La detección temprana de los síntomas de la enfermedad de Parkinson podría mejorar significativamente los resultados del tratamiento al permitir intervenciones terapéuticas más tempranas. Esta conclusión surge de una nueva investigación de la Universidad de Georgetown en Estados Unidos que ha desarrollado una innovadora técnica de análisis conductual.
Los investigadores han utilizado tecnología de aprendizaje automático para detectar cambios conductuales sutiles y tempranos en modelos murinos de Parkinson. El estudio, publicado en la revista 'eNeuro', ha sido liderado por Daniil Berezhnoi y sus colaboradores de la Universidad de Georgetown.
Tecnología de análisis de movimiento
El equipo empleó una plataforma de secuenciación de movimiento previamente desarrollada para evaluar los movimientos de diferentes modelos murinos durante las primeras etapas de la patología. Esta tecnología también permitió analizar los efectos del tratamiento con levodopa, el principal fármaco aprobado para el Parkinson.
La principal ventaja de esta plataforma de aprendizaje automático radica en su capacidad para detectar automáticamente cambios posturales de duración inferior a un segundo. El sistema analiza vídeos tridimensionales de los animales con una precisión sin precedentes.
Primeros síntomas identificados
Los investigadores descubrieron que los movimientos más rápidos y de mayor velocidad eran los primeros comportamientos afectados en las primeras etapas del Parkinson. Este hallazgo podría representar un biomarcador conductual crucial para la detección temprana de la enfermedad.
El tratamiento con levodopa mostró resultados mixtos en el estudio. Aunque mejoró la velocidad de movimiento en escalas de tiempo precisas, no logró mejorar otros atributos importantes de estos movimientos.
Aplicación futura en humanos
Berezhnoi reflexiona sobre las implicaciones de este trabajo para el futuro: "Tal vez aplicar el mismo enfoque de aprendizaje automático que usamos podría ayudar a identificar biomarcadores tempranos del Parkinson en las personas". Esta perspectiva abre nuevas posibilidades para el diagnóstico precoz de la enfermedad en pacientes humanos.
(Europa Press/Madrid) Nota: Este artículo ha sido editado con la ayuda de Inteligencia Artificial.
