Algoritmo español para predecir crisis epilépticas

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Algoritmo español para predecir crisis epilépticas

Juan Pardo Albiach, Francisco Zamora, Paloma Botella y Javier Muñoz (de izquierda a derecha)
Juan Pardo Albiach, Francisco Zamora, Paloma Botella y Javier Muñoz (de izquierda a derecha)

La epilepsia es una enfermedad cerebral crónica que afecta a personas de todo el mundo y genera convulsiones, que pueden afectar a una parte o la totalidad del cuerpo, llegando incluso a producir pérdidas de conocimiento. Convivir con ella es complicado, pues quien la padece nunca sabe cuándo se va a desencadenar una crisis epiléptica. Pero se abre un punto de esperanza. Un equipo de profesores e investigadores de la Universidad Cardenal Herrera (UCH-CEU) de Valencia ha desarrollado un algoritmo que avisaría con antelación (unos 20 minutos) de que una persona va a sufrir un ataque de este tipo.

Pero, ¿qué es un algoritmo y cómo pueden ayudar la Matemática y la Informática en un problema médico? Lo explica Juan Pardo Albiach, doctor en Ingeniería Informática, profesor de esta materia en la UCH-CEU y director del grupo ESAI, que es el equipo de investigación que ha llevado a cabo el proyecto: “Un algoritmo es un conjunto de pasos a seguir para encontrar la solución a un problema. En este caso, estamos hablando, desde un punto de vista informático, de cuáles serían los pasos que debe seguir un programa para que éste detectara que la señal que viene del cerebro se corresponde con un estado previo a una crisis epiléptica”.

Más al detalle: “El algoritmo se traduciría en un pequeño programa informático almacenado en un dispositivo de reducidas dimensiones, como podría ser un chip subcutáneo, o un dispositivo externo, que sea capaz de recoger la señal que proviene del cerebro para poder anticiparse a una posible crisis epiléptica”, especifica Pardo Albiach, quien pone en lenguaje más sencillo lo que significa el proyecto: “De lo que se trataría es de desarrollar un sistema que pudiera avisar a una persona con este problema con suficiente antelación, para poder ponerse en una situación de seguridad [por ejemplo, si está conduciendo] o tomarse la medicación que necesita”.

¿Y cómo puede llegarse a este extremo de predicción? Gracias a la comprobación de la existencia de un estado previo a un ataque epiléptico, denominado preictal. “Hasta ahora esto no se había podido demostrar, porque no existían grabaciones de señal del cerebro de larga duración en personas con epilepsia. Con el presente proyecto se ha podido ver que sí que existe ese denominado estado de preictal, y por tanto se hace más factible la predicción de crisis”, explica Pardo Albiach. El siguiente paso, “seguir avanzando en el conocimiento, por un lado de la propia enfermedad y por otro, de ver a qué personas puede beneficiar esto, ya que su calidad de vida mejoraría en mucho”.

Grupo multidisciplinar

El grupo de investigación que ha desarrollado el presente proyecto se denomina ESAI (Embedded Systems and Artificial Intelligence Group). Es un grupo multidisciplinar integrado por investigadores de diferentes áreas relacionadas con la informática, las matemáticas y la estadística. Además del propio Juan Pardo Albiach, lo componen Francisco Zamora Martínez, asimismo doctor en Ingeniería Informática y profesor en la UCH-CEU; Paloma Botella Rocamora, doctora en Matemáticas e investigadora en la Dirección General de Salud Pública de la Generalitat Valenciana; y Javier Muñoz Almaraz, también doctor en Matemáticas y profesor en Ingeniería Informática en la misma universidad valenciana.

Matemáticos e ingenieros informáticos abordando soluciones para problemas médicos. ¿Cómo se ponen a investigar este campo? “Todo surge a partir de la participación en la competición de investigación propuesta en la plataforma Kaggle. El reto que allí se planteaba parecía interesante y similar en su posible solución a otras áreas en las que estamos trabajando, como es la de la eficiencia energética, donde también tratábamos señales eléctricas similares a las del cerebro”, apunta Pardo Albiach.

Por esa misma razón, para realizar el presente proyecto contaron con la colaboración de expertos en Medicina, “investigadores de la clínica Mayo en Estados Unidos, que es una de las instituciones más prestigiosas de ese país”, señala Juan Pardo Albiach . “También han colaborado y esponsorizado el reto el National Institute of Health (NIH) estadounidense, la Epilepsy Foundation y la American Epilepsy Society, en colaboración con la Universidad de Pensilvania”, añade.

Su trabajo les ha valido el tercer premio en el American Epilepsy Society Seizure Prediction Challenge

Tras la publicación del proyecto en la revista Brain (“un hito importante, pues es una revista de reconocido prestigio”, apunta Pardo Albiach), queda por conocer su viabilidad. El director del grupo ESAI avanza que hay una compañía que ya ha contactado con ellos: “Hay una empresa que está interesada en desarrollar un dispositivo tipo reloj, más un teléfono móvil, y que para final de año pretende tener un primer prototipo. Nosotros vamos a colaborar con ellos a partir lo que hemos aprendido en este proyecto, aunque es cierto que este reto es bastante más difícil, pues contaríamos con muchas menos señales, dado que el dispositivo tiene que ser portátil y poco intrusivo”.

Tercer premio

El caso es que su trabajo les ha valido el tercer premio en el American Epilepsy Society Seizure Prediction Challenge (en el que participaron 502 equipos de universidades de todo el mundo, como Stanford o el MIT), lo que habla mucho y bien no solo de su trabajo, sino de la investigación española en general. “La investigación es un bien al servicio de la sociedad que debe ser siempre potenciado y protegido, pues es lo que nos permite avanzar hacia una sociedad mejor, esto creo que es indiscutible. Creo que en España hay un buen nivel investigador que necesita ser potenciado mucho más. Todo esfuerzo investigador debe apoyarse sobre todo con más recursos, tanto públicos como privados”, sentencia Pardo Albiach.

¿Y ahora qué, hacia dónde dirige sus pasos el grupo ESAI? “Seguimos trabajando con el tema de la epilepsia y hemos empezado a colaborar en otro proyecto relacionado con el diagnóstico de la prediabetes, ya que en futuro esto será un problema a nivel mundial. Y por último, en otra área totalmente distinta, seguimos trabajando en temas de eficiencia energética en el hogar, desarrollando sistemas predictivos que permitan reducir los consumos energéticos en las viviendas”.