Un dispositivo del MIT podría detectar el párkinson de forma precoz

Aplicando la inteligencia artificial, los investigadores del MIT han creado un dispositivo capaz de detectar, en los patrones respiratorios del sueño, indicios de la enfermedad de párkinson.

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La enfermedad de Parkinson es una enfermedad neurodegenerativa crónica que afecta al movimiento y que, actualmente, cuenta con un muy difícil diagnóstico. Ya que los síntomas (temblores, rigidez, inestabilidad postural y lentitud) suelen aparecer o ser detectables cuando la enfermedad ya lleva años afectando al paciente. Y es precisamente en este campo, el de lograr una detección precoz de la enfermedad, en el que se trabaja con mayor énfasis para poder desarrollar tratamientos y fármacos que permitan combatir de forma efectiva el párkinson.

Un campo en el que parece haberse logrado un gran avance, gracias a las investigaciones de Dina Katabi y Nicole Pham, junto a su equipo del Departamento de Ingeniería Eléctrica y Ciencias de la Computación (EECS) del MIT y de la Clínica Jameel del MIT, quienes han desarrollado un modelo de inteligencia artificial que puede detectar el Parkinson, simplemente al analizar los patrones de respiración de una persona durante el sueño.

La herramienta se ha desarrollado mediante una serie de algoritmos conectados que imitan el funcionamiento del cerebro humano, a modo de red neuronal, y que serían capaces de evaluar si alguien tiene Parkinson a partir del análisis de dichos patrones respiratorios. La red neuronal, que fue entrenada y desarrollada por el estudiante de doctorado del MIT Yuzhe Yang y el posdoctorado Yuan Yuan , también sería capaz de discernir la gravedad o avance de la enfermedad de Parkinson del sujeto analizado, así como llevar a cabo un registro de la progresión de la misma siguiendo los cambios en estos patrones respiratorios a lo largo del tiempo.

Para llevar a cabo este descubrimiento, que ha tenido resultados muy relevantes y que podrían suponer un antes y un después en la investigación de la enfermedad, el equipo desarrolló un dispositivo con la apariencia de un típico router Wi-Fi (como los que tenemos la mayoría en nuestros hogares). El mismo se encarga de extraer y registrar el sonido circundante, discriminando los ruidos y haciendo acopio de los patrones respiratorios de la persona que duerme en la habitación. Y lo hace de forma inalámbrica, sin necesidad de conectar ningún otro dispositivo o sensor al sujeto/paciente estudiado. Lo cual, de nuevo, supone un antes y un después en este tipo de estudios, pues permite realizar análisis de pacientes sin grandes costos y sin la necesidad del traslado de los sujetos a centros médicos o de investigación. Pues el aparato se encarga después de enviar, de forma pasiva, los patrones a la red neuronal de inteligencia artificial que se encargará de analizarlos y extraer conclusiones.

Yang es quien firma en la prestigiosa revista Nature Medicine este artículo en el que se describe el trabajo de investigación.  Mientras que Katabi, es el autor principal. A ellos se unen Yuan y otros 12 colegas pertenecientes a la Universidad de Rutgers, el Centro Médico de la Universidad de Rochester, la Clínica Mayo, el Hospital General de Massachusetts y la Facultad de Salud y Rehabilitación de la Universidad de Boston. Contando además con el patrocinio de los Institutos Nacionales de Salud, el apoyo parcial de la Fundación Nacional de Ciencias y la Fundación Michael J. Fox.

Durante décadas se ha investigado la detección del Parkinson mediante métodos mucho más costosos e invasivos, como el análisis de líquido cefalorraquídeo y neuroimágenes. De ahí que esta investigación sea tan determinante, ya que podría brindar un diagnóstico temprano o un seguimiento continuo de la enfermedad sin recurrir a grandes costes ni contratiempos para los sujetos y pacientes del estudio, como hasta ahora (que tenían que desplazarse hasta el centro médico).

Ya en 1817, en el trabajo del Dr. James Parkinson, se observó una relación entre el Parkinson y la respiración. Esto nos motivó a considerar el potencial de detectar la enfermedad a partir de la respiración sin mirar los movimientos”, dice Katabi. “Algunos estudios médicos han demostrado que los síntomas respiratorios se manifiestan años antes que los síntomas motores, lo que significa que los atributos respiratorios podrían ser prometedores para la evaluación de riesgos antes del diagnóstico de Parkinson”.

Hablamos de la enfermedad neurológica de más rápido crecimiento en el mundo, siendo el Parkinson el segundo trastorno neurológico más común, después de la enfermedad de Alzheimer. Katabi señala además que el estudio tiene implicaciones muy importantes para el desarrollo de fármacos y la atención clínica del Parkinson: “En términos de desarrollo de fármacos, los resultados pueden permitir ensayos clínicos con una duración significativamente más corta y con menos participantes, lo que en última instancia acelerará el desarrollo de nuevas terapias“.

Apuntando también que, “en términos de atención clínica, el enfoque puede ayudar en la evaluación de pacientes con Parkinson en comunidades tradicionalmente desatendidas, incluidos aquellos que viven en áreas rurales y aquellos con dificultad para salir de casa debido a movilidad limitada o deterioro cognitivo”, afirma el investigador.

Por su parte Ray Dorsey , profesor de neurología en la Universidad de Rochester y especialista en Parkinson, además de coautor del artículo, apuntaba que “no hemos tenido avances terapéuticos este siglo, lo que sugiere que nuestros enfoques actuales para evaluar nuevos tratamientos no son óptimos”. Señalando que esta investigación es uno de los estudios del sueño más grandes jamás realizados sobre el Parkinson. 

Fuente: MIT News.

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Jorge Monroy Criado

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