Un nuevo dispositivo asequible y fácil de usar podría revolucionar la detección temprana del deterioro cognitivo leve, un precursor del Alzheimer y la demencia.
El deterioro cognitivo leve (DCL) puede ser una señal temprana de enfermedades neurodegenerativas como el Alzheimer, por lo que identificarlo a tiempo podría facilitar intervenciones médicas y mejorar la calidad de vida de los pacientes. Sin embargo, el diagnóstico de DCL puede ser un proceso largo y complejo, especialmente en zonas rurales con acceso limitado a neuropsicólogos especializados.
Para hacer estas evaluaciones más accesibles, un equipo de investigadores de la Universidad de Missouri ha desarrollado un sistema portátil que mide diferentes aspectos de la función motora. Este dispositivo combina una cámara de profundidad, una plataforma de fuerza y una placa de interfaz, todo de manera asequible y fácil de usar.
El equipo interdisciplinario de investigadores incluye a Trent Guess, profesor asociado en la Facultad de Ciencias de la Salud; Jamie Hall, profesora en la misma facultad; y Praveen Rao, profesor asociado en la Facultad de Ingeniería. En un estudio reciente, examinaron a adultos mayores, algunos con DCL, y les pidieron que completaran tres actividades: permanecer de pie, caminar y levantarse de un banco. La dificultad adicional era que debían realizar estas tareas mientras contaban hacia atrás en intervalos de siete.
El rendimiento de los participantes fue registrado por el nuevo sistema portátil y luego analizado mediante un modelo de aprendizaje automático, un tipo de inteligencia artificial, que identificó correctamente al 83% de los participantes con DCL.
«Las áreas del cerebro implicadas en el deterioro cognitivo también están involucradas en la función motora. Cuando una se ve afectada, la otra también puede estarlo», explica Guess. «Nuestro dispositivo es capaz de detectar pequeñas diferencias en el equilibrio y la marcha que pasarían desapercibidas mediante la observación convencional».
Con el número de personas con Alzheimer en Estados Unidos proyectado a duplicarse para 2060 según los Centros para el Control y la Prevención de Enfermedades (CDC), este dispositivo podría beneficiar a millones de personas. El DCL es una de las principales alertas tempranas de esta enfermedad.
«El Alzheimer es un problema significativo en EE.UU. Sabemos que si identificamos a las personas temprano, podemos intervenir antes para frenar su avance», señala Hall. «Sin embargo, solo un 8% de quienes se cree que tienen DCL reciben un diagnóstico clínico».
El objetivo a largo plazo del equipo es llevar este sistema portátil a diferentes entornos, como departamentos de salud, residencias de ancianos, centros comunitarios, clínicas de fisioterapia y centros para adultos mayores, facilitando la detección temprana.
«Se están desarrollando nuevos fármacos para tratar el DCL, pero es necesario un diagnóstico oficial para acceder a ellos», explica Hall. «Nuestro sistema puede detectar si una persona camina más lento o da pasos más cortos porque está concentrada en otra tarea. Algunas personas también muestran menos estabilidad o tardan más en levantarse de un asiento. Nuestra tecnología puede medir estas diferencias sutiles de una manera que no sería posible con un cronómetro».
Guess continuará la investigación con más participantes y explorará si el sistema también puede detectar riesgos de caídas y fragilidad en adultos mayores.
«Este sistema portátil tiene muchas aplicaciones, como la evaluación de conmociones cerebrales, rehabilitación deportiva, esclerosis lateral amiotrófica (ELA), enfermedad de Parkinson y recuperación tras cirugías de rodilla o cadera», explica Guess. «El movimiento es una parte esencial de nuestra vida, y es gratificante ver que esta tecnología puede aportar beneficios en muchos ámbitos».
Los participantes del estudio también están comprometidos con la investigación, según Hall.
«Muchas de las personas que participaron en el estudio han sido diagnosticadas con DCL o tienen familiares con Alzheimer, por lo que sienten una fuerte motivación para ayudarnos a avanzar con este proyecto», concluye Hall. «Esto hace que nuestro trabajo sea aún más importante».
El estudio, titulado Feasibility of using a novel, multimodal motor function assessment platform with machine learning to identify individuals with mild cognitive impairment, fue publicado en la revista Alzheimer’s Disease and Associated Disorders. La investigación fue financiada por el programa Coulter Biomedical Accelerator de la Universidad de Missouri, que apoya colaboraciones entre ingenieros y clínicos para desarrollar dispositivos con impacto social.
REFERENCIA
