Diagnóstico de enfermedades neurodegenerativas a través de movimientos oculares

Notimex, 11 de junio de 2018

México.- En coordinación con la iniciativa privada, un grupo de científicos de la Universidad Politécnica de Madrid (UPM) desarrollaron un sistema robótico que, a través del análisis de movimientos oculares, contribuye al diagnóstico de enfermedades neurodegenerativas como el Parkinson.

Esta tecnología, denominada OSCANN desk, se encuentra en fase de ensayo clínico y destaca por no ser invasiva: es una prueba sencilla y rápida que puede realizarse en la consulta del neurólogo, ofreciendo datos sobre el funcionamiento del cerebro.

En un comunicado, la UPM informó hoy de este desarrollo de los científicos del Centro de Automática y Robótica de dicha Universidad, en coordinación con la empresa AURA Innovative Robotics.

Cecilia García Cena, líder del proyecto tecnológico, destacó que uno de los valores de este este sistema es su accesibilidad, además de que su aplicación permitirá un diagnóstico temprano y preciso de enfermedades neurodegenerativas.

El diagnóstico de esos padecimientos es largo, puesto que los síntomas son difíciles de analizar en estado temprano de la enfermedad. También, hay síntomas que son comunes a varias enfermedades neurodegenerativas, como puede ser el temblor del cuerpo.

El sistema robotizado se basa en técnicas de procesamiento de imagen y aprendizaje automático, y su fase de ensayo clínico en seis hospitales españoles es autorizado por la Agencia Española del Medicamento y Productos Sanitarios.

Medir con precisión los movimientos oculares proporcionaría en tiempo real información de cómo funciona el cerebro, explicaron los tecnólogos.

La prueba se realizaría en la consulta de forma sencilla y rápida. El personal seleccionaría el test ocular que realizará al paciente, mientras que el dispositivo se adapta a la anatomía de la persona para medir con precisión el movimiento ocular.

Una vez que concluye la prueba, el asistente robótico procesa las imágenes obtenidas, analiza los resultados y los compara con los modelos patológicos que se han desarrollado en los ensayos clínicos para, finalmente, generar el informe médico.

Los ensayos clínicos han permitido generar modelos de patologías y, a través de técnicas de «machine learning», se buscan similitudes y diferencias entre más de 500 variables de movimiento ocular, lo que permite además asistir en el diagnóstico diferencial de las enfermedades que se parecen.

Más aún, es posible medir objetivamente el progreso de determinados síntomas, lo cual ayudará a los médicos a hacer un pronóstico sobre la enfermedad del paciente definiendo el tratamiento que requiere.

Los ensayos clínicos se están aplicando para el diagnóstico de Alzheimer, Parkinson, deterioro cognitivo leve, diferentes demencias y esclerosis múltiple.

Pero también se colabora en otras investigaciones clínicas de patologías como trastornos del espectro autista, epilepsia, diabetes, alcoholismo, migrañas, depresión y trastorno bipolar.