GEMA ROMERO.- Un estudio de la Universidad de Stanford (Estados Unidos) demuestra que es posible conocer el inicio de una infección, una inflamación e incluso la resistencia la insulina precursora de la diabetes tipo 2, utilizando los wearables, o dispositivos portátiles, como un smartwatch, según ha publicado la revista PLOS Biology. Ello es posible gracias a que estos dispositivos monitorizan la frecuencia cardíaca, la actividad física, la temperatura corporal y otras variables que pueden revelar el inicio de diferentes enfermedades antes de que existan síntomas evidentes.
El equipo de investigadores de la Facultad de Medicina de la Universidad de Stanford, liderados por el profesor Michael Snyder, recogió cerca de 2.000 millones de mediciones de 60 personas, incluyendo datos continuos de los biosensores de los dispositivos portátiles de cada participante y datos periódicos de pruebas de laboratorio, bioquímica y análisis genético, entre otros.
Los participantes utilizaron entre uno y ocho dispositivos de los disponibles en el mercado que recogieron más de 250.000 mediciones al día. Así, pudieron recopilar datos sobre el peso, el ritmo cardíaco, el oxígeno en sangre, la temperatura corporal, así como el nivel de actividad física, incluyendo las horas de sueño, el número de pasos, si andaban, corrían o montaban en bicicleta; el número de calorías gastadas y hasta la exposición a rayos gamma y rayos X.
Con todos estos datos, el estudio que ahora se publica, demuestra que, dado un rango básico de valores para cada persona, es posible monitorizar las desviaciones y asociarlas con las condiciones ambientales, la enfermedad u otros factores que afectan a la salud. Para ello diseñaron unos algoritmos para captar esos patrones de cambio que pueden contribuir potencialmente al diagnóstico clínico temprano. Su objetivo, según los autores es “anticipar y prevenir la enfermedad en las personas sanas y diagnosticar y tratar con mayor precisión la enfermedad en los enfermos”.
Posibles enfermedades a detectar
Para Michael Snyder, autor principal del estudio y también uno de los sujetos participantes en el mismo –de hecho, sus mediciones permitieron el diagnóstico de la enfermedad de Lyme antes de que hubiera síntomas claros— “los resultados del estudio actual plantean la posibilidad de identificar enfermedades inflamatorias en individuos que ni siquiera saben que están enfermando”.
Por ejemplo, en varios participantes, las lecturas más altas de lo normal para la frecuencia cardíaca y la temperatura se correlacionaron con el aumento de los niveles de proteína C reactiva en los análisis de sangre. La proteína C reactiva es un marcador del sistema inmunológico para la inflamación, enfermedades autoinmunes, desarrollo de enfermedades cardiovasculares o incluso cáncer.
Los propios datos de Snyder revelaron cuatro episodios separados de enfermedad e inflamación, incluyendo la infección por la enfermedad de Lyme y otro proceso del que él no era consciente hasta que vio los datos de sus sensores y un nivel aumentado de proteína C reactiva.
Los dispositivos portátiles o wearables también podrían ayudar a distinguir a los participantes con resistencia a la insulina, un precursor de la diabetes tipo 2. De los 20 participantes que recibieron pruebas de glucosa, 12 eran resistentes a la insulina. El equipo diseñó y probó un algoritmo que combinaba los pasos diarios de los participantes, la frecuencia cardíaca diurna y la diferencia entre la frecuencia cardíaca diurna y nocturna. El algoritmo fue capaz de procesar los datos de sólo estas pocas medidas para predecir qué individuos en el estudio era probable que fueran resistentes a la insulina.
El futuro de los wearables
Durante una visita al médico, los pacientes normalmente tienen su presión arterial y temperatura corporal medida, pero estos datos se recogen en momentos puntuales. Sin embargo, los investigadores biomédicos prevén un futuro en el que la salud humana se vigile continuamente.
«Tenemos más sensores en nuestros coches que en las personas», sostiene Snyder. En el futuro, esa situación se revertirá y la gente tendrá más sensores que los coches. Sólo en Estados Unidos ya se han vendido más de 50 millones de relojes inteligentes y otros 20 millones de monitores de fitness. “La mayoría se utilizan para realizar un seguimiento de la actividad física, pero podrían ajustarse fácilmente para realizar un seguimiento más directo de las medidas de salud”, afirma Snyder.
Así, cada persona podría conocer sus propios rangos basales normales para docenas de medidas. El análisis automático de datos podría detectar patrones de datos atípicos e indicar el inicio de mala salud, proporcionando una oportunidad para la intervención, prevención o curación.
«La información recopilada podría ayudar al diagnóstico de la enfermedad, aunque es previsible que existan algunos problemas iniciales para integrar los datos en la práctica clínica», explica Snyder. Por ejemplo, los pacientes pueden querer proteger la privacidad de sus datos fisiológicos o pueden querer compartir sólo algunos de ellos. «Sin embargo, a largo plazo soy muy optimista de que los biosensores personales nos ayudarán a mantener una vida más saludable», finaliza.
