Crean el software más avanzado del mundo para estudiar el cerebelo

El cerebelo, a pesar de su reducido tamaño en comparación con el resto del cerebro, contiene aproximadamente el 50% de todas las neuronas cerebrales y su papel es fundamental en las funciones cognitivas, emocionales y motoras.

Un equipo de investigadores de la Universidad Politécnica de Valencia (UPV) en España y el Centro Nacional para la Investigación Científica (CNRS) en Francia, ha desarrollado el software más avanzado del mundo para estudiar el cerebelo humano a partir de imágenes de resonancia magnética nuclear (RMN) de alta resolución.

Denominado DeepCeres, este software ayudará a la investigación y diagnóstico de patologías como la esclerosis lateral amiotrófica (ELA), la esquizofrenia, el autismo o la enfermedad de Alzheimer, entre otras.

Según explica Sergio Morell-Ortega, investigador del proyecto en el Instituto ITACA de la UPV, la segmentación del cerebelo era hasta hoy un gran reto debido a la complejidad de su anatomía y a lo difícil que es diferenciar sus estructuras mediante resonancia magnética convencional. “DeepCeres supera todos estos retos y es, hoy por hoy, la herramienta más precisa del mundo para medir una estructura del sistema nervioso central tan importante como es el cerebelo”, destaca Morell.

El software DeepCeres es capaz de medir 27 estructuras del cerebelo. Y destaca sobre todo por mejorar la precisión de la segmentación respecto a la que se consigue con los métodos empleados hasta la fecha, gracias fundamentalmente a la aplicación de diferentes herramientas de inteligencia artificial.

“Utilizando imágenes estándar de resonancia de un 1 milímetro cúbico, estas se convierten en imágenes de ultra alta resolución de 0,125 milímetros cúbicos usando redes neuronales profundas. Esto permite a los investigadores y profesionales de la salud obtener información detallada sobre la anatomía del cerebelo sin necesidad de contar con datos de ultraalta resolución en la imagen inicial. Es como si pasáramos de una imagen en blanco y negro a una imagen a color. No existe nada similar actualmente y, además, es accesible para toda la comunidad científica”, añade el profesor José Vicente Manjón, investigador principal del proyecto.

José Vicente Manjón y Sergio Morell. (Foto: UPV)

Según explican los desarrolladores de DeepCeres, la precisión en la cuantificación volumétrica del cerebelo ayudará en el estudio de patologías neurológicas como la ataxia cerebelosa, la esclerosis lateral amiotrófica o enfermedades psiquiátricas como la esquizofrenia y el autismo.

“Además, diferentes estudios publicados recientemente han demostrado la incidencia de la estructura del cerebelo en enfermedades neurodegenerativas como el Alzheimer”, añade Sergio Morell.

Para facilitar su uso, el equipo de la UPV y el CNRS francés ha desarrollado una plataforma online, que está accesible a personal investigador y médico. Desde su puesta en marcha, hace apenas cinco meses, DeepCeres ha procesado imágenes de cerca de 15.000 cerebelos. Hasta la fecha, lo han utilizado especialistas de muchos países; Estados Unidos y China es donde más interés ha despertado.

En su desarrollo ha participado también personal investigador del Instituto de Automática e Informática Industrial y el departamento de Matemática Aplicada de la UPV, el departamento de Psicobiología de la Universidad de Valencia, el Área de Imagen Médica del Hospital Universitario y Politécnico La Fe y la Unidad Mixta de Imagen Biomédica FISABIO-Centro de Investigación Príncipe Felipe, en España.

El estudio se titula “A deep learning method for cerebellar lobule segmentation using ultra-high resolution multimodal MRI”. Y se ha publicado en la revista académica NeuroImage. (Fuente: Universitat Politècnica de València)