El habla de los pacientes puede ayudar a diseñar nuevos biomarcadores no invasivos capaces de realizar una detección diferencial de la enfermedad del Parkinson. Ésta es la base del trabajo que están llevando a cabo investigadores de la Universidad Politécnica de Madrid (UPM), junto con científicos del MIT y de la Johns Hopkins University (JHU) y que han publicado las revistas PLOS ONE y Applied Soft Computing. La investigación podría abrir la puerta para el desarrollo de sistemas automáticos de cribado y evaluación objetiva de la enfermedad que ayude a un diagnóstico precoz.
Por el momento 2,9 años es el tiempo que, de media, se necesita para identificar la enfermedad de Parkinson, gracias principalmente a la sospecha clínica. Es decir, que la precisión diagnóstica varía considerablemente según la duración de la enfermedad, la edad, la experiencia del médico y la evolución. La incertidumbre en el diagnóstico, unida a la degeneración que se produce antes del inicio de cualquier tratamiento a consecuencia del tiempo transcurrido, tiene un evidente impacto en la calidad de vida de los pacientes. Tal y como ha explicado Juan Ignacio Godino, investigador de la UPM, “la detección temprana del párkinson, junto con la anticipación en el inicio del tratamiento, tendría importantes efectos tanto para la calidad de vida de los pacientes como para el sistema asistencial, permitiendo a su vez el desarrollo de nuevas terapias y comprender mejor la enfermedad y su evolución”.
Aún no se han identificado marcadores tempranos robustos y no invasivos, pero en las últimas décadas, investigaciones precedentes han asegurado que la voz y el habla se ven afectadas aún en estadios presintomáticos de la enfermedad. Es decir, que podrían servir de base para desarrollar sistemas automáticos fiables de diagnóstico diferencial y cribado.
Ésta es la base de la que parten estos investigadores, cuyo objetivo es desarrollar biomarcadores basados en técnicas de procesado digital de la señal y aprendizaje de máquina que faciliten la detección temprana, caracterización y monitorización de distintos tipos de desórdenes neurológicos que se manifiestan a través de la voz, centrándose especialmente en el Parkinson. Según los primeros resultados, no sólo se ha visto que el habla es portadora de información relevante para el diagnóstico diferencial de esta enfermedad neurodegenerativa, sino también que la extracción de características de interés se puede llegar a automatizar de manera sencilla.
