Un dispositivo desarrollado por el Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) en Estados Unidos, con la apariencia de un router Wi-Fi utiliza una red neuronal para discernir la presencia y la gravedad del Párkinson, una de las enfermedades neurológicas de mayor crecimiento en el mundo.
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La enfermedad de Párkinson es notoriamente difícil de diagnosticar ya que se basa principalmente en la aparición de síntomas motores como temblores, rigidez y lentitud, pero estos suelen aparecer varios años después del inicio de la enfermedad.
Ahora, este equipo de investigadores ha desarrollado un modelo de inteligencia artificial que puede detectar el Párkinson con solo leer los patrones de respiración de una persona.
La herramienta en cuestión es una red neuronal, una serie de algoritmos conectados que imitan el funcionamiento de un cerebro humano, capaz de evaluar si alguien tiene Párkinson a partir de su respiración nocturna.
La red neuronal también es capaz de discernir la gravedad de la enfermedad de Párkinson de alguien y seguir la progresión de su enfermedad a lo largo del tiempo.
Analiza reflejos y extrae patrones
Durante los años, los expertos han investigado el potencial de detectar el Párkinson utilizando el líquido cefalorraquídeo y las neuroimágenes, pero tales métodos son invasivos, costosos y requieren el acceso a centros médicos especializados, lo que los hace inadecuados para las pruebas frecuentes que, de otro modo, podrían proporcionar un diagnóstico temprano o un seguimiento continuo de la progresión de la enfermedad.
Los investigadores del MIT demostraron que la evaluación de la inteligencia artificial del Párkinson puede hacerse cada noche en casa mientras la persona está dormida y sin tocar su cuerpo.
Para ello, el equipo desarrolló un dispositivo con la apariencia de un router Wi-Fi doméstico, pero en lugar de proporcionar acceso a internet, el dispositivo emite señales de radio, analiza sus reflejos en el entorno circundante y extrae los patrones de respiración del sujeto sin ningún contacto corporal.
La señal de la respiración es entonces alimentada a la red neuronal para evaluar el Párkinson de manera pasiva. Además, no se necesita ningún esfuerzo por parte del paciente y del cuidador.
Dina Katabi es una de las líderes de la investigación que se publicó en la revista científica «Nature Medicine».
Ella indicó que «ya en 1817 se observó una relación entre el Párkinson y la respiración, en el trabajo del doctor James Parkinson. Esto nos motivó a considerar el potencial de detectar la enfermedad a partir de la respiración sin mirar los movimientos».
«Algunos estudios médicos han demostrado que los síntomas respiratorios se manifiestan años antes que los síntomas motores. Esto significa que los atributos de la respiración podrían ser prometedores para la evaluación del riesgo antes del diagnóstico de Párkinson», agregó.
El segundo trastorno neurológico más común
La enfermedad neurológica de más rápido crecimiento en el mundo, el Párkinson, es el segundo trastorno neurológico más común, después de la enfermedad de Alzheimer.
Sólo en Estados Unidos afecta a más de un millón de personas y tiene una carga económica anual de 51.900 millones de dólares. El algoritmo del equipo de investigación se probó en 7.687 individuos, incluidos 757 pacientes de Párkinson.
Katabi señala que el estudio tiene importantes implicaciones para el desarrollo de medicamentos para el Párkinson y la atención clínica.
«En términos de desarrollo de medicamentos, los resultados pueden permitir ensayos clínicos con una duración significativamente más corta y menos participantes. También acelerando en última instancia el desarrollo de nuevas terapias«, subrayó.
La experta añadió que «en términos de atención clínica, el enfoque puede ayudar en la evaluación de los pacientes con Parkinson en comunidades tradicionalmente desatendidas. Aquí incluimos aquellos que viven en zonas rurales y aquellos con dificultad para salir de casa debido a la movilidad limitada o el deterioro cognitivo».
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