Todo ser humano tiene la llamada fase REM, en la que se producen la mayoría de sueños. Pero no debería ser precisamente el momento más agitado para nuestro cuerpo. Al contrario, ahí se activan unos mecanismos que nos anclan para evitar movimientos ligados a las escenas que nuestra mente construye. Sin embargo, se pueden medir algunos, más o menos sutiles, mediante pulseras inteligentes.
Un equipo de la UNED y la UNIR ha analizado, con inteligencia artificial explicable, pequeños movimientos registrados en la muñeca mientras dormimos para estudiar si guardan relación con el deterioro cognitivo. Su IA ha descubierto que ciertos movimientos muy ligeros siguen un patrón en personas con alzhéimer.
- Los movimientos clave. La pulsera que recogía los datos detectó señales sutiles vinculadas a la fase REM. No fueron movimientos bruscos o espasmos los que tenían en común las personas con alzhéimer que participaron en el experimento. Tampoco el giro de la muñeca (la pronación y la supinación).
- Lo que ya habían observado antes. ”Mucho antes de que el alzhéimer muestre trastornos del sueño clínicamente evidentes, se producen alteraciones en la arquitectura del sueño”, apunta a Esto no ha pasado el profesor de IA de la UNED Miguel Ángel Portaz.
El alzhéimer es la forma más común de demencia y todavía no tiene cura. La relación entre esta enfermedad y el sueño está bien documentada, pero medir cómo duerme una persona con precisión exige pruebas a veces invasivas y que interfieren con el sueño.
La relación entre el sueño y la neurodegeneración no es nueva ni exclusiva del alzhéimer. El ejemplo mejor documentado es el trastorno de conducta del sueño REM (TCSR): en lugar de la relajación muscular propia de esa fase, la persona representa sus sueños con movimientos bruscos, patadas o gritos. Se considera uno de los marcadores tempranos de las llamadas sinucleinopatías (párkinson, demencia con cuerpos de Lewy y atrofia multisistémica). El mayor estudio realizado hasta la fecha, publicado en Brain (2019), siguió a 1.280 pacientes y descubrió un riesgo acumulado del 73,5% de desarrollar la enfermedad, a lo largo de 12 años de seguimiento.
Eso sí, el contenido de los sueños no tiene valor predictivo. “Los sueños puede que no sean más que ruido neuronal donde a veces se filtran retazos del repaso de nuestras emociones”, resume el neurocientífico Pablo Barrecheguren a Newtral.es; lo que empieza a tener interés clínico es la fisiología que los rodea: cómo nos movemos, cuánta atonía mantenemos y qué se altera, noche tras noche, en la arquitectura del sueño.
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Un experimento que empezó en el aikido y terminó en un caso de alzhéimer
La primera autora del estudio, publicado en Information Systems Frontiers, Olga C. Santos, recuerda que todo empezó con algo que no tenía nada que ver con el alzhéimer y el sueño. “Nos interesaba analizar los movimientos en artes marciales, en concretro, el aikido” mediante inteligencia artificial. Ahí nacieron sus sensores en forma de pulsera.
El físico de la salud de la UNIR Alberto Corbí se interesó por si estos dispositivos podrían ser interesantes para medir la calidad del sueño. “Por un lado, yo mismo padezco un trastorno del sueño no incapacitante en mi caso, la narcolepsia. Por otro, mi madre fue diagnosticada con alzhéimer y cuidándola por las noches, veía que su patrón de sueño iba por bloques: semanas de sueño muy agitado seguidas de otras de descanso plácido”, explica.
Para medir con total certidumbre cómo duerme alguien “hay que hacer una polisomnografía, una prueba inocua pero molesta. En pacientes con alzhéimer, que a veces se muestran agitados, es muy difícil”. La alternativa fue una “solución de compromiso”: registrar solo el movimiento nocturno de forma cómoda y no invasiva con un sensor de uso clínico colocado en la muñeca, sin pantallas ni conexión a internet, para proteger la intimidad de los participantes.
Con ese enfoque, el equipo llevó la muestra a más de 200 personas, frente a las cohortes muy pequeñas habituales en estudios previos.
La IA no da un diagnóstico, pero abre un camino
El equipo recurrió a la inteligencia artificial explicable precisamente para no quedarse en una caja negra. “Estas redes neuronales pueden funcionar muy bien, pero no sabemos cómo llegan a sus conclusiones. Una de las partes más relevantes de este trabajo es introducir la explicabilidad; entender por qué el sistema dice que una persona es más susceptible de sufrir alzhéimer“, explica Miguel Ángel Portaz.
Santos es tajante: el trabajo valida un enfoque, no ofrece un diagnóstico de alzhéimer. “Buscamos que la tecnología complemente al profesional que realiza el diagnóstico, no que lo sustituya“, refuerza Portaz. Corbí destaca que ha publicado “en una revista de tecnología, no clínica. No nos hemos ido a The Lancet; nuestro papel es presentar la metodología y dejar que médicos y clínicos sigan a partir de ahí. Así se construye el edificio de la ciencia, cada uno pone su ladrillo”.
Cuidado con lo que dice tu smartwatch. Frente a la tentación de fiarlo todo a un reloj inteligente, Santos pide prudencia: «No basta con tener los datos; necesitas conocimiento para interpretarlos. Las pulseras y los relojes pueden darte información, pero después hay que contrastarla con un profesional». Y, sobre el futuro, resume: «Todo es posible; la cuestión es en qué plazo. Todavía queda bastante, y hay que tener mucha cautela con lo que se puede conseguir a corto plazo».
