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Desarrollan un test automático que simplifica el diagnóstico del síndrome de apnea obstructiva del sueño

Desarrollan un test automático que simplifica el diagnóstico del síndrome de apnea obstructiva del sueño

Investigadores del CIBER-BBN en la Universidad de Valladolid demuestran la eficacia de un nuevo sistema basado en aprendizaje computacional que analiza sólo dos señales: la oximetría y el flujo aéreo

La mejora de las técnicas de detección del síndrome de apnea obstructiva del sueño (SAHS) es uno de los grandes retos para el avance en el abordaje clínico de este trastorno respiratorio, debido al retraso que implica el actual diagnóstico por polisomnografía hospitalaria en una Unidad del Sueño. Investigadores del CIBER-BBN en la Universidad de Valladolid y el Hospital Universitario Río Hortega de Valladolid han dado un nuevo paso en este camino, con el desarrollo de un test automático basado en técnicas de aprendizaje computacional (machine learning) que permite simplificar la detección de esta enfermedad.

La nueva técnica permite obtener resultados concluyentes con el análisis de dos únicas señales: la saturación de oxígeno en sangre y el flujo aéreo. Además, el registro de estos parámetros podrá hacerse en domicilio, empleando dispositivos portátiles ya disponibles en el mercado, lo que contribuirá a la accesibilidad de la prueba y permitirá evitar las demoras que conlleva el actual método de diagnóstico en unidades del sueño.

Este desarrollo es un ejemplo de los avances que el procesamiento de datos clínicos con inteligencia artificial (machine learning o deep learning) está aportando al avance biomédico, resultado de una mayor integración de la ciencia básica, con los avances en el campo de la ingeniería y las TIC, y la investigación clínica. Los resultados de este trabajo han sido publicados en la revista Scientific Reports.

Investigadores de la Universidad de Valladolid y del Hospital del Río Hortega que han desarrollado el test

Diagnóstico de la apnea del sueño

El Síndrome de Apnea-Hipopnea del Sueño (SAHS) es un trastorno respiratorio que se caracteriza por la repetición de episodios de reducción total o parcial del flujo aéreo mientras el paciente duerme. En respuesta a estos eventos respiratorios se producen diferentes cambios fisiológicos, como caídas en la saturación de oxígeno en sangre, cambios en la variabilidad del ritmo cardíaco y micro-despertares, que afectan negativamente a la salud y calidad de vida.

La polisomnografía hospitalaria (conocida como prueba del sueño), que registra la actividad neuromuscular y cardiorrespiratoria durante el sueño, es el standard en el diagnóstico del SAHS. Sin embargo, presenta importantes limitaciones, al ser muy intrusiva para el paciente y por su elevada complejidad. El paciente debe dormir al menos una noche en la unidad de sueño del hospital, cuya disponibilidad es baja, limitando su efectividad como técnica única de detección. Estos motivos, unidos a la elevada prevalencia de la enfermedad, han hecho que las unidades del sueño presenten desde hace años grandes cargas de trabajo y listas de espera.

Niño dormido. Fotografía: Mario A.P. CC-BY-SA-2.0

Sistema automático de ayuda al diagnóstico

La nueva herramienta diseñada por este equipo de investigadores, liderados por Roberto Hornero y Félix del Campo, permite reducir el número de señales registradas para estimar el diagnóstico de forma fiable, empleando únicamente dos registros: la oximetría (cantidad de oxígeno en sangre) y el flujo aéreo. De esta forma, se consigue reducir sensiblemente la complejidad de la prueba, con el consiguiente beneficio para el paciente.

Para aprovechar toda la información diagnóstica presente en estas señales, los investigadores han aplicado metodologías de procesado automático de señales biomédicas y de aprendizaje computacional. Concretamente, han empleado técnicas de análisis de series temporales para parametrizar las señales respiratorias tanto en el dominio del tiempo como de la frecuencia, con especial atención a su dinámica no lineal (medidas de entropía y complejidad). Posteriormente, mediante el uso de algoritmos, construyeron el conjunto óptimo de variables que mejor caracterizaba los cambios producidos por la enfermedad en estas señales.

A partir del análisis de los datos de 239 pacientes, los investigadores pudieron observar que “la información sobre la influencia de los eventos de apnea contenida en la oximetría y en el flujo aéreo es complementaria, y que su análisis conjunto condujo a un notable aumento del rendimiento de este método en comparación con los enfoques centrados en una solo variable”, explica Roberto Hornero, uno de los coordinadores del estudio. “El sistema automático desarrollado alcanzó una elevada concordancia y precisión diagnóstica con la polisomnografía estándar, significativamente mayores que enfoques previos basados en el análisis individual de las señales de oximetría o de flujo aéreo de forma aislada”, detalla el investigador.

La metodología propuesta, además, se ha basado en la realización de los registros de forma ambulatoria en el propio domicilio de los pacientes, con lo que también se ha conseguido incrementar la accesibilidad de la prueba, lo que podría permitir reducir las listas de espera en un futuro cercano. Actualmente existen dispositivos portátiles comerciales que monitorizan y almacenan ambas señales, por lo que la herramienta diseñada se podría integrar fácilmente en un protocolo de cribado domiciliario de la enfermedad.

La investigación fue cofinanciada por el CIBER-BBN, la Sociedad Española de Neumología y Cirugía Torácica (66/2016), la Gerencia Regional de Salud de Castilla y León (GRS 1472/A/17) y el Ministerio de Ciencia Innovación y Universidades (DPI2017-84280-R), así como por el Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER).

