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Cada año, más de 60,000 estadounidenses son reciéndiagnosticado con la enfermedad de Parkinson (PD), y ese número está creciendo rápidamente. De hecho, según la Organización Mundial de la Salud, la prevalencia del trastorno neurológico haDuplicado en los últimos 25 años, y la discapacidad y las muertes relacionadas con la EP "aumentan más rápido que para cualquier otro trastorno neurológico".

Desafortunadamente, el camino hacia unDiagnóstico de Parkinson puede ser largo y arduo debido a la falta de pruebas de diagnóstico. Es por eso que un grupo de investigadores del Instituto de Tecnología de Massachusetts (MIT) está explorando nuevas formas de detectar la EP mirando la forma en que respira. Siga leyendo para conocer la sorprendente conexión entre sus patrones de respiración nocturna y el riesgo de su Parkinson, y para averiguar cómo la inteligencia artificial de la prueba está impulsando el campo.

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La enfermedad de Parkinson es un trastorno progresivo, lo que significa que empeora con el tiempo. La mayoría de las veces no se diagnostica hastasíntomas motores comunes—Tremor, rigidez, paseos para barajarse o desequilibrio, por ejemplo, aparecer para aparecer. Sin embargo, los expertos buscan cada vez más las manifestaciones clínicas menos comunes de la EP, así como posibles biomarcadores, lo que podría ayudar a conducir al diagnóstico antes.

"Averdadera determinación de la enfermedad de Parkinson es un diagnóstico clínico, lo que significa que ciertos síntomas motores deben estar presentes, pero ahora sabemos más sobre algunos signos tempranos de la enfermedad de Parkinson que, aunque no siempre conducen a la afección, están conectados ", escribieron expertos de la Universidad Johns Hopkins. .

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Según un nuevo estudio realizado por MIT Experts y publicado en la revistaMedicina de la naturaleza, hay una conexión sorprendente entrela forma en que respiras por la noche y su riesgo de enfermedad de Parkinson.

"Una relación entreParkinson y respiración se observó ya en 1817, en el trabajo del Dr. James Parkinson. Esto nos motivó a considerar el potencial de detectar la enfermedad de la respiración sin mirar los movimientos ", autor de estudio principalDina Katabi, PhD, profesor de ingeniería eléctrica e informática (EECS) en el MIT dijoMIT News. "Algunos estudios médicos han demostrado que los síntomas respiratorios se manifiestan años antes de los síntomas motores, lo que significa que los atributos de respiración podrían ser prometedores para la evaluación de riesgos antes del diagnóstico de Parkinson".

Los investigadores recopilaron datos sobre patrones de respiración nocturna de 7.600 personas, de los cuales 757 conocían casos de enfermedad de Parkinson. Luego probaron la capacidad de un modelo de computadora basado en inteligencia artificial para diagnosticar y rastrear la EP. Descubrieron que cuando rastrearon la respiración de los sujetos por un período de 12 noches, el programa podría detectar Parkinson con una precisión del 95 por ciento.

La prueba, que algún día podría administrarse desde la comodidad de la casa de uno, consta de dos componentes clave: un cinturón usado por el paciente por la noche y un dispositivo que emite señales de radio para recopilar datos sobre los patrones de respiración del paciente. "El sistema extrae señales de respiración nocturna de un cinturón de respiración usado por el sujeto, o de las señales de radio que rebotan en su cuerpo mientras duermen. Procesa las señales de respiración utilizando una red neuronal para inferir si la persona tiene PD, y si lo hace. , evalúa la gravedad de su EP ", explicaron los autores del estudio.

Los investigadores dicen que sus hallazgos podrían estar entre las mejores formas dedetectar Parkinson's a través de biomarcadores. "La literatura ha investigado algunos biomarcadores PD potenciales, entre los cuales el líquido cefalorraquídeo, la bioquímica de la sangre y la neuroimagen tienen una buena precisión. Sin embargo, estos biomarcadores son costosos, invasivos y requieren acceso a centros médicos especializados y, como resultado, no son adecuados para frecuentes para frecuentes Pruebas para proporcionar un diagnóstico temprano o un seguimiento continuo de la progresión de la enfermedad ", escribieron.

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Además de proporcionar nuevas vías para el diagnóstico, los investigadores dicen que su tecnología de prueba también podría ayudar a detectar cambios en la progresión de la enfermedad a lo largo del tiempo. "Las escalas utilizadas actualmente para medir la progresión de la enfermedad en la clínica son relativamente insensibles. También pueden proporcionar diferentes resultados cuando se usan diferentes médicos. En comparación con dos escalas diferentes, el programa fue mejor para identificar pequeños cambios en los síntomas de Parkinson", explicó el equipo. .

Agregaron que sus hallazgos podrían ayudar a acelerar los ensayos clínicos, lo que en última instancia conduce al desarrollo más rápido de nuevas terapias. "En términos de atención clínica, el enfoque puede ayudar en la evaluación dePacientes de Parkinson En las comunidades tradicionalmente desatendidas, incluidas aquellos que viven en áreas rurales y aquellos con dificultad para salir de casa debido a la movilidad limitada o la discapacidad cognitiva ", dijo Katabi.

Es importante tener en cuenta que se necesita más investigación para determinar cuán efectivos son los algoritmos de IA en entornos clínicos. "Necesitamos más datos", Reconoció Katabi mientras hablaba conThe Washington Post en septiembre. "Acabamos de comenzar a producir estos resultados, y necesitamos más evidencia".