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Fuente: La Verdad (Ababol)

El Laboratorio de Cronobiología y Cronodisrupción de la Universidad de Murcia es un referente a nivel nacional e internacional en la materia. Entre otras áreas de trabajo, su equipo es especialista en la monitorización de ritmos circadianos en humanos, es decir, en el análisis de los cambios en las características físicas y mentales que ocurren en el transcurso de un día en cada persona.

Estos ritmos, que vienen regidos por los ciclos de sueño/vigilia y las variaciones en la melatonina durante los mismos, juegan un papel fundamental en el correcto funcionamiento del organismo, por tanto, son de gran utilidad en campos como el de la medicina personalizada, donde los fármacos producen uno u otro efecto, dependiendo del momento del día en el que se administren, por ejemplo; pero también a la hora de detectar enfermedades de manera temprana.

No obstante, confiesa Jesús Vicente Martínez, investigador predoctoral de la Fundación Séneca en el Laboratorio de Cronobiología de la UMU, por mucho que en Laboratorio de Cronobiología se sepa mucho de Biorritmos, sus miembros no están exentos (él el primero) de tener semanas (o meses...) en las que se les descuadra completamente el sistema circadiano: «Ni dormimos bien, ni tomamos la luz que tenemos que tomar, ni comemos cuando tenemos que comer... Ya lo dice el dicho: en casa del herrero, cuchara de palo, supongo». A pesar de esta circunstancia mantienen un nivel de trabajo excelente.

Considerando el marco de medicina personalizada, precisamente Jesús Vicente se planteó la idea de que se pueden desarrollar modelos matemáticos basados en inteligencia artificial que sean capaces de tener en cuenta las diferencias de cada persona (factores biométricos, edad, sensibilidad a la luz u otros factores personales) para poder detectar mejor posibles patologías y, si fuera necesario, poder intervenir de forma más precisa, más personalizada.

Asegura que «esta hipótesis no es nada descabellada, pues los modelos se nutren de una gran cantidad de medidas, tanto de sujetos sanos como de pacientes de distintas unidades clínicas». Estas medidas son posibles gracias al desarrollo y popularización en los últimos años de la conocida como 'Tecnología Wearable' (dispositivos como acelerómetros, sensores de luz, sensores de movimiento, sensores pulso y frecuencia cardíaca, etc.) que permiten realizar registros de semanas completas sobre un sujeto, sin la menor influencia en su vida diaria. «Estos dispositivos son a día de hoy precisos y asequibles, y creemos que pueden convertirse en un gran aliado de la salud y de la medicina personalizada porque la gran cantidad de datos registrados (Big data) son el alimento perfecto de modelos de inteligencia artificial», apunta.

En su tesis doctoral, 'Detección temprana de enfermedades mediante el uso combinado de biomarcadores circadianos e Inteligencia Artificial', Jesús Vicente pretende llevar a cabo el desarrollo e implementación de modelos matemáticos para identificar biomarcadores circadianos, que se utilizarán para discriminar a una población o persona sana (sin patologías) de una población o persona con ciertas patologías o enfermedades.

Un biomarcador, de forma general, es un signo, una variable o una molécula que se puede medir en una persona y que indica cómo se encuentra con respecto a algo. Por ejemplo, un nivel alto de colesterol en sangre o una presión sanguínea elevada podrían ser biomarcadores de un mal estado del sistema cardiovascular. Un biomarcador circadiano parte del mismo principio, pero aplicado al sistema circadiano. En este caso, por ejemplo, la temperatura corporal de una persona sana fluctúa de forma natural entre la noche y el día. Es decir, una alta diferencia de temperatura corporal entre la noche y el día es un biomarcador, aunque pueda parecer extraño, de un buen estado del sistema circadiano.

«Si medimos de forma continua durante unos días la temperatura corporal a una persona y observamos que no hay diferencia entre la noche y el día, es un signo claro de que algo no está funcionando bien. Y al igual que la temperatura, hay otros biomarcadores circadianos muy usados en clínica e investigación, como por ejemplo el nivel de melatonina en sangre o saliva», explica el investigador de la Fundación Séneca.

Clave social

Con su trabajo, Jesús Vicente pretende ahondar en uno de los problemas clave a los que se enfrenta la asistencia sanitaria pública en los países industrializados y en España en particular: la tendencia global hacia una sociedad cada vez más medicalizada y envejecida, con el consiguiente aumento del tiempo que las personas permanecen en situación de dependencia y fragilidad.

Un enfoque mediante Inteligencia Artificial se encuentra en concordancia con el estado de la tendencia en investigación Biosanitaria y la medicina moderna, en la que se está pasando de la simple búsqueda de la cura a una enfermedad, a una gestión más integral de la salud a lo largo de toda la vida, considerando además las diferencias entre una persona y otra. Es decir, medicina integral y personalizada. Considerando este enfoque integral de la medicina como un objetivo a medio-largo plazo, Vicente señala que la evaluación del sistema circadiano y la Cronómica suponen unos de los pilares sobre los que apoyarse, ya que disrupciones en el sistema circadiano se han asociado a una mayor incidencia de diversas patologías y enfermedades crónicas, además de con el empeoramiento de otras previamente existentes. De hecho, diversos estudios epidemiológicos han asociado la disrupción continuada del sistema circadiano con enfermedades metabólicas, enfermedades cardiovasculares, deficiencias cognitivas, párkinson o cáncer, entre otras.

«Mi tesis se centra principalmente en cómo nos afecta la luz que nos llega a través de la retina, ya que la luz es el factor ambiental que más influye en el estado del sistema circadiano», dice. Es importante destacar que la exposición a ritmos de luz inadecuados es la principal causa las disrupciones del sistema circadiano que dan lugar a las patologías antes mencionadas. «Con ritmos de luz inadecuados me refiero a los provocados por el uso de dispositivos electrónicos con pantalla (móvil, Tablet, ordenador) a horas a las que no se deberían usar o incluso a los que surgen de situaciones más forzadas, como el trabajo a turnos o el jet-lag».

El objetivo final es poder aplicar los modelos desarrollados en clínica, tanto a la detección temprana de patologías, facilitando un diagnóstico previo, como a la intervención, si es necesaria, para sugerir acciones puntuales, cambios en pautas diarias del paciente o la remisión a un especialista para su evaluación.

Para el desarrollo de los mismos, cuentan con la colaboración de Salvador Bará, profesor de Física de la Universidad de Santiago de Compostela, experto en contaminación lumínica y óptica visual, así como con el apoyo del grupo de Inteligencia Artificial e Ingeniería del Conocimiento de la Universidad de Murcia. Asimismo, el Laboratorio realiza colaboraciones periódicas con otros grupos del Centro de Investigación Biomédica en Red (Ciber) del Instituto Carlos III, al cual pertenecen.

Por el momento, la tesis doctoral se encuentra en una fase inicial por lo que todavía no se puede hablar de ningún resultado clínico, dado que no se han podido aplicar los modelos predictivos en clínica. Pero con respecto al desarrollo de los modelos en sí, los resultados en las pequeñas pruebas que han realizado hasta ahora son prometedores y parece que, con la aplicación conjunta de monitorización circadiana ambulatoria (Big data) y modelos matemáticos de Inteligencia Artificial, se va a poder caracterizar grupos poblaciones e incluso sujetos de forma mucho más precisa. «Cruzamos los dedos porque dentro de unos meses todo lo que está tentativamente en el aire se confirme», comenta Jesús Vicente.