• By Soledad Andrade

Concurso de colaboración masiva con datos caninos y humanos avanza predicción de convulsiones epilépticas

May 31, 2016

Brain scans of the six dementia patients who exhibited coprophagia showed medial temporal lobe atrophy, or degenerationROCHESTER, Minnesota: Podría sonar a adivinanza, pero… ¿qué ocurre cuando se combina un concurso por Internet, dos pacientes, cinco perros y 654 científicos de datos?

La respuesta es: se brinda a los pacientes con epilepsia la esperanza de predecir confiablemente las convulsiones y de, quizás, prevenirlas.

Un estudio publicado en la edición de junio de la revista Brain informa sobre un concurso por Internet del año 2014 en el que más de 500 equipos de científicos de datos procedentes de todo el mundo analizaron cientos de horas de grabaciones de la actividad eléctrica del cerebro de dos personas y cinco perros, antes y durante convulsiones epilépticas.

¿Cuál fue el resultado del concurso? La sabiduría masiva produjo una predicción de las convulsiones epilépticas mejor que la aleatoria. En lo que durante mucho tiempo ha sido zona de litigio en la investigación, con limitada capacidad de reproducir los resultados, este estudio puso a libre disposición todo el análisis y el código de los datos.

La predictibilidad de la convulsiones puede cambiar la vida de los pacientes. “Si un algoritmo es capaz de detectar cambios sutiles en la actividad eléctrica del cerebro antes de que se produzca una convulsión, los epilépticos pueden tomar medicamentos solo cuando lo necesitan y posiblemente volver a realizar las actividades cotidianas que muchos de nosotros damos por descontadas”, comenta el Dr. Ben Brinkmann, científico de datos en Mayo Clinic y autor principal del estudio realizado por Mayo Clinic, la Universidad de Pennsylvania y la Universidad de Minnesota.

La actividad eléctrica anormal que ocurre en del cerebro durante una convulsión, a veces, deriva en pérdida de la conciencia. En las personas epilépticas, la imposibilidad de predecir las convulsiones limita gravemente su capacidad de realizar algunas tareas en las que hasta una pérdida momentánea de la conciencia puede ser desastrosa, tal como conducir un vehículo, nadar o sostener a un bebé. Aproximadamente 50 millones de personas sufren de epilepsia en todo el mundo, según los datos de la Organización Mundial de la Salud.

Desarrollar algoritmos confiables para predecir convulsiones requiere contar con datos sobre mucha actividad convulsiva y no convulsiva dentro del cerebro, medida por el electroencefalograma (EEG) implantado. Sin embargo, esa gran cantidad necesaria de datos a largo plazo es difícil de adquirir y jamás ha estado disponible. Por lo general, los registros del EEG se obtienen registros durante siete días o menos antes de la cirugía, cuando se disminuyen los medicamentos del paciente para fomentar convulsiones. Esos registros ofrecen una visión limitada de la función cerebral en condiciones cambiantes.

Hasta cuando se crea un algoritmo operativo, los investigadores normalmente no comparten el código del algoritmo debido a problemas concernientes a la privacidad, al costo de compartir grandes conjuntos de datos y a la protección del estudio y de la propiedad intelectual. Además, tampoco hay incentivos para compartir los datos. El resultado de esto es la existencia de vasta cantidad de literatura médica que es difícil de comparar e imposible de reproducir.

Es allí donde entra la colaboración masiva y la compartición de datos. Si según dice el antiguo refrán que “dos cabezas son mejor que una”, entonces la colaboración masiva permitiría dar el siguiente paso al buscar por Internet la ayuda de un grupo grande de personas para resolver el problema.

“Con la esperanza de ganar hasta 15 000 dólares de premio en efectivo y presumir de tener derechos en círculos de datos científicos, cientos de personas que desarrollan algoritmos y que, en gran mayoría, tenían poca o ninguna experiencia con la epilepsia o el EEG trabajaron durante incontables horas para construir, probar y reconstruir algoritmos para predecir las convulsiones”, explica el Dr. Brinkmann.

