Cada año, a más de 60 000 estadounidenses se les diagnostica la enfermedad de Parkinson (EP), y ese número crece rápidamente. De hecho, según la Organización Mundial de la Salud, la prevalencia del trastorno neurológico ha se duplicó en los últimos 25 añosy la discapacidad y las muertes relacionadas con la EP están “aumentando más rápido que cualquier otro trastorno neurológico”.
Desafortunadamente, el camino hacia el diagnóstico de Parkinson puede ser largo y arduo debido a la falta de pruebas de diagnóstico. Es por eso que un grupo de investigadores del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT, por sus siglas en inglés) está explorando nuevas formas de detectar la EP observando la forma en que respira. Siga leyendo para conocer la sorprendente conexión entre sus patrones de respiración nocturna y su riesgo de Parkinson, y para descubrir cómo la inteligencia artificial de la prueba está impulsando el campo.
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La enfermedad de Parkinson es un trastorno progresivo, lo que significa que empeora con el tiempo. La mayoría de las veces no se diagnostica hasta que síntomas motores comunes—temblor, rigidez, marcha arrastrando los pies o desequilibrio, por ejemplo— empiezan a aparecer. Sin embargo, los expertos están analizando cada vez más las manifestaciones clínicas menos comunes de la EP, así como los posibles biomarcadores, que podrían ayudar a lograr un diagnóstico más rápido.
“A verdadera determinación de la enfermedad de Parkinson es un diagnóstico clínico, lo que significa que ciertos síntomas motores deben estar presentes, pero ahora sabemos más sobre algunos signos tempranos de la enfermedad de Parkinson que, aunque no siempre conducen a la afección, están conectados”, escribieron expertos de la Universidad Johns Hopkins. .
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Según un nuevo estudio realizado por expertos del MIT y publicado en la revista Medicina naturalhay una conexión sorprendente entre la forma en que respiras por la noche y su riesgo de enfermedad de Parkinson.
“Una relación entre Parkinson y la respiración se observó ya en 1817, en el trabajo del Dr. James Parkinson. Esto nos motivó a considerar el potencial de detectar la enfermedad a partir de la respiración sin observar los movimientos”, dijo el autor principal del estudio. dina katabiPhD, Profesor de Ingeniería Eléctrica y Ciencias de la Computación (EECS) en el MIT dijo Noticias del MIT. “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”.
Los investigadores recopilaron datos sobre los patrones de respiración nocturna de 7600 personas, 757 de las cuales tenían casos conocidos de la enfermedad de Parkinson. Luego probaron la capacidad de un modelo informático basado en inteligencia artificial para diagnosticar y rastrear la enfermedad de Parkinson. Descubrieron que cuando rastreaban la respiración de los sujetos durante un período de 12 noches, el programa podía detectar el Parkinson con un 95 por ciento de precisión.
La prueba, que algún día podría administrarse desde la comodidad del hogar, consta de dos componentes clave: un cinturón que usa el paciente por la noche y un dispositivo que emite señales de radio para recopilar datos sobre los patrones de respiración del paciente. “El sistema extrae señales de respiración nocturna ya sea de un cinturón de respiración que usa el sujeto o de señales de radio que rebotan en su cuerpo mientras duerme. Procesa las señales de respiración usando una red neuronal para inferir si la persona tiene EP y si la tiene. , evalúa la gravedad de su EP”, explicaron los autores del estudio.
Los investigadores dicen que sus hallazgos podrían estar entre las mejores formas de detectar el Parkinson a través de biomarcadores. “La literatura ha investigado algunos biomarcadores potenciales de la EP, entre los que el líquido cefalorraquídeo, la bioquímica sanguínea y las neuroimágenes tienen buena precisión. Sin embargo, estos biomarcadores son costosos, invasivos y requieren acceso a centros médicos especializados y, como resultado, no son adecuados para frecuentes pruebas para proporcionar un diagnóstico temprano o un seguimiento continuo de la progresión de la enfermedad”, escribieron.
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Además de proporcionar nuevas vías para el diagnóstico, los investigadores dicen que su tecnología de prueba también podría ayudar a detectar cambios en la progresión de la enfermedad a lo largo del tiempo. “Las escalas que se usan actualmente para medir la progresión de la enfermedad en la clínica son relativamente insensibles. También pueden proporcionar resultados diferentes cuando las usan diferentes médicos. En comparación con dos escalas diferentes, el programa fue mejor para identificar pequeños cambios en los síntomas del Parkinson”, explicó el equipo. .
Agregaron que sus hallazgos podrían ayudar a acelerar los ensayos clínicos, lo que en última instancia conduciría a un desarrollo más rápido de nuevas terapias. “En términos de atención clínica, el enfoque puede ayudar en la evaluación de los pacientes de Parkinson en comunidades tradicionalmente desatendidas, incluidos los que viven en áreas rurales y los que tienen dificultades para salir de casa debido a movilidad limitada o deterioro cognitivo”, dijo Katabi.
Es importante tener en cuenta que se necesita más investigación para determinar qué tan efectivos son los algoritmos de IA en entornos clínicos. “Necesitamos más datos“, reconoció Katabi mientras hablaba con el poste de washington en septiembre. “Recién comenzamos a producir estos resultados y necesitamos más evidencia”.
