigadores saben desde hace tiempo que las lesiones corticales pueden ofrecer pistas importantes sobre la progresión de la EM y su gravedad. Sin embargo, la resonancia magnética convencional no ha proporcionado un método fiable para detectarlas o monitorizarlas, lo que deja a los médicos con una importante laguna en su diagnóstico. Incluso muchos de los fármacos más recientes que pueden ralentizar la progresión de la EM están diseñados principalmente para reducir las lesiones de la sustancia blanca.
Ahora, un equipo de investigación liderado por la Universidad de Buffalo ha utilizado inteligencia artificial para revelar algunos de los daños previamente ocultos en las resonancias magnéticas existentes. Publicado en Communications Medicine , el estudio muestra cómo los métodos computacionales pueden comparar información entre múltiples imágenes y recuperar señales de enfermedades que los métodos de visualización convencionales no logran detectar.
«Detectar lesiones corticales previamente invisibles en las resonancias magnéticas convencionales tiene importantes implicaciones para la investigación y la atención clínica de la esclerosis múltiple», afirma Robert Zivadinov, MD, PhD, autor principal del artículo, profesor distinguido de la Universidad Estatal de Nueva York (SUNY) en el Departamento de Neurología y director del Centro de Análisis de Neuroimágenes de Buffalo (BNAC) en la Facultad de Medicina y Ciencias Biomédicas Jacobs de la Universidad de Buffalo. «La capacidad de ver por primera vez estos indicadores previamente ocultos de la progresión de la esclerosis múltiple, incluido el deterioro cognitivo y la discapacidad, es un avance importante», añade.
Las lesiones ocultas moldearon la incertidumbre en la EM.
Las lesiones corticales se han relacionado con la esclerosis múltiple prácticamente desde que se describió la enfermedad a finales del siglo XIX. Sin embargo, no se incorporaron a los criterios diagnósticos hasta el siglo XXI, e incluso entonces, su utilidad era limitada porque la resonancia magnética clínica no podía detectarlas de forma fiable.
“Todos nos hemos sentido muy frustrados al saber que estas lesiones corticales estaban ahí, pero no poder verlas”, dice Michael G. Dwyer, PhD, primer autor y autor correspondiente del artículo, profesor asociado de neurología e informática biomédica en la Escuela Jacobs e investigador de BNAC. “Hay mucho daño continuo que sigue ocurriendo en la EM que no se ve con la resonancia magnética convencional, pero que los histopatólogos han estado demostrando claramente durante décadas en tejido post mortem”.
“Lo que esta colaboración ha logrado es un verdadero éxito en la aplicación de la IA en el ámbito médico”, continúa. “Ahora tenemos acceso a datos increíblemente útiles de resonancias magnéticas que estaban disponibles, pero que no se podían ver sin usar IA para extraerlos. Los métodos computacionales finalmente han alcanzado el nivel necesario para que podamos hacerlo”.
Los investigadores utilizaron métodos de inteligencia artificial basados en el trabajo de coautores en los Países Bajos. El objetivo era recuperar información que no es visible en ninguna imagen por sí sola, pero que se vuelve detectable cuando se analizan conjuntamente las relaciones entre varias imágenes.
Para ello, combinaron varios métodos de procesamiento de imágenes, incluido un nuevo enfoque llamado MMCLE, o mejora multimodal de lesiones corticales. Posteriormente, probaron los métodos en resonancias magnéticas del estudio ORATORIO , un amplio ensayo clínico regulatorio de fase III de la FDA sobre el fármaco para la esclerosis múltiple Ocrelizumab, que incluyó a más de 700 participantes.
Se detectaron más de 11.000 lesiones corticales.
En las exploraciones estándar, las imágenes cerebrales individuales mostraban principalmente lesiones en la sustancia blanca. Tras aplicar un procesamiento de imágenes guiado por IA a imágenes con diferentes contrastes, se hizo visible una capa oculta de daño. El método detectó entre 15 y 20 lesiones corticales por paciente, lo que suma más de 11 000 lesiones en el conjunto completo de datos.
«Si observas las imágenes originales, generalmente no puedes ver las lesiones corticales», dice Dwyer, «pero la IA generativa es muy potente porque puede comparar las imágenes y detectar pequeñas diferencias entre ellas. Al detectar esas pequeñas discrepancias, la IA puede revelar que algo no funciona correctamente, que el tejido no se comporta como un tejido sano. Los modelos entrenados pueden analizar varias imágenes de resonancia magnética simultáneamente, sintetizarlas y obtener la información que faltaba».
El proyecto internacional fue liderado por la UB e incluyó a científicos y médicos de instituciones académicas y de la industria, entre ellas Genentech, fabricante de Ocrelizumab. Zivadinov afirma que la diversidad de conocimientos especializados fue fundamental para el resultado.
“Este trabajo, que ha revelado que existe mucha patología invisible en el cerebro, tendrá un impacto tremendo a la hora de revisar los datos de ensayos clínicos anteriores y también para los futuros”, afirma.
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Referencia:
«Cuantificación de lesiones corticales en conjuntos de datos de resonancia magnética de esclerosis múltiple mediante posprocesamiento multicontraste y aprendizaje profundo», por Michael G. Dwyer, Niels Bergsland, Alexander Bartnik, Dejan Jakimovski, Samantha Noteboom, Menno M. Schoonheim, Martijn D. Steenwijk, Jinglan Pei, David Clayton y Robert Zivadinov, 7 de julio de 2026, Communications Medicine .
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