Las imágenes de la retina podrían anticipar factores de riesgo vinculados al alzheimer

En la retina podrían encontrarse señales útiles para anticipar factores de riesgo asociados al alzheimer. Eso es lo que sugiere un estudio liderado por la University of Florida y publicado en el Journal of Alzheimer’s Disease, que analizó imágenes del fondo del ojo con aprendizaje profundo (un tipo de inteligencia artificial que aprende patrones a partir de muchos ejemplos).

La investigación encontró que imágenes del fondo del ojo de 44.501 participantes permitieron anticipar con precisión 12 variables vinculadas a la patología o a la incidencia del alzheimer. Entre ellas: sexo, presión arterial, tabaquismo, consumo de alcohol, insomnio, depresión, edad, nivel económico, índice de masa corporal y hemoglobina A1c.

El trabajo no plantea que esta técnica diagnostique la enfermedad, sino que puede reflejar señales biológicas relacionadas con la vulnerabilidad a desarrollarla.

Ruogu Fang, profesora de ingeniería biomédica de la University of Florida y autora principal del estudio, expresó: “Sabemos que la enfermedad de Alzheimer se desarrolla a lo largo de décadas, pero la mayoría de las herramientas diagnósticas se centran en patologías de fase tardía, cuando ya es demasiado tarde para intervenir”..

La investigadora añadió que buscar nuevos biomarcadores (señales medibles del cuerpo que pueden indicar riesgo o cambios biológicos) puede ampliar la detección temprana. “Al observar biomarcadores novedosos, como la salud de la retina, ofrecemos nuevas oportunidades para identificar a pacientes en riesgo, ofrecer pruebas adecuadas y animarlos a desarrollar estilos de vida saludables para mitigar ese riesgo”, señaló.

Por qué la retina puede funcionar como una “ventana” de información

Las fotos del fondo del ojo se destacan frente a otras tecnologías porque ya forman parte de la práctica clínica habitual. Pacientes con diabetes, glaucoma o cataratas suelen acumular muchas de estas imágenes a lo largo de los años.

También pueden obtenerse en revisiones visuales corrientes. Esa disponibilidad las convierte en una herramienta más simple y barata que las resonancias magnéticas. En términos prácticos, el enfoque busca aprovechar una prueba común —como una imagen que ya existe en la historia clínica— para extraer datos que, de otro modo, requerirían estudios más complejos.

Según la University of Florida, esa presencia extendida abre la puerta a usar material ya disponible para encontrar señales relacionadas con el riesgo de alzheimer. El estudio también indica que muchos de esos factores figuran en historias clínicas, pero esos registros suelen estar incompletos o desactualizados.

Además, variables como el consumo de alcohol o el tabaquismo dependen con frecuencia de lo que declara cada paciente. Por eso, las imágenes retinianas podrían aportar una vía más objetiva para detectar esos factores, como si la retina actuara como un “registro biológico” que deja huellas medibles con el paso del tiempo.

Cómo se entrenó el modelo con datos del UK Biobank

El equipo entrenó modelos de aprendizaje profundo con fotografías del fondo del ojo procedentes del UK Biobank, una base de datos de participantes del Reino Unido. En total, analizó 62.876 imágenes de 44.501 personas para predecir 12 factores ligados a la patología o la incidencia del alzhéimer.

El estudio evaluó el rendimiento de los modelos, su capacidad para señalar zonas relevantes de la retina y las puntuaciones derivadas de esas señales. También comparó esos resultados con mediciones morfológicas (es decir, de forma y estructura) de la retina y con casos incidentes de alzhéimer frente a controles emparejados.

Qué variables pudo anticipar la inteligencia artificial

La inteligencia artificial predijo con precisión características biológicas como el sexo y la presión arterial, además de factores de estilo de vida asociados al desarrollo del alzhéimer. Entre ellos figuraron el tabaquismo, el consumo de alcohol y el insomnio.

También detectó variables como la depresión, la edad, la educación al terminar los estudios, el índice de masa corporal y la hemoglobina A1c. El sistema identificó además regiones de la retina con valor informativo para esas predicciones, lo que permitió entender qué partes del ojo aportaban más “pistas” al modelo.

Los resultados destacaron de forma consistente la cabeza del nervio óptico y los vasos sanguíneos de la retina como áreas relevantes. Seowung Leem, estudiante de doctorado y primer autor del trabajo, dijo a la University of Florida que la escala del análisis permitió detectar variaciones antes inadvertidas.

“Con la ayuda de la IA, ahora podemos identificar variaciones sutiles de la retina que antes se pasaban por alto en miles de sujetos, y que pueden funcionar como indicadores fiables del riesgo de enfermedad en el futuro”, indicó.

Qué sugiere el hallazgo y qué no permite concluir

Los autores remarcaron que estas imágenes no sirven por sí solas para diagnosticar alzheimer. Su valor, según el estudio, está en que pueden captar señales estructurales vinculadas con rutas biológicas de vulnerabilidad, sin afirmar que la enfermedad ya esté presente.

Fang sostuvo: “La morfología de la retina podría aportar indicadores medibles de la integridad neurovascular, algo muy relevante para la vulnerabilidad frente a la enfermedad de Alzheimer”, explicó al centro universitario.

La investigadora añadió que la imagen retiniana puede reflejar la acumulación de riesgo a lo largo del tiempo. En ese sentido, sostuvo que la retina funciona menos como un cuestionario indirecto y más como un “sensor biológico integrado” del riesgo acumulado.

El Journal of Alzheimer’s Disease indicó además que varias puntuaciones derivadas de esas señales difirieron entre casos incidentes de alzhéimer y controles emparejados. Esa diferencia apareció, en promedio, 8,55 años antes del inicio de la enfermedad.

Según la University of Florida, el grupo de Fang ya había mostrado antes que las fotografías de retina podían detectar casos activos de alzheimer. En este trabajo, el foco se desplazó a una etapa anterior para identificar vulnerabilidad antes de que aparezca un daño irreversible en el cerebro.

La investigación planteó que una imagen ocular habitual puede contener huellas medibles del estado neurovascular y metabólico de una persona. No prueba la presencia de alzheimer, pero sí sugiere que la retina conserva señales útiles para reconocer perfiles de riesgo en fases previas.