‘Machine learning’ contra las enfermedades neurodegenerativas

Personas señalando panel digital

Una investigadora de la Fundación Séneca trabaja en el desarrollo de herramientas que ayuden a detectar la neurodegeneración en fase temprana

Las enfermedades neurodegenerativas

Tienen cada vez una mayor incidencia y se prevé que esta siga en aumento, conforme la esperanza de vida de la población también es cada vez más elevada, ya que la edad es uno de los principales factores de riesgo asociados a su desarrollo. De hecho, el aumento en el número de afectados podría tener graves consecuencias, no solo para los enfermos y sus familiares, sino también para la sostenibilidad del Sistema Nacional de Salud. Tal es su importancia, que se consideran un problema de gran magnitud, gravedad y complejidad bio-psico-político-social.

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Otorgando a los afectados el lugar prioritario que les corresponde, el hecho de que manifiesten los primeros síntomas cuando la enfermedad ya se encuentra en un estadio avanzado, lleva a que los pocos tratamientos que se encuentran disponibles no sean tan efectivos como se desearía, sin olvidar que, además, no existen tratamientos curativos sino destinados a retrasar el avance de la enfermedad, en los casos que sea posible, o paliativos, en todos los casos.

Es por esto que científicos de todo el mundo

Trabajen para conseguir revertir esa situación. Así lo hace, por ejemplo, Alicia Gómez, contratada FPI de la Fundación Séneca, en el departamento de Ingeniería de la Información y de las Comunicaciones de la Facultad de Informática de la Universidad de Murcia, donde trabaja para establecer nuevos biomarcadores que sirvan para diagnosticar la enfermedad en una fase temprana y que además sean mínimamente invasivos (detectados en sangre) y cuya detección suponga un bajo costo.

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