Los relojes inteligentes están revolucionando el estudio de las enfermedades psiquiátricas al recopilar datos físicos y fisiológicos de los usuarios. Un reciente estudio, liderado por investigadores de Yale y la Universidad de Barcelona, utiliza estos dispositivos para predecir trastornos como el TDAH y la ansiedad, identificando patrones que vinculan la salud mental con factores genéticos. Este enfoque promete mejorar diagnósticos y tratamientos en psiquiatría, abriendo nuevas posibilidades en biomedicina.
Los relojes inteligentes, también conocidos como smartwatches, están abriendo nuevas posibilidades en el estudio de la salud mental y las mutaciones asociadas a trastornos psiquiátricos. Esta es una de las conclusiones más destacadas de un reciente estudio publicado en la revista Cell, bajo la dirección del coautor principal Mark Gerstein, de la Universidad de Yale, con la colaboración del profesor Diego Garrido Martín, del Departamento de Genética, Microbiología y Estadística de la Facultad de Biología de la Universidad de Barcelona.
Los dispositivos son capaces de recopilar datos físicos y fisiológicos de los usuarios, lo que los convierte en herramientas potencialmente valiosas en biomedicina para entender mejor las enfermedades cerebrales y los trastornos del comportamiento. A través del análisis de información proporcionada por más de 5.000 adolescentes, el equipo investigador logró entrenar modelos de inteligencia artificial que permiten predecir diversas enfermedades psiquiátricas y descubrir genes asociados a estas afecciones.
El catedrático Mark Gerstein señala que, tradicionalmente, un médico evalúa los síntomas para diagnosticar una enfermedad. Sin embargo, este estudio se centra en procesar datos obtenidos a través de dispositivos portátiles para ofrecer un diagnóstico más integral y vincularlo con factores genéticos subyacentes.
La detección cuantitativa de enfermedades suele ser complicada; sin embargo, los sensores portátiles que recogen datos continuamente podrían ser la solución. En esta investigación se utilizaron datos del estudio sobre el desarrollo cognitivo del cerebro en adolescentes, que incluye mediciones como frecuencia cardíaca, gasto calórico e intensidad del sueño.
Jason Liu, coautor principal del estudio, menciona que al procesar adecuadamente los datos recolectados por los relojes inteligentes, se pueden utilizar como un fenotipo digital. Este término se refiere a características medibles rastreadas mediante herramientas digitales. Liu añade que esto puede servir como herramienta diagnóstica o biomarcador y ayudar a establecer conexiones entre enfermedades y genética.
A medida que el equipo avanzaba en su investigación, desarrollaron metodologías para transformar grandes volúmenes de datos crudos en información útil para entrenar modelos de inteligencia artificial. Los hallazgos revelaron que la frecuencia cardíaca era clave para predecir el TDAH, mientras que la calidad del sueño resultó fundamental para identificar niveles de ansiedad.
Gerstein concluye que estos descubrimientos sugieren que los datos provenientes de relojes inteligentes pueden ofrecer información valiosa sobre cómo los patrones físicos y conductuales se relacionan con diversas enfermedades psiquiátricas. Además, estos datos podrían facilitar la diferenciación entre subtipos dentro del TDAH.
La investigación también exploró si las mutaciones genéticas influían en los datos recopilados por los dispositivos en individuos sanos comparados con aquellos diagnosticados con TDAH. Se identificaron 37 genes relacionados con esta condición; sin embargo, no se hallaron asociaciones directas con diagnósticos específicos. Esto resalta el valor añadido del uso continuo de datos provenientes de relojes inteligentes.
Walter Roberts, profesor asistente en Yale y coautor principal del estudio, afirma que este método tiene un gran potencial para abordar desafíos históricos en psiquiatría y podría transformar nuestra comprensión sobre genética y síntomas relacionados con trastornos psiquiátricos.
Aunque el enfoque actual se ha centrado en el TDAH y la ansiedad, los investigadores esperan extender su aplicación a otras enfermedades neurológicas o neurodegenerativas. Confían en que sus hallazgos inspiren un cambio hacia medidas conductuales más cuantitativas que sean útiles para identificar biomarcadores genéticos.
Artículo referencial:
Liu, Jason J.; Borsari, Beatrice et al. «Digital phenotyping from wearables using AI characterizes psychiatric disorders and identifies genetic associations». Cell, diciembre de 2024. DOI: 10.1101/2024.09.23.24314219