Investigadores de China desarrollaron un nuevo método potencial para detectar la enfermedad de Parkinson utilizando cera del oído.
Los hallazgos de la publicación se dieron a conocer en el American Chemical Society (ACS), en donde detallan que el cerumen puede contener compuestos orgánicos volátiles (VOCs) asociados a esta enfermedad neurológica.
Apoyados en un software de inteligencia artificial, los científicos lograron diferenciar con certeza cuál era el grupo de personas sanas y quiénes eran pacientes con párkinson.
Detalles del estudio
El método se basa en la identificación de cuatro compuestos específicos en la cera: etilbenceno, 4-etiltolueno, pentanal y 2-pentadecyl-1,3-dioxolano.
Estos compuestos volátiles, al parecer, presentan concentraciones significativamente diferentes en pacientes con párkinson. A partir de ellos, el equipo desarrolló un modelo de cribado olfativo artificial que alcanzó una precisión del 94 % en las muestras de cerumen de personas con y sin párkinson.
El quipo entrenó un sistema olfativo de inteligencia artificial (AIO) con sus datos de COV de cerumen. El modelo de cribado basado en AIO resultante categorizó con una precisión del 94 % las muestras de cerumen de personas con y sin EP.
«El sistema AIO podría utilizarse como herramienta de cribado de primera línea para la detección temprana de la EP y facilitar la intervención médica temprana, mejorando así la atención al paciente», explica el Dr. Dong, parte de la investigación.
Los investigadores señalan que el cerumen es una muestra ideal por su estabilidad, ya que al estar dentro del oído está menos expuesto al aire y a contaminantes ambientales que otras secreciones como el sebo de la piel, método empleado anteriormente en otras investigaciones.
De esta manera, este avance se convierte en una alternativa más fiable para estudios metabólicos relacionados con enfermedades neurodegenerativas. Para comprobar la eficacia del modelo, se utilizaron muestras de 209 personas, de las cuales 108 tenían diagnóstico confirmado de Parkinson.
«Mediante la integración de sensores de ondas acústicas de superficie (GC-SAW) mediante cromatografía de gases con un modelo de red neuronal convolucional (CNN), el sistema alcanza una precisión de hasta el 94,4 %», detalla el informe.
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¿Qué es lo próximo?
Aunque los resultados son prometedores, los autores del estudio insisten en que se trata de un análisis preliminar.
Será necesario validar estos hallazgos con más pacientes, en distintas fases de la enfermedad y con una mayor diversidad geográfica, antes de considerar su aplicación clínica a gran escala.
“Este método es un experimento a pequeña escala, realizado en un solo centro en China”, afirma Dong. “El siguiente paso es realizar más investigaciones en diferentes etapas de la enfermedad, en múltiples centros de investigación y entre diversos grupos étnicos, para determinar si este método tiene mayor valor práctico”.
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