El Barcelonaβeta Brain Research Center (BBRC), centro de investigación de la Fundación Pasqual Maragall, ha constituido este mes de noviembre BetaScreen, la primera spin-off de la Fundación. El proyecto ha sido posible gracias al apoyo, entre otros, de EIT Digital, que destinó 1M€ para su desarrollo; la Fundación “la Caixa”, que le otorgó una ayuda de 50.000€ a través de CaixaResearch Validate; y a la colaboración de la consultora Genesis Biomed, ubicada en el Parque Científico de Barcelona, como lead and business partner.

La constitución de BetaScreen es la culminación del proyecto de investigación de algoritmos de inteligencia artificial desarrollado desde hace cinco años en el BBRC, basado en un algoritmo capaz de interpretar biomarcadores de imagen procedentes de Resonancia Magnética y TAC, que permite identificar la presencia de niveles anómalos de biomarcadores de la enfermedad de Alzheimer en el cerebro de individuos sin alternaciones cognitivas.

Además, el proyecto también ha contado con el apoyo de la Fundación “la Caixa” que en 2019 otorgó una ayuda económica de 50.000€ al proyecto a través de CaixaResearch Validate, que cuenta con la colaboración de Fundación “la Caixa”.

La tecnología de BetaScreen se aplicará en las resonancias magnéticas y TAC realizados a las personas que participan en ensayos clínicos de Alzheimer, enfermedad que presenta una fase preclínica de hasta 20 años antes de la manifestación de los primeros síntomas. Es justamente durante esta fase en la que las personas cognitivamente sanas pueden presentar una acumulación anómala de la proteína beta amiloide en el cerebro, cuya presencia aumenta exponencialmente el riesgo de sufrir Alzheimer.

La identificación de la proteína beta amiloide es compleja, ya que las técnicas que se utilizan -la punción lumbar y la tomografía por emisión de positrones (PET, por sus siglas en inglés)- son invasivas y costosas. Gracias a la aplicación de los algoritmos de aprendizaje automático de BetaScreen en las resonancias magnéticas -obligatorias en cualquier cribado inicial de un ensayo clínico- se podrá identificar qué personas necesitan realmente las pruebas estándar y en qué casos se puede evitar por tener menos probabilidades de mostrar alteraciones preclínicas. Así, será posible detectar personas que puedan beneficiarse de ensayos clínicos de prevención de forma más coste-efectiva.

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