Expertos destacan que los síntomas respiratorios de la enfermedad de Parkinson se manifiestan años antes que los síntomas motores.
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Detectar a tiempo la enfermedad de Parkinson suele ser uno de los objetivos más complicados para los médicos de todo el mundo. El principal problema es que cuando los primeros síntomas aparecen, la enfermedad se encuentra en un avanzado estado. Esto hace que el tratamiento sea más complicado y que la calidad de vida del paciente no sea la óptima. Sin embargo, esto podría cambiar muy pronto.
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), crearon un modelo de inteligencia artificial que permite detectar el Parkinson simplemente leyendo los patrones de respiración de una persona.
La herramienta consiste en una red neuronal y una serie de algoritmos conectados que imitan la forma en que funciona un cerebro humano. Estos algoritmos son capaces de evaluar si alguien tiene párkinson siguiendo los patrones de respiración mientras duerme.
La red neuronal también permite detectar la gravedad de la enfermedad y rastrear su progresión a lo largo del tiempo.
Para esta investigación colaboraron expertos de 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.
¿Qué relación hay entre la respiración y la enfermedad de Parkinson?
Desde que James Parkinson detectara las características de esta enfermedad en 1817, observó que había una relación entre el párkinson y los patrones de la respiración.
“Esto nos motivó a considerar el potencial de detectar la enfermedad a partir de la respiración sin mirar los movimientos”, afirma Dina Katabi.
La experta destaca que algunos estudios médicos han demostrado que los síntomas respiratorios se manifiestan años antes que los síntomas motores.
“Esto significa que los atributos respiratorios podrían ser prometedores para la evaluación del riesgo antes del diagnóstico de Parkinson”.
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”.
