La
enfermedad de Parkinson es hoy en día difícil de diagnosticar a tiempo, ya que se basa principalmente en la aparición de
síntomas motores que a menudo aparecen
varios años después del inicio de la enfermedad. Ahora, un
modelo de inteligencia artificial desarrollado por
Dina Katabi, profesora de Thuan; y
Nicole Pham, investigadora del Departamento de Ingeniería Eléctrica y Ciencias de la Computación (EECS) del
MIT (Massachusetts Institute of Technology), permite detectar el párkinson simplemente leyendo los
patrones de respiración de una persona.
La herramienta consiste en una
red neuronal, una serie de algoritmos conectados que imitan la forma en que funciona un cerebro humano, capaces de
evaluar si alguien tiene párkinson por su respiración nocturna, es decir, los patrones de respiración que ocurren mientras se duerme. La red neuronal también permite discernir la
gravedad de la enfermedad de Parkinson de alguien y rastrear la
progresión de su enfermedad a lo largo del tiempo.
“Una relación entre el párkinson y la respiración se observó ya en 1817, en el trabajo de
James Parkinson. Esto nos motivó a considerar el potencial de detectar la enfermedad a partir de la respiración sin mirar los movimientos”, afirma 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 del riesgo antes del diagnóstico de párkinson”.
Por otra parte, Katabi señala que el estudio tiene
implicaciones importantes para
el desarrollo de medicamentos para el párkinson y la atención clínica: “En términos de desarrollo de fármacos, los resultados pueden permitir
ensayos clínicos con una duración significativamente más corta y menos participantes, lo que en última instancia acelera el desarrollo de nuevas terapias. En términos de atención clínica, el enfoque puede ayudar en la
evaluación de los pacientes de párkinson en comunidades tradicionalmente desatendidas, incluidos aquellos que viven en áreas rurales y aquellos con dificultades para salir de casa debido a la movilidad limitada o el deterioro cognitivo”.
El sensor detecta la evolución de personas con párkinson
Ray Dorsey, profesor de neurología en la Universidad de Rochester y coautor del artículo, afirma que “tenemos
información muy limitada sobre las manifestaciones de la enfermedad en su entorno natural y el dispositivo permite obtener evaluaciones objetivas del mundo real de cómo les va a las personas en casa. La analogía que me gusta dibujar es una farola por la noche, y lo que vemos de la farola es un segmento muy pequeño. El
sensor completamente sin contacto nos ayuda a iluminar la oscuridad”.
Esta investigación se realizó en colaboración con la
Universidad de Rochester,
Mayo Clinic y el
Hospital General de Massachusetts, y está patrocinada por los Institutos Nacionales de Salud, con el apoyo parcial de la Fundación Nacional de Ciencias y la Fundación Michael J. Fox.
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