Bibliografía

Álvarez D, Cerezo-Hernández A, Crespo A, Gutiérrez-Tobal GC, Vaquerizo-Villar F, Barroso-García V, Moreno F, Arroyo CA, Ruiz T, Hornero R, del Campo F. A machine learning-based test for adult sleep apnoea screening at home using oximetry and airflow. Scientific Reports 2020; 10:5332. https://doi.org/10.1038/s41598-020-62223-4

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Caracterizado un sistema de nieblas en capas de Saturno

Caracterizado un sistema de nieblas en capas de Saturno

La UVa participa en una investigación de la Universidad del País Vasco que utiliza imágenes de alta resolución de la nave espacial Cassini

En la extensa atmósfera de hidrógeno del planeta Saturno, un mundo frío, lejano y gigante con unas diez veces el tamaño de la Tierra, se desarrolla una rica variedad de fenómenos meteorológicos que nos sirven para comprender mejor los que de forma semejante operan en la atmósfera terrestre. Entre ellos destaca por su singularidad el conocido hexágono, una sorprendente estructura ondulante que rodea a la región polar norte del planeta, y cuya forma parecería haber sido trazada por un geómetra.

Descubierta en 1980 por las naves espaciales Voyager 1 y 2 de la NASA, ha sido observada ininterrumpidamente desde entonces, a pesar del intenso y largo ciclo de estaciones del planeta. Por el interior de esta gigantesca onda planetaria fluye una estrecha y rápida corriente en chorro en donde los vientos alcanzan velocidades máximas de unos 400 km/hora. Mientras, curiosamente, la onda en sí misma permanece casi estática; es decir, apenas se desplaza con respecto a la rotación del planeta. Todas estas propiedades hacen que el hexágono sea un fenómeno altamente atractivo para los meteorólogos e investigadores de las atmósferas de los planetas.

La nave Cassini, que estuvo en órbita del planeta entre los años 2004 y 2017, tomó una inmensa cantidad de imágenes desde muy variadas distancias al planeta y ángulos de visión. En junio del año 2015, su cámara principal obtuvo imágenes del planeta a muy alta resolución, capaces de resolver detalles de uno o dos kilómetros, que capturaban las nieblas situadas sobre las nubes que trazan la onda hexagonal. Además, utilizó muchos filtros de color, desde el ultravioleta hasta el infrarrojo cercano, permitiendo así estudiar la composición de estas nieblas. Como apoyo para este estudio se usaron también imágenes del Telescopio Espacial Hubble tomadas 15 días más tarde y que muestran al hexágono visto desde arriba. Las imágenes de Cassini nos han permitido descubrir que en la región del hexágono encontramos un sistema de al menos siete nieblas superpuestas, de la misma forma que una tarta de varias capas, al menos, que se extienden desde la parte superior de las nubes hasta más de 300 km de altura sobre ellas”, ha declarado a la UVa el doctor Sanz Requena, que colabora en el estudio.
Cada capa de niebla tiene entre 7 y 18 kilómetros de espesor en vertical y de acuerdo con el análisis espectral contienen partículas muy pequeñas con radios del orden de 1 micra. Su composición química es exótica para nuestros estándares terrestres, ya que, debido a las bajas temperaturas en la atmósfera de Saturno, entre 120 grados y 180 grados bajo cero, pudieran estar compuestas por cristalitos de hielo de hidrocarburos como el acetileno, propino, propano, diacetileno, o incluso butano en el caso de las nieblas más altas.

Otro de los aspectos que el equipo ha estudiado es la regularidad en la distribución vertical de las nieblas. La hipótesis que proponen es que las nieblas están organizadas por la propagación vertical de ondas de gravedad que generan oscilaciones en la densidad y temperatura de la atmósfera, fenómeno bien conocido en la Tierra y otros planetas. Los investigadores plantean que es la propia dinámica del hexágono y su intensa corriente en chorro la que puede estar detrás de la formación de estas ondas de gravedad. En la Tierra también se han observado este tipo de ondas generadas por la corriente en chorro ondulante que con velocidades de 100 kilómetros por hora se dirige de Oeste a Este en las latitudes medias. El fenómeno pudiera ser semejante en ambos planetas, si bien las peculiaridades de Saturno hacen que este sea un caso único en el sistema solar. Este es un aspecto que queda pendiente para futuras investigaciones.

El trabajo realizado en este artículo por el investigador Sanz Requena, quien desarrolla su actividad dentro del GIR (grupo de investigación reconocido) Física Matemática que lidera el profesor Luis Miguel Nieto, está relacionado con el transporte radiativo. La investigación en este ámbito es fundamental para conocer la estructura vertical de la atmósfera, así como las características de los aerosoles. Esto, entre otras cosas, permite conocer a qué altura se localizan este tipo de fenómenos, lo que ayuda después al estudio dinámico. Las investigaciones continúan y en breve seguramente habrá más resultados interesantes.

La prestigiosa revista científica Nature Communications publica un artículo sobre la investigación que desarrollan científicos de la UPV-EHU y en la que colabora el investigador de la Universidad de Valladolid José Francisco Sanz Requena acerca del planeta Saturno.

Hexágono en el polo norte de Saturno

Bibliografía

Sánchez-Lavega, A. García-Muñoz, T. del Río-Gaztelurrutia, S. Pérez-Hoyos, J. F. Sanz-Requena, R. Hueso, S. Guerlet, and J. Peralta. “Multilayer hazes over Saturn’s hexagon from Cassini ISS limb images”.Nature Communications, May 8, 2020. https://doi.org/10.1038/s41467-020-16110-1.