Imágenes de huellas dactilares pueden ser un predictor de esquizofrenia: estudio

Se ha probado el potencial de las imágenes de huellas dactilares como predictores de esquizofrenia, según ha revelado un nuevo estudio.

El informe encabezado por investigadores españoles utilizó un tipo de aprendizaje automático llamado red neuronal convolucional para encontrar anomalías en las huellas dactilares de personas con esquizofrenia que no estaban presentes en personas sin esquizofrenia.

Nuestros resultados sugieren que las huellas dactilares son fuentes valiosas para el diagnóstico de la psicosis no afectiva y que las CNN son una herramienta factible para lograr este objetivo”, señala el estudio, que fue realizado por la Fundación de Investigación FIDMAG Germanes Hospitalàries, de Barcelona.

Huellas dactilares como predictores de esquizofrenia: un estudio de aprendizaje profundo

Basándose en algoritmos desarrollados utilizando redes neuronales convolucionales, un tipo de sistema informático utilizado para analizar imágenes visuales, los investigadores revisaron muestras de huellas dactilares de 612 pacientes con psicosis no afectiva y 844 individuos sanos.

El pulgar derecho demostró ser el predictor más fuerte, con una tasa de precisión del 68%.

Aunque una precisión máxima del 70% no brinda suficiente precisión para un diagnóstico perfecto, las imágenes de huellas dactilares aún pueden ser valiosas, especialmente si se combinan con otras fuentes de información que ya han demostrado cierto poder predictivo en la esquizofrenia, como los datos de imágenes genéticas y cerebrales”, señala el equipo de investigadores.

Esquizofrenia

La esquizofrenia es un trastorno mental grave. Según la Mayo Clinic, los síntomas incluyen alucinaciones, delirios y pensamientos y comportamientos desordenados que afectan la función diaria.

La American Psychological Association define la psicosis afectiva como un trastorno del estado de ánimo acompañado de delirios o alucinaciones, lo que no es raro en los trastornos esquizoafectivos o formas de depresión.

Las huellas dactilares como predictores de esquizofrenia han sido objeto de varios estudios en los últimos años. Un estudio publicado en 2011 identificó un posible patrón de asimetría fluctuante y recuentos de la cresta del índice izquierdo en pacientes con esquizofrenia en comparación con individuos sanos.

El estudio Schizophrenia Bulletin también se produce poco después de que los científicos anunciaran el posible fundamente genético que vincula la esquizofrenia y trastorno bipolar, una afección de salud mental que causa cambios de humor extremos.

Fingerprints as Predictors of Schizophrenia: A Deep Learning Study

Antecedentes e hipótesis

El vínculo de desarrollo existente entre la generación de huellas dactilares y el crecimiento del sistema nervioso central apunta a un uso potencial de las huellas dactilares como marcadores de riesgo en la esquizofrenia. Sin embargo, la alta complejidad de los patrones geométricos de las huellas dactilares puede requerir algoritmos flexibles capaces de caracterizar dicha complejidad.

Diseño del estudio

A partir de una muestra inicial de huellas dactilares escaneadas de 612 pacientes con diagnóstico de psicosis no afectiva y 844 sujetos sanos, hemos construido algoritmos de clasificación de aprendizaje profundo basados en redes neuronales convolucionales. Anteriormente, la arquitectura general de la red se eligió a partir de ajustes exploratorios realizados con un conjunto de datos de huellas digitales independiente del National Institute of Standards and Technology. A continuación, se aplicó la arquitectura de red para crear algoritmos de clasificación (pacientes frente a controles) basados en modelos de un solo dedo y de múltiples entradas. Se obtuvieron estimaciones imparciales de la precisión de la clasificación mediante la aplicación de un esquema de validación cruzada de 5 veces.

Resultados del estudio

El nivel más alto de precisión de las redes basadas en un solo dedo lo logró la red del pulgar derecho (precisión de validación ponderada = 68%), mientras que la precisión más alta de los modelos de múltiples entradas lo logró el modelo que utilizó simultáneamente imágenes del pulgar izquierdo, dedos índice y medio (precisión de validación ponderada = 70%).

Conclusión

Aunque los modelos ajustados se basaron en datos de pacientes con un diagnóstico bien establecido, dado que las huellas dactilares permanecen estables durante toda la vida después del nacimiento, nuestros resultados implican que las huellas dactilares pueden aplicarse como predictores tempranos de psicosis. Especialmente, si se utilizan en subpoblaciones de alta prevalencia como las de personas con alto riesgo de psicosis.

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Fingerprints as Predictors of Schizophrenia: A Deep Learning Study