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Investigadores del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) han desarrollado un dispositivo doméstico que monitorea pasivamente la velocidad de la marcha del paciente de párkinson al hacer rebotar señales de radio en su cuerpo. De este modo, los pacientes pueden rastrear la gravedad y progresión de la enfermedad. Asimismo, los profesionales sanitarios pueden analizar la forma en que un paciente responde a la medicación. La investigación se ha publicado en la revista Science Translational Medicine.
Más del 40% de los pacientes con párkinson nunca son tratados por un neurólogo o especialista en esta enfermedad neurodegenerativa
El párkinson es la enfermedad neurodegenerativa de más rápido crecimiento, afectando ahora a más de 10 millones de personas en todo el mundo. Sin embargo, los médicos todavía se enfrentan a enormes desafíos en el seguimiento de su gravedad y progresión. Suelen evaluar a los pacientes poniendo a prueba sus habilidades motoras y funciones cognitivas durante las visitas a la clínica. Estas mediciones semisubjetivas suelen estar sesgadas por factores externos, como el cansancio del paciente tras un largo viaje al hospital. Más del 40% de los individuos con párkinson nunca son tratados por un neurólogo o especialista, a menudo porque tienen dificultades para viajar.
En un esfuerzo por abordar estos problemas, los investigadores del MIT y de otros centros demostraron un dispositivo casero que puede monitorear el movimiento y la velocidad de la marcha de un paciente. Gracias a estos datos, el dispositivo puede ser usado para evaluar la severidad, la progresión de la enfermedad y la respuesta del paciente a la medicación. Así, el aparato crea un “radar humano” que puede rastrear el movimiento de una persona en una habitación. Las ondas de radio viajan siempre a la misma velocidad, por lo que el tiempo que tardan las señales en reflejarse en el dispositivo indica cómo se mueve la persona.
Este dispositivo recoge los datos de forma pasiva utilizando señales de radio que se reflejan en el cuerpo del paciente mientras se mueve por su casa
El dispositivo tiene el tamaño de un router Wi-Fi. Así, recoge los datos de forma pasiva utilizando señales de radio que se reflejan en el cuerpo del paciente mientras se mueve por su casa. El paciente no necesita llevar un aparato ni cambiar su comportamiento. Un estudio reciente, por ejemplo, demostró que este tipo de dispositivo podría utilizarse para detectar el párkinson a partir de los patrones de respiración de una persona mientras duerme.
Los investigadores utilizaron estos dispositivos para llevar a cabo dos estudios con un total de 50 participantes. Demostraron que, al utilizar algoritmos de aprendizaje automático para analizar la gran cantidad de datos que recopilaron (más de 200.000 mediciones de la velocidad de la marcha), un clínico podría hacer un seguimiento de la progresión del párkinson de manera más eficaz de lo que lo haría con evaluaciones periódicas en la clínica.
“Este dispositivo puede monitorear a un paciente y decirle al médico de forma remota sobre la progresión de la enfermedad, y la respuesta de la medicación para que puedan atender al paciente. Ahora los facultativos tienen información real y fiable, lo que contribuye en gran medida a mejorar la equidad y el acceso”, afirma la autora principal, Dina Katabi, e investigadora principal del Laboratorio de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial y la Clínica Jameel del MIT.
El párkinson es la enfermedad neurodegenerativa de más rápido crecimiento, afectando ahora a más de 10 millones de personas en todo el mundo
El dispositivo incorpora un clasificador de aprendizaje automático que puede captar las señales de radio precisas que se reflejan en el paciente incluso cuando hay otras personas moviéndose por la habitación. Unos sofisticados algoritmos utilizan estos datos de movimiento para calcular la velocidad de la marcha.
“Monitorizar al paciente de forma continua mientras se mueve por la habitación nos permitió obtener mediciones realmente buenas de su velocidad de marcha. Y con tantos datos, pudimos realizar una agregación que nos permitió ver diferencias muy pequeñas“, dice Zhang.
Al profundizar en estas variabilidades, se obtuvieron algunos datos clave. Por ejemplo, pudieron ver que las fluctuaciones intradiarias de la velocidad de la marcha de un paciente se corresponden con su respuesta a la medicación. Es decir, la velocidad de la marcha puede mejorar después de una dosis y empezar a disminuir tras un periodo de tiempo. “Esto nos da la posibilidad de medir objetivamente cómo responde su movilidad a la medicación. Antes, esto era casi imposible de hacer porque este efecto de la medicación sólo podía medirse haciendo que el paciente llevara un diario”, destaca Liu.
Así, un clínico podría utilizar estos datos para ajustar la dosis de la medicación de forma más eficaz y precisa. Esto es especialmente importante, ya que muchos de los fármacos utilizados para tratar los síntomas de la enfermedad pueden causar graves efectos secundarios si el paciente recibe una cantidad excesiva.
Los dispositivos inalámbricos mostraron resultados estadísticamente significativos entre 30 participantes
Los investigadores descubrieron que las mediciones derivadas de los dispositivos inalámbricos mostraron resultados estadísticamente significativos entre 30 participantes que fueron estudiados durante un año.
Estos conocimientos resultarán útiles a la hora de desplegar dispositivos en estudios a domicilio de otros trastornos neurológicos, como el Alzheimer, la ELA y el Huntington. Los investigadores también quieren explorar cómo estos métodos podrían utilizarse para recoger un conjunto holístico de marcadores que podrían diagnosticar la enfermedad de forma temprana y luego utilizarse para su seguimiento y tratamiento.
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