Los patrones de respiración nocturna identifican a las personas con enfermedad de Parkinson

Un programa informático avanzado pudo identificar a las personas con enfermedad de Parkinson por su patrón de respiración durante el sueño. El programa podía rastrear pequeños cambios en la enfermedad a lo largo del tiempo y era más preciso que las herramientas que usan los médicos con regularidad.




En la enfermedad de Parkinson, las células cerebrales se dañan o mueren en la parte del cerebro que produce dopamina, una sustancia química necesaria para producir un movimiento fluido y decidido. Con el tiempo, este daño conduce a movimientos involuntarios o incontrolables, como temblores, rigidez y dificultad con el equilibrio y la coordinación.

Los síntomas de la enfermedad de Parkinson generalmente comienzan gradualmente y empeoran con el tiempo. Actualmente, no existe un marcador que pueda medirse fácilmente en sangre o pruebas de imagen para diagnosticar esta afección. Esto ha retrasado mucho el desarrollo de tratamientos. También significa que las personas pueden esperar años para obtener un diagnóstico.

Investigadores financiados por NIH dirigidos por el Dr. Dina Katabi del Instituto Tecnológico de Massachusetts ha probado formas de utilizar la inteligencia artificial para diagnosticar la enfermedad de Parkinson.

En un nuevo estudio, diseñaron un programa de computadora basado en un modelo de cómo funciona el cerebro (llamado red neuronal) para analizar los patrones de respiración recopilados durante el sueño. Las áreas del cerebro que controlan la respiración y el sueño tienden a verse afectadas en las primeras etapas de la enfermedad de Parkinson. El equipo probó si las diferencias en los patrones de respiración nocturna podrían usarse para distinguir a las personas con la enfermedad de las que no la tienen.

Los patrones de respiración nocturna identifican a las personas con enfermedad de Parkinson 2 Enfermedad de Parkinson

Los investigadores utilizaron dos tipos de datos del sueño, patrones de respiración y actividad cerebral, para probar su programa. En la prueba más común, llamada polisomnograma (PSG), las personas usaban una correa para el pecho mientras dormían para medir sus patrones de respiración. Estos a menudo se realizan para ayudar a determinar por qué alguien tiene problemas para dormir. Un segundo grupo de personas participó en la prueba de un sistema inalámbrico de monitoreo del sueño. Este sistema transmite señales de radio del cuerpo durante el sueño y utiliza esta información para registrar patrones de respiración sin contacto físico.

Utilizando datos de respiración durante el sueño de más de 7600 personas, incluidas 757 con enfermedad de Parkinson, el equipo probó la capacidad de su programa para diagnosticar y detectar la enfermedad de Parkinson en múltiples conjuntos de datos de varios hospitales. Los resultados se publicaron en Nature Medicine el 22 de agosto de 2022.

Utilizando los datos de respiración del PSG de una sola noche, el programa identificó correctamente a las personas con Parkinson aproximadamente el 80 % de las veces. Ese número aumentó al 86% cuando el programa usó una sola noche de datos inalámbricos de aliento. Agregar noches adicionales de datos de respiración recopilados de forma inalámbrica aumentó la precisión. Con 12 noches de datos, la capacidad del programa para identificar el Parkinson aumentó al 95 %.

En un pequeño grupo de personas que participaron en al menos dos estudios del sueño, uno de los cuales fue antes de un diagnóstico de la enfermedad de Parkinson, el programa identificó a las tres cuartas partes con la enfermedad según los datos recopilados antes del diagnóstico oficial.

El equipo también probó la capacidad del programa para rastrear si la enfermedad empeoraba con el tiempo. Las escalas que se utilizan actualmente para medir la progresión de la enfermedad en la clínica son relativamente insensibles. También pueden dar resultados diferentes cuando los usan diferentes médicos. En comparación con dos escalas diferentes, el programa fue mejor para identificar pequeños cambios en los síntomas de Parkinson.Si se confirman estos resultados, este programa podría ayudar en la detección temprana de la enfermedad de Parkinson y permitir ensayos clínicos más cortos con menos participantes, acelerando el desarrollo de nuevas terapias. Se necesitará más trabajo para probar el programa en poblaciones más grandes y diversas. Katabi señala: «El enfoque podría ayudar en la evaluación de pacientes con Parkinson en comunidades tradicionalmente desatendidas, incluidos aquellos que viven en áreas rurales y aquellos que luchan por salir de casa debido a movilidad limitada o deterioro cognitivo».

Como cualquier cosa que lea en Internet, este artículo no debe considerarse un consejo médico; hable con su médico o proveedor de atención primaria antes de cambiar su rutina de bienestar.