Un estudio reciente revela cómo los datos recopilados por smartwatches pueden revolucionar la comprensión y tratamiento de trastornos mentales.
Los relojes inteligentes, más allá de ser accesorios tecnológicos de moda, están emergiendo como herramientas valiosas en el campo de la biomedicina. Un estudio publicado en la revista «Cell» y liderado por Mark Gerstein, profesor de bioquímica, informática, estadística y ciencia de datos en la Universidad de Yale, en colaboración con Diego Garrido Martín, profesor del Departamento de Genética, Microbiología y Estadística de la Universidad de Barcelona, ha demostrado el potencial de estos dispositivos para profundizar en el conocimiento de las enfermedades psiquiátricas y sus fundamentos genéticos.
Datos al alcance de la muñeca
El equipo de investigación analizó información proporcionada por los relojes inteligentes de más de 5.000 adolescentes, con edades entre 9 y 14 años, participantes en el Estudio de Desarrollo Cognitivo del Cerebro en Adolescentes, la evaluación a largo plazo más ambiciosa del desarrollo cerebral y la salud infantil en Estados Unidos. Estos dispositivos recopilaron datos como frecuencia cardíaca, gasto calórico, intensidad de actividad física, conteo de pasos y patrones de sueño.
A través de modelos de inteligencia artificial, los investigadores pudieron predecir la presencia de diversas enfermedades psiquiátricas y descubrir genes asociados a estas afecciones. «En la psiquiatría tradicional, un médico evaluará sus síntomas y le diagnosticará una enfermedad o no», explica Gerstein. Sin embargo, este estudio se centró en procesar los datos de los dispositivos portátiles para predecir enfermedades de manera más integral y relacionarlas mejor con los factores genéticos subyacentes.
Fenotipos digitales: una nueva herramienta diagnóstica
Jason Liu, miembro del laboratorio de Gerstein y coautor principal del estudio, señala que «cuando se procesan correctamente, los datos de los relojes inteligentes se pueden utilizar como un fenotipo digital», término que describe los rasgos medibles y rastreables con herramientas digitales como los smartwatches. Esta metodología permite utilizar el fenotipo digital casi como una herramienta de diagnóstico o un biomarcador, estrechando el vínculo entre la enfermedad y la genética.
El análisis reveló que la frecuencia cardíaca era la medida más relevante para predecir el Trastorno por Déficit de Atención e Hiperactividad (TDAH), mientras que la calidad y las fases del sueño eran más indicativas de ansiedad. Estos hallazgos sugieren que los datos de los relojes inteligentes pueden brindar información sobre cómo los patrones temporales físicos y de comportamiento se relacionan con diferentes enfermedades psiquiátricas.
Implicaciones genéticas y futuras aplicaciones
Además de predecir enfermedades, el equipo investigó si los fenotipos digitales podrían identificar factores genéticos subyacentes. Diego Garrido Martín destaca que «nuestra metodología ha permitido, por primera vez, analizar simultáneamente la relación de la genética con las distintas medidas que proporcionan los relojes inteligentes». Al examinar cómo las mutaciones genéticas afectaban los datos recopilados, identificaron 37 genes relacionados con el TDAH, resaltando el valor añadido de utilizar datos continuos de los smartwatches.
Walter Roberts, profesor asistente de psiquiatría en la Facultad de Medicina de Yale y coautor principal del estudio, asegura que «este método es muy prometedor para abordar desafíos de larga data en psiquiatría y, en última instancia, puede remodelar la manera como entendemos la genética y la estructura de los síntomas de los trastornos psiquiátricos». Aunque el estudio se centró en el TDAH y la ansiedad, los investigadores esperan que el enfoque pueda tener una aplicación más amplia, incluyendo enfermedades neurológicas o neurodegenerativas.
Este estudio abre la puerta a una nueva era en la comprensión y tratamiento de las enfermedades psiquiátricas, aprovechando la tecnología cotidiana para obtener datos valiosos que complementen y enriquezcan las prácticas médicas tradicionales.
*En la creación de este texto se usaron herramientas de inteligencia artificial.
Fuente: Revista «Cell»
Foto principal: Ketut Subiyanto
