Un equipo de investigación de la University College de Londres (UCL) y del Hospital Oftalmológico Moorfields, en Reino Unido, ha identificado marcadores que indican la presencia de la enfermedad de Parkinson en pacientes una media de siete años antes de la presentación clínica, según publican en la revista ‘Neurology’, la revista médica de la Academia Estadounidense de Neurología.
Esta es la primera vez que alguien ha mostrado estos hallazgos varios años antes del diagnóstico, y estos resultados fueron posibles gracias al mayor estudio realizado hasta la fecha sobre imágenes retinianas en la enfermedad de Parkinson.
El estudio identificó marcadores del Parkinson en las exploraciones oculares con la ayuda de la inteligencia artificial (IA). Su análisis del conjunto de datos AlzEye se repitió utilizando la base de datos más amplia del Biobanco del Reino Unido (voluntarios sanos), que replicó los descubrimientos.
Conjunto de datos AlzEye
El uso de estos dos grandes y potentes conjuntos de datos ha permitido al equipo identificar estos marcadores sutiles, a pesar de que la enfermedad de Parkinson tiene una prevalencia relativamente baja (0,1-0,2% de la población). La generación del conjunto de datos AlzEye fue posible gracias a INSIGHT, la mayor base de datos del mundo de imágenes retinianas y datos clínicos asociados.
El uso de datos procedentes de exploraciones oculares ha revelado anteriormente signos de otras enfermedades neurodegenerativas, como el Alzheimer, la esclerosis múltiple y, más recientemente, la esquizofrenia, en un campo de investigación emergente y apasionante denominado «oculómica».
Los escáneres oculares y los datos oculares también han revelado la propensión a la hipertensión arterial, las enfermedades cardiovasculares, incluidos los accidentes cerebrovasculares, y la diabetes.
Tomografía de coherencia óptica
Los médicos saben desde hace tiempo que el ojo puede actuar como una «ventana» al resto del cuerpo, lo que permite conocer directamente muchos aspectos de nuestra salud. En la actualidad, las imágenes de alta resolución de la retina forman parte de la rutina oftalmológica, en particular un tipo de escáner 3D conocido como «tomografía de coherencia óptica» (TCO), muy utilizado en clínicas oftalmológicas y ópticas.
En menos de un minuto, una TCO muestra un corte transversal de la retina (la parte posterior del ojo) con un nivel de detalle de hasta una milésima de milímetro.
Estas imágenes son muy útiles para vigilar la salud ocular, pero su valor va mucho más allá, ya que la exploración de la retina es la única forma no intrusiva de ver las capas de células que se encuentran bajo la superficie de la piel.
En los últimos años, los investigadores han empezado a utilizar potentes ordenadores para analizar con precisión un gran número de TCO y otras imágenes oculares, en una fracción del tiempo que tardaría un ser humano.
Uso de inteligencia artificial
Gracias a un tipo de inteligencia artificial conocida como «aprendizaje automático», los ordenadores son ahora capaces de descubrir información oculta sobre todo el cuerpo a partir de estas imágenes, mediante la oculómica.
El doctor Siegfried Wagner, del Instituto de Oftalmología de la UCL y Hospital Oftalmológico Moorfields e investigador principal de otros estudios sobre el AlzEye, reconoce «la capacidad de los ordenadores para descubrir información oculta sobre todo el cuerpo a partir de estas imágenes».
Este estudio confirmó informes anteriores sobre un grosor significativamente menor de la GCIPL (capa plexiforme interna de células ganglionares), mientras que por primera vez se observó un grosor menor de la INL. Además, encontró que un grosor reducido de estas capas estaba asociado con un mayor riesgo de desarrollar la enfermedad de Parkinson, más allá de lo que confieren otros factores o comorbilidades.
Los autores apuntan que se necesitan estudios futuros para determinar si la progresión de la atrofia GCIPL es impulsada por los cambios cerebrales en la enfermedad de Parkinson, o si el adelgazamiento INL precede a la atrofia GCIPL. Explorar esto podría ayudar a explicar el mecanismo y determinar si las imágenes retinianas podrían apoyar el diagnóstico, pronóstico y manejo complejo de los pacientes afectados por la enfermedad de Parkinson.
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