Un novedoso algoritmo(1) es capaz de diagnosticar el párkinson cuando se producen las primeras señales que advierten de la enfermedad (leves signos motores, problemas de sueño, de estreñimiento…), las cuales pueden darse incluso años antes de que surjan otros síntomas más claros.

Este avance se ha obtenido a partir de la ingente cantidad de información recopilada durante un año sobre la morfología, la función y la conectividad de las diferentes regiones del cerebro de pacientes con párkinson. Su principal característica es que cuenta con un aprendizaje automático, lo que le permite identificar qué personas acabarán teniendo párkinson, aunque todavía no se hayan producido los primeros síntomas (mucho más leves) que advierten de la enfermedad.

El algoritmo ya se ha probado con éxito, pues supo identificar a las personas que eran más susceptibles de desarrollar la enfermedad, incluso un año y medio antes de que acabaran desarrollando esta patología.

 

Fuentes:

  1. Óscar Peña-Nogales, Timothy M. Ellmore, Rodrigo de Luis-García1, Jessika Suescun, Mya C. Schiess and Luca Giancardo: “Longitudinal Connectomes as a Candidate Progression Marker for Prodromal Parkinson’s Disease”. 2019.