IBM desarrolla una IA que puede predecir la evolución de los síntomas del párkinson

Noticias esperanzadoras para los pacientes de la enfermedad de Parkinson. IBM, junto con la Fundación Michael J. Fox, ha desarrollado una inteligencia artificial que puede predecir el desarrollo de los síntomas del párkinson. Esta tiene en cuenta no solo las estadísticas generales que se saben de la enfermedad, sino que añade factores individuales que influyen en el desarrollo de la enfermedad.

El estudio que recoge los avances en esta tecnología, publicado este jueves en The Lancet, abre la puerta a que en el futuro, gracias a este tipo de modelos predictivos, pacientes y médicos puedan tener desde el principio información más precisa sobre cómo van a ser los síntomas del párkinson y, por tanto, actuar en consecuencia. 

"Desarrollamos un modelo estadístico de progresión de la enfermedad de Parkinson temprana que tiene en cuenta la variabilidad intraindividual e interindividual y los efectos de la medicación. Nuestro modelo predictivo descubrió trayectorias de progresión de la enfermedad no secuenciales y superpuestas, apoyando el uso de modelos de progresión de la enfermedad no deterministas, y sugiriendo que la asignación estática de subtipos podría ser ineficaz", subraya el informe.

Para desarrollarlo, IBM contó con datos recopilados durante 7 años que indicaban cómo evolucionaba la enfermedad en 423 pacientes con un diagnóstico de párkinson temprano. A ellos se añadieron 196 personas que conformaron el grupo de control.

Los estados  de los pacientes se evaluaron en base a evidencias y pruebas estadísticas que contemplaban 7 elementos clave: deterioro cognitivo leve, demencia, discinesia (los movimientos involuntarios de los músculos característicos del párkinson), presencia de fluctuaciones motoras (alternancia entre momentos con buena movilidad con otros en los que esta es escasa), deterioro funcional de las fluctuaciones motoras, puntuación de Hoehn y Yahr y, finalmente, la muerte.

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Toda esta información sirvió para que la IA evaluara el estado de 610 pacientes de párkinson independientes a los primeros que sirvieron para desarrollar el modelo predictivo.

Este, indica el estudio, funcionó razonablemente. El modelo descubrió 8 estados de la enfermedad que se diferencian principalmente por el deterioro funcional, el temblor, la bradicinesia (ralentización de ciertos movimientos voluntarios complejos) y las medidas neuropsiquiátricas. El estado 8, el estado terminal, se identificó con quienes, en efecto, tenían síntomas más graves.

Esta clasificación arrojó algunas conclusiones interesantes sobre la enfermedad. Por ejemplo, explica el informe, se dio la circunstancia de que los estados 2 y 5 se identificaban como aquellos en los que los temblores eran más leves. Estos fueron, sin embargo, los que más rápido condujeron al estado 8. 

Este hallazgo viene a sustentar la idea, sostenida por algunos estudios, de que un temblor más leve durante el desarrollo del párkinson o incluso una  ausencia de él es en realidadsigno de mal pronóstico.

También hubo avances interesantes con respecto a la medicación. Los medicamentos dopaminérgicos (relacionados con la dopamina, neurotransmisor relacionado con sensaciones como el placer o la relajación) tienen varios efectos deseables en los pacientes como la mejora de la bradicinesia y la rigidez, pero también otros adversos, como la hipersomnolencia o trastornos del control de los impulsos. 

Pero estos no afectan de la misma manera a todos los pacientes. Esto dificulta su prescripción: ¿cómo recetar una medicina que no se sabe si va a ayudar o a perjudicar? Modelos como los de IBM, dicen los expertos, pueden ayudar a ir más allá del método de ensayo y error.

"Hemos modelado los efectos de la medicación como desviaciones de los estados de la enfermedad, que varían entre los estados y los participantes. Un modelo ideal podría permitir que estos factores variaran juntos, con una respuesta individualizada que variara con el tiempo. Nos comprometemos a permitir que cada paciente tenga una respuesta personalizada no variable en el tiempo a la medicación y una respuesta variable en el tiempo que sea una función del estado de la enfermedad", concluye el informe.