Los novedosos datos caninos respecto a la epilepsia provinieron del Sistema de Consejería en la Epilepsia, desarrollado por NeuroVista Corp., compañía para dispositivos médicos de etapa inicial que cerró en 2014. Los conjuntos de datos y el código fuente del Laboratorio para Electrofisiología de Sistemas de Mayo Clinic y del Portal International de Electrofisiología de la Epilepsia permanecen ampliamente disponibles para que los investigadores continúen desarrollando nuevos algoritmos para predecir las convulsiones.

“Estos resultados sustentan nuestros esfuerzos por desarrollar la siguiente generación de dispositivos para la epilepsia con el fin de monitorizar continuamente la actividad cerebral, predecir y prevenir las convulsiones. Estos conjuntos de datos y código fuente sirven de punto de referencia y permiten comparar nuevos algoritmos entre sí y frente a otros desarrollados en esta competencia”, comenta el Dr. Greg Worrell, neurólogo de Mayo Clinic.

“Esta es una forma increíblemente dinámica y poderosa de llegar a la comunidad y añadir mentes nuevas al reto que representa la epilepsia”, dice el Dr. Brian Litt de la Escuela de Medicina Perelman de la Universidad de Pennsylvania en Filadelfia.

“Creo que este esfuerzo resalta el potencial de los dispositivos médicos que cuantifican la carga de la enfermedad sobre plazos clínicos importantes”, acota Kent Leyde, antiguo director tecnológico de NeuroVista. “Los registros a largo plazo, tal como los recolectados por el sistema de NeuroVista, permiten entender mejor el avance de la enfermedad y su disponibilidad brinda una base para colaborar con expertos en otros campos a fin de idear nuevos métodos de tratar y controlar las enfermedades”, añade.

Este método no hubiese sido factible sin la amplia disposición de datos. Los científicos de datos de todo el mundo probaron los algoritmos en casi 350 convulsiones registradas durante más de 1500 días y los ganadores acordaron poner su código computacional a libre disposición. En el transcurso de los cuatro meses del concurso, más de la mitad de estos algoritmos de colaboración masiva rindió mejor que las predicciones aleatorias. Los algoritmos con mejor rendimiento predijeron exactamente más de 70 por ciento de las convulsiones cuando se los probó en las partes no vistas de los datos caninos.

“Los datos de los EEG caninos tienen grandes ventajas bidireccionales, tanto como modelo comparativo para la epilepsia humana como de beneficio directo para los perros con epilepsia de ocurrencia natural”, señala el veterinario Dr. Ned Patterson de la Universidad de Minnesota.

El esfuerzo por predecir las convulsiones continúa gracias a un subsidio federal de cinco años otorgado al equipo de Mayo en 2015 por los Institutos Nacionales de Salud. El subsidio es parte de una iniciativa presidencial dirigida a revolucionar la comprensión del cerebro humano,  conocida como Investigación del Cerebro a través del Avance de Innovadoras Neurotecnologías o Iniciativa BRAIN.

El equipo de Mayo, en colaboración con Medtronic Inc., probará la seguridad y eficacia de la predicción de las convulsiones en perros primero y, luego, seguirán los ensayos en humanos.

La investigación contó con el apoyo del Laboratorio de Epilepsia y Neurofisiología de Mayo Clinic.

La competencia fue financiada por los Institutos Nacionales de Salud, la Sociedad Americana de Epilepsia, la Fundación para Epilepsia de América y Kaggle.com (que exoneró en parte el costo normal de la competencia). La recolección de los datos, su procesamiento y análisis, así como la preparación del borrador contó con el apoyo de NeuroVista y de subsidios del NIH-NINDS, de la Fundación de la Familia Mirowski y de Mayo Clinic. El estudio contó también con la autoría de científicos de datos y algoritmos que crearon los algoritmos de mejor rendimiento y acordaron divulgar el código fuente y la documentación bajo una licencia de fuente abierta.

###

Información sobre Mayo Clinic
Mayo Clinic es una organización sin fines de lucro y dedicada a la práctica clínica, la educación y la investigación que ofrece atención experta e integral a todos los que necesitan recobrar la salud. Si desea más información, visite http://www.mayoclinic.org/espanol/ y https://newsnetwork.mayoclinic.org/.

CONTACTO PARA LOS MEDIOS DE COMUNICACIÓN: Soledad Andrade, Relaciones Públicas de Mayo Clinic, 507-284-5005, correo electrónico: newsbureau@mayo.edu