Reacción a "Reacciones: los datos de movimiento pueden predecir el riesgo de párkinson años antes del diagnóstico "

Un equipo de investigadores británicos de la Universidad de Cardiff ha analizado los patrones de acelerometría recogidos a partir de dispositivos portátiles y seleccionados en un subgrupo de más de 100.000 pacientes elegidos aleatoriamente de entre el más de medio millón de pacientes registrados en el biobanco británico (UKBB). El principal objetivo es evaluar si dichos datos obtenidos de acelerometría pueden ser considerados como un biomarcador relevante para el diagnóstico temprano de enfermedad de Parkinson en la población general. Estos investigadores han comparado sus resultados con los obtenidos con otros modelos predictivos que usan otros tipos de biomarcadores tales como genéticos, sanguíneos, bioquímicos, estilo de vida y síntomas prodrómicos. Se han recogido datos de acelerometría cada hora del día durante siete días consecutivos. 

Los resultados del análisis realizado demuestran que años antes del diagnóstico de enfermedad de Parkinson, los patrones acelerométricos ya se encuentran alterados y, además, que en ninguna otra patología neurológica se observa una reducción similar. Otra observación destacable es la comprobación de que el sueño se encuentra más deteriorado en pacientes parkinsonianos, los cuales se levantan de la cama durante la noche con mayor frecuencia que la población general. Finalmente, y por su importancia a nivel clínico, es muy relevante el hecho de haber comprobado que los datos de acelerometría con dispositivos portátiles incluso pueden predecir el tiempo de conversión hasta el diagnóstico de enfermedad de Parkinson, esto es, cuánto tiempo va a tardar una persona con patrones acelerométricos alterados en sufrir dicho proceso neurodegenerativo. 

La enfermedad de Parkinson se caracteriza por ser un proceso neurodegenerativo lento, con un diagnóstico inicial en torno a una media de 65 años de edad, aunque se sabe que el proceso neurodegenerativo ha comenzado mucho antes (incluso hasta 20 años antes), si bien la elevada plasticidad del sistema dopaminérgico puede compensar pérdidas iniciales de dopamina en el cerebro, de manera que no aparecen los síntomas típicos hasta mucho después y, como cualquier otra enfermedad, no puede ser diagnosticada en ausencia de sintomatología. Existe un enorme interés científico y clínico en identificar a los pacientes en fases prodrómicas (antes del diagnóstico inicial), para lo cual habitualmente se han venido valorando aspectos tales como la presencia de trastornos en el sueño REM (los pacientes con dichos trastornos presentan una elevada tasa de conversión a enfermedad de Parkinson), estreñimiento, alteraciones en el olfato (hiposmia), excesiva somnolencia diaria, hipotensión ortostática e incontinencia urinaria, entre otros. No obstante, el poder predictivo de estos síntomas hasta la fecha ha sido reducido. 

El principal valor de este estudio consiste en haber demostrado que las medidas de acelerometría obtenidas mediante dispositivos portátiles (como por ejemplo un SmartWatch u otro tipo de dispositivos similares) son más útiles que la valoración de cualquier otro síntoma potencialmente prodrómico a la hora de identificar qué personas de la población normal presentan un mayor riesgo de padecer enfermedad de Parkinson en el futuro, así como poder calcular cuántos años van a tardar en comenzar a sufrir dicho proceso neurodegenerativo. En estas enfermedades el diagnóstico temprano está hasta cierto punto en entredicho, pues de poco sirve dicho diagnóstico temprano si no se dispone de tratamiento neuroprotector. Sin embargo, sí es de elevada importancia para ser empleado en ensayos clínicos tendentes a evaluar la eficacia de nuevos tratamientos potencialmente neuroprotectores y que tienen por objetivo principal el de disminuir —e idealmente incluso detener— la progresión clínica que típicamente caracteriza a la enfermedad de Parkinson. 

En nuestro mundo actual, digital y permanentemente conectado, el empleo de dispositivos portátiles de estos tipos para medir telemétricamente diferentes parámetros en patologías neurológicas se va consolidando muy rápidamente. De hecho, en el mes de junio de 2022 la Food and Drug Administration (FDA; el organismo regulador del mercado farmacéutico en USA), aprobó el uso de un software denominado StrivePD Ecosystem como una aplicación para el Apple Watch que permite monitorizar diferentes parámetros en los pacientes parkinsonianos, tales como aspectos motores y no motores, episodios de rigidez y de temblor en reposo, así como la eficacia en la respuesta a medicación antiparkinsoniana. De manera similar, otra compañía con interés en telemedicina digital denominada NeuroRPM (Washington DC, USA), ha obtenido la aprobación de la FDA para el empleo de una aplicación de Apple Watch que monitoriza síntomas comunes de la enfermedad de Parkinson tales como bradicinesia (lentitud de movimiento), temblor y discinesia (movimientos anormales inducidos por medicación). Otra aplicación para el Apple Watch recientemente aprobada por la FDA para similares indicaciones es “Parky”, desarrollada por la compañía turca con base en Ankara denominada H2o Therapeutics. Dentro del prometedor campo de los dispositivos portátiles en el contexto de la enfermedad de Parkinson, un enfoque algo diferente ha sido el realizado por la compañía Cala Health (California, USA), quienes han diseñado un reloj de pulsera capaz de enviar estímulos eléctricos al paciente en el momento de comenzar a aparecer temblores y así poder corregirlos.