‘E-nose’ podría algún día diagnosticar la enfermedad de Parkinson ‘oliendo’ la piel

Resumen gráfico. Crédito: DOI: 10.1021/acsomega.1c05060

Hace un par de años, una mujer llamada Joy Milne apareció en los titulares cuando los científicos descubrieron que podía «olfatear» la enfermedad de Parkinson (EP) en personas con este trastorno neurodegenerativo. Desde entonces, los investigadores han estado tratando de construir dispositivos que puedan diagnosticar la enfermedad de Parkinson a través de compuestos de olor en la piel. Ahora, los investigadores que informan en ACS Omega han desarrollado un sistema olfativo portátil y artificialmente inteligente, o «nariz electrónica», que algún día podría diagnosticar la enfermedad en el consultorio de un médico.

La EP provoca síntomas motores, como temblores, rigidez y dificultad para caminar, así como síntomas no motores, como depresión y demencia. Aunque no existe una cura, el diagnóstico y el tratamiento tempranos pueden mejorar la calidad de vida, aliviar los síntomas y prolongar la supervivencia. Sin embargo, la enfermedad generalmente no se identifica hasta que los pacientes desarrollan síntomas motores y, en ese momento, ya han experimentado una pérdida neuronal irreversible. Recientemente, los científicos descubrieron que las personas con EP secretan más sebo (una sustancia aceitosa y cerosa producida por las glándulas sebáceas de la piel), junto con una mayor producción de levadura, enzimas y hormonas, que se combinan para producir ciertos olores. Aunque los «súper olfatos» humanos como Milne son muy raros, los investigadores han utilizado la cromatografía de gases (GC)-espectrometría de masas para analizar los compuestos de olor en el sebo de las personas con EP. Pero los instrumentos son voluminosos, lentos y caros. Jun Liu, Xing Chen y sus colegas querían desarrollar un sistema GC rápido, fácil de usar, portátil y económico para diagnosticar la enfermedad de Parkinson a través del olfato, haciéndolo adecuado para las pruebas en el punto de atención.

Los investigadores desarrollaron una nariz electrónica, combinando GC con un sensor de ondas acústicas de superficie que mide compuestos gaseosos a través de su interacción con una onda de sonido y algoritmos de aprendizaje automático. El equipo recolectó muestras de sebo de 31 pacientes con EP y 32 controles sanos frotando la parte superior de la espalda con una gasa. Analizaron los compuestos orgánicos volátiles que emanaban de la gasa con la nariz electrónica y encontraron tres compuestos de olor (octanal, acetato de hexilo y aldehído perílico) que eran significativamente diferentes entre los dos grupos, que usaron para construir un modelo para el diagnóstico de la EP.

A continuación, los investigadores analizaron el sebo de otros 12 pacientes con EP y 12 controles sanos y descubrieron que el modelo tenía una precisión del 70,8 % en la predicción de la EP. El modelo tuvo una sensibilidad del 91,7 % para identificar a los verdaderos pacientes con EP, pero su especificidad fue solo del 50 %, lo que indica una alta tasa de falsos positivos. Cuando se utilizaron algoritmos de aprendizaje automático para analizar todo el perfil de olores, la precisión del diagnóstico mejoró hasta el 79,2 %. Antes de que la nariz electrónica esté lista para la clínica, el equipo debe probarla en muchas más personas para mejorar la precisión de los modelos, y también deben considerar factores como la raza, dicen los investigadores.

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Detectando la enfermedad de Parkinson Más información: Wei Fu et al, Sistema olfativo inteligente artificial para el diagnóstico de la enfermedad de Parkinson, ACS Omega (2022). DOI: 10.1021/acsomega.1c05060 Información de la revista: ACS Omega

Proporcionado por la American Chemical Society Cita: ‘E-nose’ podría algún día diagnosticar la enfermedad de Parkinson ‘oliendo ‘ skin (2022, 23 de febrero) recuperado el 29 de agosto de 2022 de https://medicalxpress.com/news/2022-02-e-nose-parkinson-disease-skin.html Este documento está sujeto a derechos de autor. Aparte de cualquier trato justo con fines de estudio o investigación privados, ninguna parte puede reproducirse sin el permiso por escrito. El contenido se proporciona únicamente con fines informativos.