La esclerosis múltiple (EM) es una enfermedad neurodegenerativa que suele afectar a sujetos adultos jóvenes. Esta enfermedad tiene varios efectos sobre el ser humano entre los que se incluye la desmielinización (la mielina es una sustancia que facilita la transmisión de los impulsos nerviosos) de las fibras del sistema nervioso central (SNC) y la pérdida axonal. Estos efectos están relacionados con el desarrollo de la discapacidad funcional. Además, la atrofia cerebral puede aparecer en fases tempranas de la enfermedad y su avance ser rápido. Por estas razones es de vital importancia tener un mejor conocimiento de la evolución de la patología a la hora de aplicar tratamientos eficaces que intenten frenar la velocidad de avance de la enfermedad, tratando de retardar los efectos neurodegenerativos y discapacitantes de la misma. En este contexto, el Trabajo de Fin de Máster (TFM) se realiza con el fin de contribuir a mejorar el conocimiento actual sobre esta patología, y más concretamente se centra en el estudio de nuevos métodos para predecir la progresión a corto y medio plazo de la enfermedad en cada paciente. Para ello, se realiza un análisis de la retina como biomarcador en la EM. Ésta forma parte del sistema nervioso, afectado por la enfermedad, y además, en diversos estudios bibliográficos se encuentran evidencias de la alteración del grosor de la retina en pacientes que sufren la patología. Para llevar a cabo el análisis, se estudian los datos obtenidos por el Servicio de Neuro-Oftalmología del Hospital Universitario Miguel Servet de Zaragoza a través de una prueba no-invasiva llamada OCT (Optic Coherence Tomography). La OCT nos proporciona datos del grosor de las capas de la retina discriminando entre diferentes capas y zonas de la misma. En primer lugar, se realiza un tratamiento previo a las bases de datos proporcionadas por el Hospital para determinar los datos más relevantes, normalizar las bases de datos y poder realizar un estudio estadístico con las mismas. En segundo lugar, se realizan varios modelos de predicción mediante el entrenamiento y validación de 5 algoritmos de clasificación y aprendizaje supervisado: las redes recurrentes (LSTM, del inglés Long Sort-Term Memory), las máquinas de soporte vectorial (SVM, del inglés Support Vector Machine), el modelo Naïve Bayes, el algoritmo k-vecinos más cercanos (k-NN, del inglés k-nearest neighbours) y los árboles de clasificación. Se utilizan las librerías de aprendizaje automático implementadas en Matlab y para cada uno de los algoritmos se realiza una optimización de los diferentes parámetros que influyen en su capacidad de predicción con el objetivo de minimizar el error cometido en el diagnóstico. Por último, y en base a los resultados obtenidos, se compara la capacidad de los algoritmos en la clasificación de los pacientes, además se muestra el valor diagnóstico de los diferentes modelos de predicción implementados mediante la representación de curvas ROC (Receiver Operating Characteristic) que permiten seleccionar uno de los modelos desarrollados como el mejor, siendo éste el que tiene mayor valor diagnóstico para la patología. A modo de conclusión, se valora la retina como biomarcador en la EM y se sugiere la inclusión de ésta a través de la prueba OCT y un modelo desarrollado mediante algoritmos de predicción. Esto ayudará a los neurólogos a decidir y clasificar un paciente con esclerosis múltiple, comenzando un tratamiento acorde con su progresión y ayudando a frenar el avance de la enfermedad, a mejorar la calidad de vida de los pacientes y a mejorar la gestión de los recursos del sistema sanitario
