La inteligencia artificial revela que el Parkinson puede presentar diversos subtipos biológicos
Un nuevo estudio sugiere que la enfermedad de Parkinson no es un trastorno único, sino que podría consistir en un conjunto de subtipos con diferentes mecanismos moleculares. Este hallazgo, logrado mediante el uso de inteligencia artificial, podría explicar por qué los tratamientos actuales resultan eficaces en algunos pacientes mientras que en otros tienen un impacto limitado.

La investigación fue llevada a cabo por científicos del VIB-KU Leuven Center for Neuroscience. El equipo, dirigido por el profesor Patrik Verstreken y con la doctora Natalie Kaempf como primera autora, utilizó herramientas de aprendizaje automático para analizar mutaciones genéticas en 24 genes vinculados a esta afección neurodegenerativa.
Para este análisis, los especialistas estudiaron modelos animales. La clave del avance fue el empleo de la inteligencia artificial, que permitió detectar patrones de manera autónoma y sin basarse en hipótesis previas, identificando rasgos biológicos que resultan imposibles de observar mediante las metodologías convencionales.
Durante décadas, el Parkinson fue considerado una enfermedad única, definida principalmente por síntomas motores como la rigidez muscular, los temblores y las dificultades en el movimiento. Sin embargo, este estudio plantea que, aunque muchos pacientes presenten manifestaciones clínicas similares, los procesos biológicos que desencadenan la enfermedad pueden ser muy distintos.
El Parkinson es una afección cerebral progresiva que, además de alterar el movimiento, puede impactar el sueño, la memoria, el estado de ánimo y otras funciones cognitivas. De acuerdo con la Organización Mundial de la Salud (OMS), la prevalencia de este cuadro se ha duplicado en los últimos 25 años, estimando que en 2019 más de 8,5 millones de personas convivían con este diagnóstico.

