Siguiéndole los pasos al Parkinson

Las enfermedades degenerativas crónicas avanzan gradualmente. ¿Cómo se puede medir si el paciente mejora o empeora? Sensores novedosos pueden ser la respuesta.

Deutsche Welle. Para el análisis, sólo se requiere un zapato. En este se fijan unos sensores de alta tecnología. Las mediciones que muestren los dispositivos serán utilizadas para optimizar el diagnóstico y la terapia en pacientes con trastornos crónicos del movimiento, tales como el Parkinson.

Jochen Klucken, profesor del departamento de Neurología Molecular del Hospital de la Universidad de Erlangen, Alemania, ha contribuido enormemente en el desarrollo de esta tecnología para el análisis de motricidad. El profesor comenta: "el sensor muestra el patrón del paso o desplazamiento del paciente; con estos datos podemos detectar, con buen nivel de precisión, el tipo de trastorno y cambios en el estado de salud”. Este dispositivo pequeño se puede integrar fácilmente en la vida diaria.

El hospital universitario y la Universidad Friedrich Alexander de Erlangen-Núremberg, junto con la empresa Astrum IT, desarrollaron el nuevo sensor y participan en el desarrollo de un laboratorio de motricidad.

Seguimiento en el hogar

Los sensores miden diferentes parámetros del paso: largo y velocidad, duración de fases (pasos y paradas), y la distancia entre el pie y el piso, entre otras cosas.

Los sensores se pueden colocar en cualquier tipo de zapato. Estos deben facilitar al paciente, poder observar cambios en su caminar en su hogar. "De esta manera ellos pueden detectar a tiempo si hay mejorías o si el medicamento tiene efecto o no”, dice el profesor Klucken. Se sabe que muchas enfermedades crónicas afectan el equilibrio y los movimientos al caminar.

Diversos algoritmos

La idea de generar una plantilla patrón del paso no es nueva. Jochen Klucken y su equipo solo dieron un paso más adelante. En comparación con los sensores normales de actividad, los nuevos sensores deben primeramente identificar si los daños en la movilidad están relacionados con una enfermedad específica. "El sistema se debe diseñar para detectar con precisión diferentes trastornos”, dice el Dr. Klucken. El algoritmo se debe definir de manera específica para cada tipo de enfermedad. Por ejemplo, pacientes con Parkinson presentan cambios en el movimiento que son muy diferentes a los de pacientes con problemas de rodilla o con enfermedades cardiovasculares. Cada enfermedad tiene un patrón de síntomas específicos. Por lo tanto, el sistema se debe programar para poder identificar cada padecimiento.

Análisis particular y específico

Este sensor también puede contener algoritmos específicos para otros trastornos que afectan el sistema nervioso, tales como la esclerosis múltiple (EM), la enfermedad de Huntington, o ataxia (descoordinación en el movimiento). Una vez que se diagnostica una enfermedad como estas, el médico da una terapia y el sensor se pone en acción para identificar relativamente rápido si el tratamiento tiene efecto al proporcionar el patrón del movimiento.

De esta manera el paciente no debe esperar una cita con el médico, puede comprobar por él mismo si ocurrieron cambios o no. Puede ver si la situación empeoró o si el medicamento está surtiendo efecto. Estas son las grandes ventajas que este tipo de análisis del movimiento proporcionan, según destaca el profesor Klucken. Además, el poder obtener datos que se pueden medir cuantitativamente es mucho más específico que la información proporcionada por los pacientes o parientes de los pacientes.

Un equipo interdisciplinario de ingenieros y médicos han trabajado cerca de 10 años con Jochen Klucken para desarrollar este sistema. El profesor Klucken ha publicado sus datos con respecto a la validación del sistema en varios artículos y en 2014 presentó la tecnología en el foro "MedTech Pharma”. Allí, Jochen Klucken mostró que el sensor ha podido describir acertadamente las características del paso de los pacientes con Parkinson: pasos lentos, cortos, levantan más el talón al dar el paso y el ángulo de elevación es diferente al de pacientes sanos.