El estudio, publicado en la prestigiosa revista ‘Nature’, utilizó inteligencia artificial para analizar los datos de más de 100.000 usuarios de smartwatch
La Razón.- La enfermedad de Parkinson generalmente se diagnostica cuando los síntomas son evidentes y el daño neuronal es irreversible. Pero un estudio británico publicado hoy en la revista Nature Medicine sugiere que ya contamos con datos suficientes sobre el movimiento físico o el sueño de una persona como para poder diagnosticar la enfermedad de manera temprana. Y están en nuestros “smartwatches” o relojes inteligentes.
Como suele suceder con los trabajos científicos, los propios investigadores advierten que se necesitará más investigación y comparar los hallazgos con otros datos recabados en otras partes del mundo para aplicar los resultados hallados. Sin embargo, el documento afirma que “dado que el 30% de la población británica” lleva un reloj inteligente, registrar los datos de movimiento de una persona de esta manera podría ser “una alternativa barata y no invasiva” a la detección masiva de las poblaciones con más probabilidades de padecer la enfermedad.
La enfermedad de Parkinson es un trastorno neurodegenerativo sin tratamiento que causa la pérdida progresiva de neuronas relacionadas con la función motora. El diagnóstico suele llegar cuando la neurodegeneración lleva varios años en curso y entre el 50-70% de las neuronas de la función motora están afectadas.
Los síntomas incluyen sacudidas o temblores involuntarios, lentitud de movimientos y músculos rígidos e inflexibles. Identificar individuos en riesgo de desarrollar la enfermedad de Parkinson también ayudaría a diseñar terapias más eficaces contra ella, según los autores. Y parece que han desarrollado un método para identificarlo siete años antes de que aparezca.
Las señales del smartwatch que alertan de párkinson
Para hacer el estudio, Cynthia Sandor, de la Universidad de Cardiff (Reino Unido), y su equipo utilizaron información sobre 103.712 personas del Biobanco del Reino Unido, una ingente base de datos que incluye información sobre medio millón de personas de entre 40 y 69 años, a disposición de la comunidad científica.
Entre los datos guardados en el Biobanco, había registros de los movimientos espontáneos de esos pacientes que, hace algunos años, se tomaron durante una semana con la ayuda de un acelerómetro de muñeca. A grandes rasgos, un smartwatch. El equipo quería averiguar si esos datos recogidos podrían ayudar a identificar casos de enfermedad de Parkinson antes del diagnóstico clínico.
A través de inteligencia artificial, desarrollaron modelos de aprendizaje automático entrenados con la información recogida por los dispositivos de movimiento. Al analizarlos, los autores descubrieron que esos datos permitían identificar la enfermedad de Parkinson mejor que los marcadores clínicos comúnmente utilizados, como los derivados del estilo de vida, la genética, la bioquímica sanguínea y los síntomas reportados por el paciente.
En concreto, observaron que los patrones relacionados con la velocidad del movimiento y la calidad del sueño se asociaban a un futuro inicio de la enfermedad. Descubrieron que la ralentización de los movimientos de una persona se producía varios años antes del diagnóstico de enfermedad de Parkinson. Asimismo, los problemas de interrupción del sueño eran más frecuentes en las personas que terminaron siendo diagnosticadas de Parkinson que en los que padecieron otros problemas neurodegenerativos y de movimiento.
“Hemos demostrado aquí que una sola semana de datos capturados puede predecir eventos hasta siete años en el futuro”, dijo Sandor, la autora principal del estudio. “Con estos resultados, podríamos desarrollar una valiosa herramienta de cribado para ayudar en la detección precoz del Parkinson”, añade.
“Esto tiene implicaciones tanto para la investigación, al mejorar el reclutamiento en ensayos clínicos, como en la práctica clínica, al permitir a los pacientes acceder a tratamientos en una etapa más temprana, en el futuro, cuando dichos tratamientos estén disponibles”, explica. Aunque insiste en que sería necesario repetir la investigación con otras cohortes de personas para contrastar sus resultados.
Reacción española: “Un estudio interesante”
José López Barneo, catedrático de Fisiología e investigador de la Universidad de Sevilla, cree que el estudio es “muy interesante” y “de calidad” porque ha demostrado una correlación “muy fuerte” entre las personas que se mueven poco y despacio con sufrir Parkinson en el futuro, tal y como declara para Science Media Centre.
En cuanto a las ventajas de que una persona descubra varios años antes que es muy probable que en el futuro sufra la enfermedad, es “muy interesante y valioso desde el punto de vista científico” porque ayudaría a conocer mejor la patogénesis de la enfermedad y a probar la eficacia de nuevos medicamentes protectores. Sin embargo, dado que todavía no hay ningún tipo de fármaco para prevenirla, “no queda claro que ello aporte ventaja alguna al futuro paciente. Es un tema que tiene implicaciones éticas importantes”.
En la misma línea, José Luis Lanciego, investigador Senior del Programa de Terapia Génica en Enfermedades Neurodegenerativas en la Universidad de Navarra, valora positivamente que el estudio demuestre que los datos de movimiento registrados con un dispositivo portátil (como un smartwatch o similar) son útiles para identificar qué personas tienen más riesgo de padecer Parkinson y cuándo. Pero cree que dicho diagnóstico temprano “de poco” sirve a los pacientes mientras no dispongan de tratamiento neuroprotector.
