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Parkinson: Si haces esto al dormir podrías tenerlo

Investigadores de la Escuela de Medicina Mount Sinai, en Nueva York, desarrollaron un algoritmo que podría ayudar a facilitar la detección de Parkinson.

Parkinson: Si haces esto al dormir podrías tenerlo
|Foto de Canva en Canva

El Parkinson es una enfermedad neurodegenerativa que afecta al sistema nervioso y se caracteriza por la pérdida progresiva de funciones motoras. Aunque sus síntomas suelen aparecer de manera gradual, hay signos tempranos que podrían ayudar a detectarlo antes de que se manifieste completamente. Uno de estos signos está relacionado con el comportamiento a la hora de dormir, específicamente con el trastorno de conducta del sueño REM (RBD, por sus siglas en inglés), que podría estar vinculado a este padecimiento y a la demencia.

¿Qué es el trastorno de conducta del sueño REM (RBD)?

El trastorno de conducta del sueño REM (RBD) es una condición que provoca que las personas "actúen" sus sueños mientras duermen. Esto puede incluir movimientos bruscos, como gritar, reír o golpear a su pareja, debido a una disfunción en el cerebro que afecta la producción de dopamina, una sustancia química crucial para el control de los movimientos.

En personas con Parkinson y demencia, los niveles de dopamina son más bajos, lo que afecta la coordinación y el control del movimiento. Este trastorno afecta a aproximadamente el 5% de la población y, en algunos casos, los movimientos pueden ser tan intensos que los afectados se lastiman a sí mismos o a sus parejas.

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¿Cómo se puede diagnosticar el RBD y su relación con el Parkinson?

Diagnosticar el RBD puede ser complejo, ya que sus síntomas suelen confundirse con otros trastornos. Sin embargo, un equipo de investigadores de la Escuela de Medicina Mount Sinai en Nueva York ha desarrollado un algoritmo impulsado por inteligencia artificial (IA) que podría mejorar significativamente el diagnóstico de este trastorno.

Este algoritmo analiza grabaciones de vídeo durante las pruebas clínicas del sueño, detectando los movimientos característicos del RBD en la fase REM. En un estudio reciente con 170 pacientes, el algoritmo alcanzó una tasa de precisión del 92%, lo que lo convierte en una herramienta prometedora para diagnosticar este trastorno con mayor exactitud.

El Dr. Emmanuel During, profesor asociado de neurología en Mount Sinai, indicó que este enfoque automatizado podría implementarse en clínicas para facilitar diagnósticos más certeros y personalizados, evitando posibles errores. Además, la detección temprana del RBD podría ayudar a identificar a las personas con mayor riesgo de desarrollar enfermedades neurodegenerativas, como el Parkinson y la demencia, permitiendo así intervenciones más oportunas y mejorando la calidad de vida de los pacientes.

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