Un equipo de investigación de la University College de Londres (UCL) y del Hospital Oftalmológico Moorfields, en Reino Unido, ha identificado marcadores que indican la presencia de la enfermedad de Parkinson en pacientes una media de siete años antes de la presentación clínica, según publican en la revista Neurology, la revista médica de la Academia Estadounidense de Neurología.
Esta es la primera vez que alguien ha mostrado estos hallazgos varios años antes del diagnóstico, y estos resultados fueron posibles gracias al mayor estudio realizado hasta la fecha sobre imágenes retinianas en la enfermedad de Parkinson.
El estudio identificó marcadores del párkinson en las exploraciones oculares con la ayuda de la inteligencia artificial (IA). Su análisis del conjunto de datos AlzEye se repitió utilizando la base de datos más amplia del Biobanco del Reino Unido (voluntarios sanos), que replicó los descubrimientos.
El uso de estos dos grandes y potentes conjuntos de datos ha permitido al equipo identificar estos marcadores sutiles, a pesar de que la enfermedad de Parkinson tiene una prevalencia relativamente baja (0,1-0,2% de la población). La generación del conjunto de datos AlzEye fue posible gracias a INSIGHT, la mayor base de datos del mundo de imágenes retinianas y datos clínicos asociados.
El uso de datos procedentes de exploraciones oculares ha revelado anteriormente signos de otras enfermedades neurodegenerativas, como el alzhéimer, la esclerosis múltiple y, más recientemente, la esquizofrenia, en un campo de investigación emergente y apasionante denominado «oculómica».
Los escáneres oculares y los datos oculares también han revelado la propensión a la hipertensión arterial, las enfermedades cardiovasculares, incluidos los accidentes cerebrovasculares, y la diabetes.
Los médicos saben desde hace tiempo que el ojo puede actuar como una «ventana» al resto del cuerpo, lo que permite conocer directamente muchos aspectos de nuestra salud. En la actualidad, las imágenes de alta resolución de la retina forman parte de la rutina oftalmológica, en particular un tipo de escáner 3D conocido como «tomografía de coherencia óptica» (TCO), muy utilizado en clínicas oftalmológicas y ópticas.
En menos de un minuto, una TCO muestra un corte transversal de la retina (la parte posterior del ojo) con un nivel de detalle de hasta una milésima de milímetro.
Estas imágenes son muy útiles para vigilar la salud ocular, pero su valor va mucho más allá, ya que la exploración de la retina es la única forma no intrusiva de ver las capas de células que se encuentran bajo la superficie de la piel.
En los últimos años, los investigadores han empezado a utilizar potentes ordenadores para analizar con precisión un gran número de TCO y otras imágenes oculares, en una fracción del tiempo que tardaría un ser humano.
Gracias a un tipo de inteligencia artificial conocida como «aprendizaje automático», los ordenadores son ahora capaces de descubrir información oculta sobre todo el cuerpo a partir de estas imágenes, mediante la oculómica.
El doctor Siegfried Wagner, del Instituto de Oftalmología de la UCL y Hospital Oftalmológico Moorfields e investigador principal de otros estudios sobre el AlzEye, reconoce «la capacidad de los ordenadores para descubrir información oculta sobre todo el cuerpo a partir de estas imágenes».
«Me sigue sorprendiendo lo que podemos descubrir a través de los escáneres oculares —prosigue—. Aunque todavía no estamos preparados para predecir si un individuo desarrollará párkinson, esperamos que este método pueda convertirse pronto en una herramienta de preselección para las personas con riesgo de padecer la enfermedad».
«Descubrir signos de una serie de enfermedades antes de que aparezcan los síntomas significa que, en el futuro, las personas podrían tener tiempo de hacer cambios en su estilo de vida para prevenir la aparición de algunas afecciones, y los médicos podrían retrasar la aparición y el impacto de trastornos neurodegenerativos que cambian la vida», añade.
El profesor Alistair Denniston, oftalmólogo consultor de los Hospitales Universitarios de Birmingham, catedrático de la Universidad de Birmingham y parte del NIHR Moorfields BRC, destaca que «este trabajo demuestra el potencial de los datos oculares, aprovechados por la tecnología para captar signos y cambios demasiado sutiles para que los vean los seres humanos. Ahora podemos detectar signos muy tempranos de Parkinson, lo que abre nuevas posibilidades de tratamiento».
Por su parte, Louisa Wickham, directora médica de Moorfields, explica que «el aumento de la obtención de imágenes en una población más amplia tendrá un enorme impacto en la salud pública en el futuro y, con el tiempo, dará lugar a análisis predictivos. Los escáneres TCO son más escalables, no invasivos, de menor coste y más rápidos que los escáneres cerebrales para este fin».
La enfermedad de Parkinson es una afección neurológica progresiva, caracterizada por una reducción de la dopamina, y el examen post mortem de pacientes con enfermedad de Parkinson ha encontrado diferencias en la INL (capa nuclear interna) de la retina. En estudios anteriores en los que se utilizaron escáneres TCO se han hallado posibles anomalías morfológicas asociadas a la enfermedad, pero con inconsistencias.
Este estudio confirmó informes anteriores sobre un grosor significativamente menor de la GCIPL (capa plexiforme interna de células ganglionares), mientras que por primera vez se observó un grosor menor de la INL. Además, encontró que un grosor reducido de estas capas estaba asociado con un mayor riesgo de desarrollar la enfermedad de Parkinson, más allá de lo que confieren otros factores o comorbilidades.
Los autores apuntan que se necesitan estudios futuros para determinar si la progresión de la atrofia GCIPL es impulsada por los cambios cerebrales en la enfermedad de Parkinson, o si el adelgazamiento INL precede a la atrofia GCIPL. Explorar esto podría ayudar a explicar el mecanismo y determinar si las imágenes retinianas podrían apoyar el diagnóstico, pronóstico y manejo complejo de los pacientes afectados por la enfermedad de Parkinson.
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