Una nueva cátedra de la ULPGC usa la inteligencia artificial para conocer el origen del alzhéimer

La Universidad de Las Palmas de Gran Canaria (ULPGC) ha puesto en marcha una nueva Cátedra Universitaria de Neurociencia Computacional, 'Marie Curie'

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Imagen extraída del vídeo sobre la investigación de la memoria social. /Instituto de Neurociencias
Imagen extraída del vídeo sobre la investigación de la memoria social. /Instituto de Neurociencias

La Universidad de Las Palmas de Gran Canaria (ULPGC) ha puesto en marcha una nueva Cátedra Universitaria de Neurociencia Computacional bajo la dirección de la catedrática de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial, Carmen Paz Suárez Araujo. 

Las enfermedades neurodegenerativas son incurables y debilitantes. Provocan, además de una degeneración progresiva, la muerte de las neuronas afectando al movimiento o al funcionamiento mental. Según el Ministerio de Sanidad, en España la prevalencia de la enfermedad del alzhéimer ronda el 39,2% entre los mayores de 90 años y también existen otros tipos de procesos degenerativos frecuentes como el parkinson o la esclerosis lateral amiotrófica (ELA).

En la mayoría de ellas se desconocen sus causas y, al no tener cura, el tratamiento solamente puede ralentizar su evolución, ayudar con los síntomas, aliviar el dolor y aumentar la movilidad.

Presentación de la cátedra 'Marie Curie'. /AH
Presentación de la cátedra 'Marie Curie'. /AH

Cátedra ‘Marie Curie’

Con la consciencia de la importancia de invertir en investigación, la Universidad de Las Palmas de Gran Canaria (ULPGC) ha puesto en marcha esta nueva cátedra, 'Marie Curie', donde el Cabildo de Gran Canaria ha invertido 181.695 euros. La catedrática de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial, Carmen Paz Suárez Araujo, es la encargada de dirigir este proyecto. 

“Esto es una oportunidad para intentar que nuestra región se convierta en un hub internacionalmente potente de excelencia en investigación en neurociencia computacional o en computación inteligente esencialmente dirigidas a desarrollar sistemas de ayuda a la decisión clínica en ámbitos como las enfermedades neurocognitivas no comunicables asociadas al envejecimiento”, expone la catedrática.

De esta forma, la cátedra está creada como un instrumento “ecléctico” para ayudar a conseguir los objetivos anteriores. La idea es que desde nuestra región podamos ofrecer investigación y contribuir en diversas disciplinas como pueden ser la computación, la neurociencia, ciencia de datos, psicología, bioingeniería… Y todo trasladado a la medicina traslacional que “ayudará a poder llevar desarrollos desde el laboratorio hasta la clínica de forma directa y eso sería un avance de alto nivel”, manifiesta Suárez Araujo. 

Inteligencia artificial

La misión de esta cátedra es promover y cuidar el talento y, “si es posible, encontrar el talento existente en Canarias”. El siguiente paso será generar un foro de discusión científica “para generar un primer encuentro y demostrar nuestras capacidades a nivel internacional”. 

Ya hay varias líneas de investigación en funcionamiento dentro de la cátedra. Una de ellas se basa en intentar encontrar el origen de enfermedades neurodegenerativas como el alzhéimer. “Trabajaremos con computación neuronal para crear modelos de inteligencia artificial e introducir los defectos para, luego, lanzar hipótesis sobre el origen de la enfermedad”, explica. 

Otras líneas de investigación

Suárez Araujo expone que, además de lo anterior, están desarrollando otras investigaciones para buscar sistemas inteligentes basados en computación inteligente de ayuda al diagnóstico y pronóstico de las enfermedades degenerativas. “El gran problema del alzheimer es que no hay biomarcador definido y si no hay biomarcador no podemos detectarla. Y el otro gran problema es que es una enfermedad que no se ve hasta 15 años después de que ha aparecido. Es importante la detección temprana”, asegura. 

También tienen líneas de investigación enfocadas a la COVID-19. Han diseñado una arquitectura neuronal que es capaz de predecir y detectar con horas de antelación cuando un enfermo en UCI va a generar una obstrucción. “Y eso va a ser extensible no solo a los enfermos de COVID sino a cualquier enfermo de uci que esté con problemas de pulmón”. 

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