p>A través de la información proporcionada por los relojes inteligentes de más de 5.000 adolescentes, el equipo investigador pudo entrenar unos modelos de inteligencia artificial para predecir si los individuos tenían diferentes enfermedades psiquiátricas y descubrir genes asociados a dichas afecciones. Los resultados sugieren que estos sensores portátiles pueden permitir una comprensión y un tratamiento mucho más detallado de las enfermedades psiquiátricas.

El catedrático Mark Gerstein, experto en bioquímica, informática, estadística y ciencia de datos, explica que «en la psiquiatría tradicional, un médico evaluará sus síntomas y le diagnosticarán una enfermedad o no». No obstante, puntualiza que, en este estudio, los investigadores se han centrado en procesar los datos de los dispositivos portátiles significativamente «para poder predecir enfermedades de manera más integral y poder relacionarlas mejor con los factores genéticos subyacentes».

Detectar enfermedades de una forma tan cuantitativa es difícil. Pero los sensores portátiles, que recopilan datos continuamente a lo largo del tiempo, pueden ser la respuesta. Para la nueva investigación, el equipo utilizó datos del estudio de desarrollo cognitivo del cerebro en adolescentes, la evaluación a largo plazo más ambiciosa del desarrollo del cerebro y la salud infantil en los Estados Unidos. Estos datos, aportados por relojes inteligentes que utilizan adolescentes de entre 9 y 14 años, incluyeron mediciones de frecuencia cardíaca, gasto de calorías, intensidad de actividad física, contaje de pasos y nivel e intensidad del sueño.
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El investigador Jason Liu, miembro del laboratorio de Gerstein y coautor principal del estudio, comenta que «cuando se procesan correctamente, los datos de los relojes inteligentes se pueden utilizar como un fenotipo digital», término que proponen los expertos para describir los rasgos que se pueden medir y rastrear con herramientas digitales como los relojes inteligentes.

«Una ventaja de hacerlo es que podemos utilizar el fenotipo digital casi como una herramienta de diagnóstico o un biomarcador, y también estrechar el círculo entre la enfermedad y la genética», añade Liu.

Con ese fin, los investigadores también desarrollaron una metodología para obtener la enorme cantidad de datos del reloj inteligente y convertir los datos sin procesar en información con la que se pudiera entrenar un modelo de IA, «un problema nuevo que resolver en el mundo de la investigación y un gran desafío técnico», explica Gerstein.

El equipo encontró que la frecuencia cardíaca era la medida más importante para predecir el TDAH, mientras que la calidad y el estadio del sueño (los diferentes ciclos por los que pasa un cuerpo durante el sueño) eran más relevantes para identificar la ansiedad.

Para Gerstein, «estos hallazgos sugieren que los datos de los relojes inteligentes pueden brindarnos información sobre cómo los patrones temporales físicos y de comportamiento se relacionan con diferentes enfermedades psiquiátricas».

Además, los datos también podrían ayudar a diferenciar entre diferentes subtipos de la enfermedad. Como apunta Beatrice Borsari, asociada posdoctoral en el laboratorio de Gerstein y coautora principal del estudio, dentro del TDAH existen diferentes formas, por lo que «tal vez podamos ampliar este trabajo para ayudar a distinguir entre las formas de falta de atención e hiperactividad, que normalmente responden a diferentes tratamientos farmacológicos».
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Una vez conocido que el fenotipo digital podría usarse para predecir enfermedades psiquiátricas, el equipo investigó si también serviría para identificar factores genéticos subyacentes, a través de una serie de herramientas de estadística multivariante que se han desarrollado gracias a la contribución científica de la Universidad de Barcelona.