Un simple examen ocular, combinado con una poderosa tecnología de aprendizaje automático de inteligencia artificial (IA), podría proporcionar una detección temprana de la enfermedad de Parkinson, según una investigación presentada en la reunión anual de la Sociedad Radiológica de América del Norte (RSNA).
La enfermedad de Parkinson es un trastorno degenerativo del sistema nervioso central que pertenece a un grupo de afecciones conocidas como trastornos del movimiento. Es a la vez crónica, es decir, que persiste durante un extenso período de tiempo, y progresiva, lo que significa que sus síntomas empeoran con el tiempo. A medida que las células nerviosas (neuronas) en partes del cerebro se deterioran o mueren, se puede empezar a notar problemas con el movimiento, temblores, rigidez en las extremidades o en el tronco, o problemas de equilibrio.
Al volverse estos síntomas más pronunciados, las personas pueden tener dificultad para caminar, hablar o completar otras tareas sencillas. Si se tiene uno o más de estos síntomas, no necesariamente quiere decir que se tiene la enfermedad de Parkinson, ya que los síntomas aparecen también en otras enfermedades.
“El problema con ese método es que los pacientes generalmente desarrollan síntomas solo después de una progresión prolongada con una lesión significativa en las neuronas cerebrales de dopamina”, explica Maximillian Díaz, autor principal del estudio y experto en ingeniería biomédica de la Universidad estadounidense de Florida en, Gainesville. En su opinión, “esto significa que estamos diagnosticando a los pacientes al final del proceso de la enfermedad”.
El globo ocular en Parkinson
La progresión del Parkinson se caracteriza por la descomposición de las células nerviosas que adelgazan las paredes de la retina, la capa de tejido que recubre la parte posterior del globo ocular. La enfermedad también afecta los vasos sanguíneos microscópicos o microvasculatura de la retina.
Estas características presentan una oportunidad para aprovechar el poder de la IA para examinar la imagen ocular en busca de signos de la enfermedad de Parkinson.
En este estudio participó también el doctor Adolfo Ramírez, especialista en Neurología de la Universidad de Florida, bajo la dirección de Ruogu Fang, director del Departamento de Informática Médica Inteligente de Ingeniería Biomédica de J. Crayton Pruitt, en el Laboratorio de Aprendizaje y Evaluación (SMILE).
Los investigadores implementaron un tipo de inteligencia artificial denominada Aprendizaje de máquina de vectores de apoyo (SVM), cuyas características se conocen desde finales de la década de los 80 del siglo pasado.
Usando imágenes de la parte posterior del ojo de pacientes con enfermedad de Parkinson y participantes de control, entrenaron a la SVM para detectar signos sugestivos de enfermedad en la imagen ocular.
Los resultados indicaron que las redes de aprendizaje automático pueden clasificar la enfermedad de Parkinson según la vascularización de la retina, y las características clave son los vasos sanguíneos más pequeños. Los métodos propuestos apoyan aún más la idea de que los cambios en la fisiología del cerebro se pueden observar en el ojo.
Detección ocular precoz en Parkinson
Para Díaz, “el hallazgo más importante de este estudio fue que se diagnosticó una enfermedad cerebral con una imagen básica del ojo. Esto es muy diferente de los enfoques tradicionales en los que para encontrar un problema con el cerebro se observan diferentes imágenes cerebrales”.
Para este investigador, esos enfoques tradicionales de imágenes con resonancia magnética, tomografía computarizada y técnicas de medicina nuclear pueden ser muy costosos. Por el contrario, el nuevo enfoque utiliza fotografía básica con equipos comúnmente disponibles en clínicas oftalmológicas para obtener una imagen. Las imágenes incluso se pueden capturar con un teléfono inteligente con una lente especial.
“Es sólo una simple imagen del ojo, puede hacerse en menos de un minuto y el costo del equipo es mucho menor que el de una máquina de tomografía computarizada o resonancia magnética”, matiza Díaz.
“Si podemos hacer de esta una prueba de detección anual -añade-, entonces la esperanza es que podamos detectar más casos antes, lo que puede ayudarnos a comprender mejor la enfermedad y encontrar una cura o una forma de ralentizar la progresión”.
Esta estrategia, con el tiempo, también se podrá aplicar para identificar otras enfermedades que afectan la estructura del cerebro, como la enfermedad de Alzheimer y la esclerosis múltiple.
Se desconoce la causa exacta del Parkinson
Según el National Institute of Neurological Disorders and Stroke (NINDS) de Estados Unidos, actualmente no existen pruebas de sangre o de laboratorio que diagnostiquen la enfermedad de Parkinson esporádica. Por ello, el diagnóstico se basa en la historia clínica y en un examen neurológico. En algunos casos, puede ser difícil de diagnosticar con precisión al inicio de la enfermedad.
Los signos y síntomas tempranos de la enfermedad de Parkinson a veces se pueden descartar como los efectos del envejecimiento normal. En ocasiones, los médicos piden estudios de imágenes cerebrales o pruebas de laboratorio con el fin de descartar otros trastornos. Sin embargo, las exploraciones cerebrales por tomografía computarizada e imágenes por resonancia magnética de las personas con la enfermedad de Parkinson generalmente parecen normales.
Se desconoce la causa exacta de la enfermedad de Parkinson, aunque algunos casos son hereditarios y se pueden deber a mutaciones genéticas específicas. Sin embargo, la mayoría de los casos son esporádicos, lo que quiere decir que la enfermedad generalmente no es hereditaria.
Se cree que la enfermedad de Parkinson probablemente es el resultado de una combinación de susceptibilidad genética y exposición a uno o más factores ambientales desconocidos que desencadenan la enfermedad.
El Parkinson se presenta cuando se dañan o mueren las células nerviosas, o neuronas, en el cerebro. Aunque muchas áreas del cerebro se ven afectadas, los síntomas más comunes son el resultado de la pérdida de neuronas en un área cerca de la base del cerebro conocida como sustancia negra.
Dopamina y norepinefrina
Normalmente, las neuronas en esta área producen una sustancia química importante en el cerebro conocida como dopamina. La dopamina es un mensajero químico responsable de transmitir señales entre la sustancia negra y la siguiente estación de relevo del cerebro, llamada cuerpo estriado, para producir movimientos uniformes y deliberados. La pérdida de dopamina produce patrones anormales de activación nerviosa dentro del cerebro que causan deterioro del movimiento.
Como recuerda NINDS, diversos estudios demuestran que la mayoría de las personas con Parkinson han perdido un 60-80% o más de las células productoras de dopamina en la sustancia negra en el momento de la aparición de los síntomas y que también tienen pérdida de las terminaciones nerviosas que producen norepinefrina.
Este neurotransmisor está estrechamente relacionada con la dopamina. Como se sabe, es el mensajero químico principal del sistema nervioso simpático, la parte del sistema nervioso que controla muchas de las funciones automáticas del cuerpo, como el pulso y la presión arterial.
La pérdida de norepinefrina puede ayudar a explicar varias de las características no motrices que se ven en la enfermedad de Parkinson, entre ellas, la fatiga y las anomalías relacionadas con la regulación de la presión arterial.
Por otra parte, recordar que no existen vitaminas, minerales u otros nutrientes específicos que tengan un valor terapéutico comprobado para la enfermedad de Parkinson. Hace nueve años, se suspendió un estudio clínico del NINDS con el suplemento dietético coenzima Q10, cuando los resultados de un análisis intermedio demostraron que era poco probable que el tratamiento activo con el suplemento demostrara una diferencia estadísticamente significativa comparado con un placebo.
