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La enfermedad de Parkinson es notoriamente difícil de diagnosticar porque depende principalmente de la aparición de síntomas motores como temblores, rigidez y lentitud, pero estos síntomas a menudo aparecen varios años después de la aparición de la enfermedad. Ahora, Dina Katabi, profesora de Thuan (1990) y Nicole Pham en el Departamento de Ingeniería Eléctrica y Ciencias de la Computación (EECS) del MIT e investigadora principal de la Clínica Jameel del MIT, y su equipo han desarrollado un modelo de inteligencia artificial que solo puede detectar el Parkinson de la lectura de los patrones de respiración de una persona.
La herramienta en cuestión es una red neuronal, una serie de algoritmos interconectados que imitan el funcionamiento de un cerebro humano y pueden usar su respiración nocturna, es decir, los patrones de respiración que ocurren durante el sueño, para evaluar si alguien tiene Parkinson. La red neuronal, entrenada por el estudiante graduado del MIT Yuzhe Yang y el posdoctorado Yuan Yuan, también puede detectar la gravedad de la enfermedad de Parkinson de una persona y rastrear la progresión de su enfermedad a lo largo del tiempo.
Yang es el autor principal de un nuevo artículo que describe el trabajo, publicado hoy en naturopatía. Katabi, quien también es asociado del Laboratorio de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial del MIT y director del Centro de Redes Inalámbricas y Computación Móvil, es el autor principal. A ellos se unen Yuan y 12 colegas 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.
A lo largo de los años, los investigadores han explorado el potencial de detectar el Parkinson usando LCR y neuroimágenes, pero estos métodos son invasivos, costosos y requieren acceso a centros médicos especializados, lo que los hace inadecuados para pruebas frecuentes que de otro modo permitirían un diagnóstico temprano o un seguimiento continuo que podría permitir enfermedad progresiva.
Los investigadores del MIT demostraron que la evaluación de inteligencia artificial de la enfermedad de Parkinson se puede realizar en casa todas las noches mientras la persona duerme y sin tocar su cuerpo. Para hacer esto, el equipo desarrolló un dispositivo que parece un enrutador Wi-Fi doméstico, pero en lugar de proporcionar acceso a Internet, el dispositivo envía señales de radio, analiza sus reflejos del entorno y extrae los patrones de respiración del sujeto sin contacto físico. Luego, la señal de respiración se transmite a la red neuronal para evaluar pasivamente el Parkinson y no requiere ningún esfuerzo por parte del paciente o del cuidador.
«Ya en 1817, el trabajo del Dr. James Parkinson encontró una relación entre el Parkinson y la respiración. Esto nos motivó a considerar el potencial de detectar la enfermedad a partir de la propia respiración, sin prestar atención al movimiento”, dice Katabi. «Algunos estudios médicos han demostrado que los síntomas respiratorios se manifiestan años antes que los síntomas motores, lo que significa que los atributos respiratorios pueden ser prometedores para la evaluación de riesgos antes del diagnóstico de Parkinson».
El Parkinson es la enfermedad neurológica de más rápido crecimiento en el mundo y la segunda enfermedad neurológica más común después de la enfermedad de Alzheimer. Solo en los Estados Unidos, afecta a más de 1 millón de personas y tiene una carga económica anual de $51,900 millones. El algoritmo del equipo de investigación se probó en 7687 personas, incluidas 757 con la enfermedad de Parkinson.
Katabi señala que el estudio tiene implicaciones importantes para el desarrollo de fármacos y la atención clínica del Parkinson. “En términos de desarrollo de fármacos, los resultados pueden permitir ensayos clínicos de duración significativamente más corta y menos participantes, lo que en última instancia acelerará el desarrollo de nuevas terapias. En términos de atención clínica, el enfoque puede ayudar en la evaluación de pacientes con Parkinson en comunidades tradicionalmente desatendidas, incluidos aquellos que viven en áreas rurales y aquellos que tienen dificultades para salir de casa debido a movilidad limitada o deterioro cognitivo”, dice.
«No hemos tenido ningún avance terapéutico este siglo, lo que sugiere que nuestros enfoques actuales para evaluar nuevos tratamientos son subóptimos», dice Ray Dorsey, profesor de neurología en la Universidad de Rochester y especialista en la enfermedad de Parkinson, coautor del artículo. Dorsey agrega que el estudio es probablemente uno de los estudios del sueño más grandes jamás realizados sobre el Parkinson. «Tenemos información muy limitada sobre las manifestaciones de la enfermedad en su entorno natural y [Katabi’s] El dispositivo le permite obtener evaluaciones objetivas y realistas de cómo le va a la gente en casa. La analogía que me gusta dibujar [of current Parkinson’s assessments] es una farola de noche, y lo que vemos de la farola es un segmento muy pequeño… [Katabi’s] El sensor completamente sin contacto nos ayuda a iluminar la oscuridad”.
Esta investigación se realizó en colaboración con la Universidad de Rochester, la Clínica Mayo 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.
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