El MIT desarrolla una red neuronal capaz de detectar el párkinson mientras el paciente duerme

El párkinson es una de las enfermedades neurológicas de más rápido crecimiento en todo el mundo y el segundo trastorno neurológico más común, después del alzhéimer. A nivel global, esta dolencia afecta a más de siete millones de personas, mientras en España la sufren alrededor de 150.000, de acuerdo con los datos de la Sociedad Española de Neurología (SEN). 

Según los expertos, esta patología es muy difícil de diagnosticar porque los síntomas motores que la caracterizan (por ejemplo, temblores, rigidez en las articulaciones y lentitud) a menudo aparecen varios años después de que se haya iniciado la dolencia. De esta forma, la detección temprana se antoja fundamental a la hora de efectuar un tratamiento de la misma. 

En este camino, un equipo del Instituto de Tecnología de Massachusetts (MIT, por sus siglas en inglés), capitaneado por Dina Katabi y Nicole Pham, ha conseguido desarrollar un modelo de inteligencia artificial (IA) capaz de detectar el párkinson a través de los patrones de respiración de una persona. 

Los investigadores explican que la herramienta que han desarrollado es una red neuronal, es decir, una serie de algoritmos conectados que imitan la forma en la que funciona un cerebro humano, que puede evaluar si alguien padece esta afección en base a cómo respira mientras duerme. 

[Ondas de ultrasonido para administrar fármacos con precisión al cerebro]

No obstante, este descubrimiento no solo es capaz de discernir si una persona posee o no la enfermedad, también es capaz de determinar cómo de grave es y rastrear su progresión a lo largo del tiempo. 

Tal y como apuntan los autores, a lo largo de los años, los diferentes estudios que se han llevado a cabo para analizar el desarrollo de esta dolencia han empleado líquido cefalorraquídeo y neuroimágenes. Estos métodos, señalan, son invasivos y costosos y requieren acceso a centros médicos especializados, lo que los hace inadecuados para la realización de pruebas frecuentes con las que poder brindar un diagnóstico temprano o una monitorización precisa. 

Así, a través de la red neuronal desarrollada, los expertos del MIT demostraron que la evaluación del párkinson es capaz de realizarse sin tocar el cuerpo de la persona y sin apenas molestarla, ya que se hace mientras duerme. 

El dispositivo desarrollado tiene la apariencia de un router wifi doméstico que, en lugar de proporcionar acceso a internet, emite señales de radio, analiza sus reflejos en el entorno y extrae los patrones de respiración del sujeto sin ningún contacto físico con él. Después, los datos recopilados se envían a la red neuronal para evaluarlos sin necesidad de que el paciente o la persona a su cargo realice ningún esfuerzo. 

Implicaciones "muy relevantes"

Katabi, que es afiliada del Laboratorio de Ciencias Informáticas e Inteligencia Artificial del MIT y directora del Centro de Redes Inalámbricas y Computación Móvil, además de la autora principal de la investigación, explica que ya en 1817 había trabajos que observaban una relación entre la mencionada afección y la respiración.

"Esto nos motivó a considerar el potencial de detectarla a partir de ella sin centrar en los movimientos", precisa. "Hay documentos médicos que demuestran que los síntomas respiratorios se manifiestan años antes que los motores, por lo que pueden ser prometedores para la evaluación de riesgos antes del diagnóstico de párkinson".  

La autora explica que este estudio tiene "implicaciones muy relevantes" para el desarrollo de fármacos para tratar la enfermedad, así como realizar una atención clínica más precisa de la misma.

[Este gorro excita tu cerebro para personalizar el tratamiento de la depresión, el alzhéimer o la epilepsia]

"Los resultados pueden permitir ensayos clínicos con una duración más corta y un número menor de participantes, lo que acelerará el desarrollo de nuevas terapias", apunta. "Además, pueden ayudar en la evaluación del párkinson en comunidades tradicionalmente desatendidas, incluidas áreas rurales y personas con dificultades para salir de casa debido a una movilidad limitada o deterioro cognitivo". 

En el entrenamiento de esta red también han participado Yuzhe Yang, estudiante de doctorado del MIT, y Yuan Yuan, posdoctorado, además de otros 12 compañeros de 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.

Según precisan, el algoritmo se ha probado en casi 8.000 personas, de los cuales alrededor de 800 padecían párkinson.