Biomarcadores digitales basados en sensores inerciales e inteligencia artificial para la monitorización objetiva de los trastornos del movimiento

Bioclite

El proyecto “Biomarcadores digitales para la evaluación del estado motor de pacientes con Enfermedad de Parkinson para su aplicación clínica y terapéutica” (BIOCLITE), PID2021-123708OB-I00” tiene como objetivo el definir biomarcadores digitales que permitan avanzar en el desarrollo de metodologías de monitorización de la actividad motora en entornos de vida libre (free living) y su aplicación en el estudio de los efectos dedistintas intervenciones sobre los síntomas motores de la Enfermedad de Párkinson (EP).

Evinters

El proyecto “Evaluación de los efectos de intervenciones terapéuticas en la evolución de Síntomas motores asociados a trastornos del movimiento utilizando biomarcadores digitales (EVINTERS), PID2024-158801OB-I00” tiene como objetivo evaluar los efectos de distintas intervenciones terapéuticas sobre el rendimiento motor en personas con Enfermedad de Parkinson. Para ello, se evaluarán tareas motoras realizadas con los miembros superiores mediante tecnologías portables registrando el movimiento y se analizarán utilizando técnicas de inteligencia artificial.

En el marco del proyecto BIOCLITE y en proyectos previos, se desarrollaron dos sistemas para la adquisición de datos etiquetados de los síntomas motores en la enfermedad de Parkinson: Monipar, diseñado para el registro de datos de manera guiada, y Bioclite, orientado a la recopilación de datos en condiciones de pseudo-vida libre.

El sistema actual consta de una App que guía al paciente en la realización de 8 ejercicios extraídos de la escala UPDRS (Unified Parkinson's Disease Rating Scale), y un módulo software desarrollado para un reloj inteligente que permite extraer señales de acelerometría durante cada ejercicio para monitorizar la actividad motora. Además, es posible registrar de forma continua señales de acelerometría con las que evaluar la evolución de síntomas motores en condiciones de vida libre, así como evaluar realización de ejercicio físico.

A partir de estas señales se han desarrollado varios marcadores digitales (temblor y bradicinesia) mediante técnicas de inteligencia artificial que han sido validados por los neurólogos, así como un detector de congelación de la marcha que mejoran los resultados alcanzados hasta el momento en el estado del arte. En este contexto se han desarrollado dos tesis doctorales:

Se han publicado los resultados en revistas científicas:

Se han publicado comunicaciones en congresos internacionales:

Se han realizado varios registros de software, publicado los conjuntos de datos obtenidos y etiquetados en repositorios públicos:

Asimismo, se han difundido las características de los ensayos clínicos [https://clinicaltrials.gov/study/NCT06817772]. Actualmente, se sigue trabajando en la explotación de las bases de datos para definir otros marcadores que puedan formar parte de un conjunto de bioindicadores digitales para la evaluación de los síntomas motores de la EP y validarlos con una población mayor a través de un ensayo clínico multicéntrico a gran escala.