Los escáneres oculares en 3D analizados por IA pueden detectar los síntomas del Parkinson, según un estudio
Los escáneres oculares en 3D utilizados en clínicas oftalmológicas y ópticas importantes pueden ayudar a detectar los síntomas de la enfermedad de Parkinson hasta siete años antes de que aparezcan los síntomas clínicos, según ha descubierto un nuevo estudio.
El uso de datos oculares para detectar problemas de salud no es nada nuevo en términos médicos. Pero, en los últimos años, los avances en la tecnología de seguimiento de la salud ocular y la potencia informática han ampliado el alcance del diagnóstico.
La clave de este avance es un tipo de exploración 3D conocida como tomografía de coherencia óptica (OCT). Una exploración OCT crea una sección transversal de la retina (la parte posterior del ojo) con extraordinario detalle (hasta una milésima de milímetro) en menos de un minuto. Este escaneo de la retina es la única forma no invasiva de observar las capas de células debajo de la superficie de la piel.
Como parte del estudio, un equipo de investigación de la UCL y el Moorfields Eye Hospital de Londres utilizó IA para analizar exploraciones OCT de dos grandes bases de datos: AlzEye y el conjunto de datos UK Biobank, que contienen 154.830 y 67.311 individuos respectivamente.
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Los resultados confirmaron hallazgos previos de una delgada capa plexiforme interna de células ganglionares (GCIPL) en pacientes con Parkinson. Los datos también revelaron atrofia de la capa nuclear interna (INL). Además, los investigadores descubrieron que el bajo espesor de ambas capas se asociaba con el desarrollo de la enfermedad.
Aunque se necesita más investigación, el autor principal, el Dr. Siegfried Wagner, es optimista en cuanto a que el método pronto podría convertirse en una herramienta de detección previa para personas con riesgo de padecer Parkinson.
"Encontrar varios signos de enfermedad antes de que aparezcan los síntomas significa que, en el futuro, las personas pueden tener tiempo para hacer cambios en el estilo de vida para prevenir la aparición de ciertas afecciones, y los médicos pueden retrasar la aparición y el impacto de los trastornos neurodegenerativos que cambian la vida", afirmó. .
Mientras tanto, un equipo dirigido por el autor principal del estudio, el profesor Piers Keane, ha recibido financiación de Investigación e Innovación del Reino Unido para comparar y validar el modelo básico.
El estudio añade valor al creciente campo de la "oculómica", que utiliza el aprendizaje automático y datos de escáneres oculares para revelar síntomas de enfermedades como el Alzheimer y la esclerosis múltiple.
