Ropa inteligente e inteligencia artificial

Una nueva tecnología para el diagnóstico y seguimiento de enfermedades neurológicas

25.01.2023 - Alemania

Grupos internacionales de investigación dirigidos por el Prof. Dr. Aldo Faisal, catedrático de Salud Digital de la Universidad de Bayreuth, han desarrollado un novedoso conjunto de herramientas de diagnóstico y seguimiento de enfermedades neurológicas basadas en sensores corporales (wearables) e inteligencia artificial. Los biomarcadores digitales pueden determinar con una precisión sin precedentes los estadios actuales de la enfermedad y la progresión prevista de la misma. En dos estudios publicados en Nature Medicine, los investigadores informan sobre aplicaciones exitosas de esta tecnología de IA, utilizando como ejemplos la ataxia de Friedreich y la distrofia muscular de Duchenne.

Para sus estudios de casos, los grupos de investigación utilizaron sensores incorporados a la ropa que registran los movimientos corporales de los individuos enfermos durante su vida cotidiana normal. Los algoritmos procesan las señales transmitidas por los sensores en su contexto global. Este nuevo sistema de IA no sólo es capaz de identificar los patrones de movimiento característicos de una enfermedad neurológica, que son tan pequeños que resultan invisibles incluso para neurólogos experimentados. También puede determinar el estadio de la enfermedad de un paciente y predecir con gran exactitud en cada caso individual el curso que probablemente seguirá la enfermedad sin intervención terapéutica. Los algoritmos basados en sensores funcionan como biomarcadores digitales que permiten por primera vez un seguimiento preciso y continuo de los pacientes. En términos de diagnóstico, estos biomarcadores son superiores a los métodos clínicos establecidos para detectar enfermedades neurodegenerativas: desde el inicio de una enfermedad hasta la detección de los síntomas característicos transcurre sólo la mitad de tiempo que cuando se utilizan métodos tradicionales.

Los dos estudios de casos publicados ahora sobre la ataxia de Friedreich y la distrofia muscular de Duchenne demuestran que la nueva tecnología subyacente puede aplicarse, en principio, a todas las enfermedades que causan trastornos o cambios en el comportamiento del movimiento. En particular, puede proporcionar un valioso apoyo diagnóstico y terapéutico en enfermedades que se caracterizan por un curso gradual o muy variable. "La vinculación sistemática de los wearables y la inteligencia artificial permite a la medicina desarrollar por primera vez conceptos terapéuticos para enfermedades neurodegenerativas raras que se adaptan al estado físico individual de los pacientes. Una vez iniciada la terapia, nuestros biomarcadores pueden ayudar a controlar su eficacia y realizar los ajustes necesarios", afirma el Prof. Dr. Aldo Faisal. Bajo su dirección, en el Imperial College de Londres se han realizado importantes contribuciones de investigación a la nueva tecnología, en colaboración con otras instituciones británicas asociadas. Como catedrático de Salud Digital de la Universidad de Bayreuth, seguirá desarrollándola en el Campus de Kulmbach, en un nuevo "Quantitative Living Lab (QLiLa)" actualmente en construcción.

Un estudio de caso de la ataxia de Friedreich: Medición de la actividad génica basada únicamente en datos de movimiento

La ataxia de Friedreich, que debe su nombre a su descubridor Nicolaus Friedreich (1825-1882), se debe a una alteración genética de la producción de la proteína frataxina. Este trastorno puede dañar el sistema nervioso de formas muy diferentes. El diagnóstico suele complicarse en las primeras fases por el hecho de que los mismos síntomas o síntomas similares pueden darse en otros trastornos neurológicos. Los nuevos biomarcadores son capaces de monitorizar el control genético de la producción de frataxina a lo largo del tiempo. Por primera vez, es posible medir la actividad de los genes en seres humanos utilizando únicamente datos de movimiento, sin tomar muestras de sangre o tejido. Esto permite realizar pronósticos a largo plazo de los que no son capaces los métodos clínicos establecidos. Así, los pacientes se ahorran largas series de exámenes y el sistema sanitario se libera de los costes correspondientes. De este modo, el nuevo sistema de IA permite por primera vez desarrollar terapias eficaces adaptadas con precisión a cada paciente.

Estudio de caso de distrofia muscular de Duchenne: Seguimiento puntual y preciso de las medidas terapéuticas

La distrofia muscular de Duchenne fue descrita por primera vez por el fisiólogo Guillaume-Benjamin Duchenne (1806-1875). Se trata de una enfermedad muscular genética que comienza en la primera infancia. La esperanza de vida de los pacientes con la enfermedad suele ser muy limitada, sobre todo debido al grave deterioro de la función respiratoria. Los investigadores han logrado desarrollar un biomarcador - "KineDMD"- que proporciona una imagen global fiable de las capacidades motoras actuales de una persona con la enfermedad. Los efectos de las medidas terapéuticas se registran con prontitud y precisión. "Los resultados de nuestra investigación contienen numerosos puntos de partida para extender esta tecnología a otras enfermedades neurodegenerativas, pero también a enfermedades cardiológicas y ortopédicas, incluidos los daños en el sistema nervioso causados, por ejemplo, por un derrame cerebral o un infarto de miocardio. Estos dos trabajos demuestran lo lejos que podemos llegar cuando investigadores en IA, ingenieros, científicos y médicos colaboran estrechamente en equipo", explica el Prof. Dr. Aldo Faisal.

Futuras investigaciones en la Universidad de Bayreuth

El Quantitative Living Lab (QLiLa), que el Prof. Faisal está creando en Kulmbach -la sede de la Facultad de Ciencias de la Vida de la Universidad de Bayreuth- es un proyecto único en el mundo. La investigación se centrará en el uso de la IA para resolver problemas relacionados con la salud, integrándolos al mismo tiempo en la vida cotidiana. El equipo interdisciplinar dirigido por el Prof. Faisal incluye investigadores de ingeniería, informática, ciencias del comportamiento y neurociencia. El objetivo común es el análisis del comportamiento humano y el desarrollo de nuevas tecnologías que favorezcan una vida larga, sana e independiente. La idea del "living lab" -también llamado "laboratorio real"- traslada el concepto de laboratorio científico y técnico a un lugar de la vida cotidiana, concretamente a dos apartamentos. En lugar de realizar ciencia en experimentos abstractos en un laboratorio u hospital, en el futuro las personas podrán ser examinadas y tratadas en su vida cotidiana mediante procedimientos digitales.

Nota: Este artículo ha sido traducido utilizando un sistema informático sin intervención humana. LUMITOS ofrece estas traducciones automáticas para presentar una gama más amplia de noticias de actualidad. Como este artículo ha sido traducido con traducción automática, es posible que contenga errores de vocabulario, sintaxis o gramática. El artículo original en Inglés se puede encontrar aquí.

Publicación original

B. Kadirvelu et al.: A wearable motion capture suit and machine learning predict disease progression in Friedreich’s ataxia. Nature Medicine (2023).

V. Ricotti et al.: Wearable full-body motion tracking of activities of daily living predicts disease trajectory in Duchenne muscular dystrophy. Nature Medicine (2023).

https://www.bionity.com/es/noticias/1179286/ropa-inteligente-e-inteligencia-artificial.html

Publicación original

B. Kadirvelu et al.: A wearable motion capture suit and machine learning predict disease progression in Friedreich’s ataxia. Nature Medicine (2023).

V. Ricotti et al.: Wearable full-body motion tracking of activities of daily living predicts disease trajectory in Duchenne muscular dystrophy. Nature Medicine (2023).

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