Desarrollan un dispositivo que puede diagnosticar el párkinson con solo leer los patrones de respiración de una persona, y antes de que aparezcan los primeros síntomas. Detectan la densidad de dopamina y determinan los lugares en los que se encuentra para conocer la gravedad de la enfermedad en imágenes 3D. Revelan esta patología a partir de la risa del paciente. Encuentran un tratamiento eficaz contra el párkinson en un fármaco contra el colesterol. Estudian nuevas estrategias terapéuticas no farmacológicas que se muestran prometedoras para mejorar la función ejecutiva o la memoria de los pacientes. Y todo ello, desde el primer método diagnóstico a la última estrategia terapéutica citada tiene como base la inteligencia artificial (IA).
Se estima que en el mundo hay más de 8,5 millones de personas con enfermedad de Parkinson, según datos de la Organización Mundial de la Salud (OMS). Una patología que en muchos casos está infradiagnosticada, que consta de diferentes síntomas a nivel motor y emocional que van más allá del temblor que se suele asociar frecuentemente con esta enfermedad neurodegenerativa. Diagnosticarla de forma precoz, tratar y encontrar una cura son los caminos que actualmente están en marcha en investigación, y en este ámbito la inteligencia artificial es una herramienta con cada vez más peso.
Necesidad de detección precoz: “En muchos casos hemos visto que tratamientos eficaces en pruebas de laboratorio, no lo son tanto en ensayos clínicos, y se piensa que es porque llegamos tarde
La detección precoz del párkinson, al igual que de otras patologías, es algo esencial. Cuanto menos avanzada esté una enfermedad, más eficaces serán los tratamientos. Una situación que permite curar, evitar la cronicidad en algunas patologías o frenar el avance. En el caso de la enfermedad de Parkinson, argumenta el Dr. Álvaro Sánchez Ferro, coordinador del Grupo de Estudio de Trastornos del Movimiento de la Sociedad Española de Neurología (SEN) a Consalud.es. “actualmente más del 50% de algunas zonas cerebrales están afectadas en el momento del diagnóstico. El cerebro es capaz de compensar el daño y cuando aparecen los síntomas el proceso ya está avanzado”.
Ante esta situación, la investigación está trabajando para mejorar el diagnóstico y realizar una detección antes de la aparición de los síntomas. Avances como la detección a partir de patrones de respiración en pacientes que todavía no han mostrado síntomas es un importante paso que permitiría mejorar el abordaje. “En muchos casos hemos visto que tratamientos eficaces en pruebas de laboratorio, no lo son tanto en ensayos clínicos, y se piensa que es porque llegamos tarde”, indica el experto.
También se está trabajando en diferentes iniciativas de investigación para, a través de herramientas computacionales y sistemas avanzados, se puedan realizar diagnósticos a partir de patrones como la forma de comunicarse o de mandar un mensaje por el móvil. “Es un ámbito de mucha actividad investigadora".
Actualmente no existen tratamientos curativos. Si es cierto que se ha avanzado mucho en farmacología, estimulación neuronal profunda o ultrasonido focalizado que permiten minimizar los efectos de la patología por lo menos los primeros años, hasta que el avance es tal que al final no se puede evitar la rigidez o lo temblores en los pacientes. “Sería necesario que además de la detección precoz a través de inteligencia artificial se consiguiera un tratamiento curativo”.
"Se están realizando estudios in silico que permiten identificar diversas moléculas como tratamientos para estos pacientes”
Un campo en el que también se está trabajando con sistemas inteligentes y diferentes herramientas. “Es un campo muy interesante, con estudios in silico que permiten identificar diversas moléculas como tratamientos para estos pacientes”. Pero por el momento la IA no termina de saltar de la investigación a la práctica clínica.
LA IA EN MONITORIZACIÓN
El único campo que actualmente cuenta con herramientas y aplicaciones de IA es la monitorización de los pacientes. “Contamos con sensores que captan la señal de movimiento de los pacientes y son capaces de extraer los datos para evaluar la situación del paciente”, explica el Dr. Sánchez Ferro. En los últimos años se han generado nuevos dispositivos que facilitan la telemedicina en estos casos.
Uno de los ejemplos es el dispositivo STAT-ON o holter para el párkinson, desarrollado por un equipo en el que participó la Dra. Àngels Bayés Rusiñol, directora de la Unidad de Parkinson del Centro Médico Teknon. Esta tecnología ayuda a los médicos a tomar decisiones y conocer cómo evolucionan los pacientes, principalmente en los fenómenos ‘on’ y ‘off’, cuando el avance de la patología genera fluctuaciones que afectan a la calidad de vida de los pacientes.
“Ya es real que la inteligencia artificial nos permite monitorizar y evaluar mejor a los pacientes. Esto tiene mucha importancia para determinar los tratamientos que darles”, apunta el Dr. Sánchez Ferro. “Sobre los otros sistemas comentados, es esperable que a medida que se vayan desarrollando se vayan trasladando a la práctica clínica. ¿Cuándo y cómo llegarán? Todavía no se puede decir, pero son prometedores”, remata.