A veces hay que recorrer un camino algo más largo del previsto para encontrar el lugar en el mundo. Posiblemente algo así le ocurrió a Enrique Delgado de las Heras (Granada 1996). Su vocación era cursar Ingeniería Aeroespacial, admite que inspirado por la trayectoria de su abuelo, que fue piloto. "Todo lo del aire me interesaba", reconoce desde la localidad guipuzcoana de Mondragón, donde reside actualmente.
Hubo que cambiar de planes tras Selectividad. Delgado optó por otra ingeniería, la Mecánica. Se marchó a Madrid, a la Universidad Carlos III. Cursó dos años antes de darse cuenta de que aquello quizá no era lo suyo y decidió volver a Granada. Optó para continuar con su formación por Telecomunicación en la UGR, una formación no tan encorsetada como Ingeniería Mecánica y que le permitía tener una visión más completa. arguye este joven talento.
Costó arrancar, reconoce, pero a partir del tercer curso apunta que "empecé a disfrutar de la carrera". Aquello sí era lo suyo. "Tenía claro que quería un buen trabajo de fin de grado", último paso antes de obtener el título que afrontó con un esfuerzo que ha tenido su merecida recompensa.
A finales del pasado 2023 Enrique Delgado fue primer premio en el certamen Ingenio Junior al mejor trabajo de fin de grado (TFG), certamen organizado por el Colegio Oficial y la Asociación Andaluza de Graduados e Ingenieros Técnicos de Telecomunicación para reconocer a los más destacados trabajos en la comunidad.
"Me lo pensé mucho", apunta Delgado sobre cómo se gestó esa investigación. Asumió que en ese trabajo tenía que abordar el papel de las tecnologías emergentes, como la inteligencia artificial. Sobre la mesa había varias opciones y fue su director de TFG, Francisco Jesús Martínez Murcia, que trabajaba ya en un proyecto sobre Parkinson quien le animó a abordar un TGF que aunara esta enfermedad y la herramienta tecnológica.
De ahí salió el TFG bautizado como Estudio de la progresión de la enfermedad de Parkinson utilizando aprendizaje profundo. "Me surgió la vocación" de enlazar por un lado tecnologías pioneras con aplicaciones médicas, un campo de trabajo que resulta muy prometedor y en el que la Universidad de Granada hizo avances por ejemplo durante la pandemia, con el desarrollo de un modelo capaz de leer en una radiografía de tórax si el paciente tiene Covid.
En enfoque aportado por Delgado era cambiar la forma de analizar los datos de la enfermedad. Ya se cuenta con información estadística sobre el Parkinson, ahora se trataba de aplicar el aprendizaje profundo para llegar a mejores análisis.
"Los modelos que he diseñado analizan imágenes cerebrales" de pacientes reales recopiladas de bases de datos públicos para su uso en ciencia. Se analiza en concreto la presencia de receptores de dopamina. Se ha determinado que en las personas enfermas de Parkinson hay una disminución de esos receptores. "Si somos capaces de tener patrones, entonces podremos hacer diagnósticos", lanza este joven investigador, que ahora trabaja para una empresa privada en el desarrollo de aplicaciones hospitalarias.
Por ahora se desconocen las causas que provocan la enfermedad, que entre sus síntomas tiene como los más evidentes la rigidez y temblores. Aportaciones como la de este TFG avanzan en nuevos métodos tanto de diagnóstico como de tratamiento. "Hay un potencial tremendo", asevera Delgado -que destaca el trato cn su tutor de TFG y todo su equipo durante el tiempo que duró el TFG- sobre lo que supone la irrupción del deep learning, machine learning o la inteligencia artificial en la Medicina.