REDACCIÓN.- Investigadores de la Universidad de California en San Francisco han desarrollado un biomarcador digital que podría emplear una cámara de teléfono adaptada para detectar una de las enfermedades más prevalentes del mundo como es la diabetes. Sería una solución de bajo coste y alternativa a los análisis que practican en el entorno hospitalario. La diabetes tipo 2 afecta a más de 450 millones de personas en todo el mundo y provoca complicaciones a nivel vascular, fallo renal o ceguera. Además, en la actual pandemia de COVID-19, la diabetes parece ser un factor que agrava los síntomas de la infección. Muchos diabéticos desconocen su condición con lo que no pueden tomar medidas para controlar la enfermedad.
Los investigadores, que publican su trabajo en la prestigiosa Nature Medicine creen que herramientas de cribado como la que han desarrollado, con tecnología que ya emplean la mayor parte de los teléfonos actuales, podría a la larga reducir la prevalencia de la diabetes a nivel global.
En el desarrollo de este biomarcador, los investigadores partieron de la hipótesis de que la cámara del teléfono podría ser capaz de detectar el daño que la diabetes provoca en los vasos sanguíneos a través de la medición de una señal denominad fotopletismografía, mediante la que se utiliza un haz de luz para determinar el volumen de un órgano. Esta técnica la incorporan los relojes inteligentes para monitorizar, por ejemplo, el ritmo cardiaco. En su investigación, los científicos emplearon el flash de la cámara de fotos para captar esa señal, los sutiles cambios de color en los vasos sanguíneos de la punta de los dedos y que se corresponden con cada latido de nuestro corazón.
En esta investigación se obtuvieron tres millones de grabaciones de fotopletismografía procedentes de cerca de 54.000 pacientes para desarrollar el algoritmo que identificó correctamente a 8 de cada 10 pacientes a través de esta señal lumínica. Pero entre las que determinó que no tenían diabetes, casi el 100 por cien efectivamente no sufrían esta dolencia. Su precisión lo acerca bastante a las herramientas de diagnóstico actuales.
