La IA diagnostica enfermedades al analizar datos del sistema inmunitario; Nuevo modelo de IA rastrea la velocidad del envejecimiento cerebral

Investigadores de Stanford Medicine desarrollaron Mal-ID, una herramienta de aprendizaje automático que diagnostica enfermedades mediante el análisis de secuencias de receptores de células B y T. Probado en casi 600 personas, Mal-ID identificó con éxito afecciones como COVID-19, lupus y diabetes tipo 1. La herramienta también podría rastrear las respuestas a las inmunoterapias contra el cáncer y refinar las subcategorías de enfermedades. El algoritmo utiliza modelos de lenguaje entrenados en proteínas para identificar receptores de reconocimiento de amenazas en las células inmunitarias. Aparte, investigadores de la USC crearon un nuevo modelo de IA que mide la velocidad del envejecimiento cerebral mediante escáneres de resonancia magnética. Esta herramienta rastrea los cambios cerebrales de forma no invasiva y correlaciona el envejecimiento cerebral más rápido con un mayor riesgo de deterioro cognitivo. El modelo, una red neuronal convolucional tridimensional (3D-CNN), compara las exploraciones de resonancia magnética iniciales y de seguimiento de la misma persona para identificar los cambios neuroanatómicos. Cuando se probó en adultos, los cálculos del modelo se correlacionaron con los cambios en la función cognitiva. También podría distinguir diferentes tasas de envejecimiento entre las regiones del cerebro y entre los sexos.