Se suele decir que los ojos son las ventanas del alma. Los investigadores esperan que también puedan ser una ventana al cerebro. Los científicos se preguntan si los escáneres oculares podrían proporcionar información sobre una amplia gama de afecciones, como el TDAH, la enfermedad de Alzheimer, el autismo, la esquizofrenia y las lesiones cerebrales traumáticas. Ya se utilizan para detectar predisposiciones a problemas de salud física como hipertensión arterial y diabetes. El 21 de agosto, investigadores del Moorfields Eye Hospital y del Instituto de Oftalmología de la University College London publicaron un artículo en el que decían que habían identificado marcadores de la enfermedad de Parkinson en el ojo siete años antes de que hubieran sido evidentes utilizando las pruebas existentes. ¿Cómo?
Los cambios en el ojo, particularmente en la retina, a veces parecen reflejar cambios en el cerebro. La retina es como un trozo de papel de seda húmedo en la parte posterior del ojo que contiene células nerviosas sensibles a la luz en muchas capas distintas. Crece a partir del mismo tejido que el cerebro durante el desarrollo embrionario y está conectado al cerebro por el nervio óptico. Por tanto, comparte muchas de las características del cerebro.
Si se demostrara la relación entre el cerebro y la retina, podría resultar extremadamente útil: los cerebros son difíciles de estudiar mientras sus dueños están vivos. Los ojos, por otro lado, son fáciles de escanear en detalle con el equipo que se encuentra en la consulta de una óptica común y corriente. La técnica en cuestión es la tomografía de coherencia óptica (oct), una exploración tridimensional no intrusiva que funciona haciendo rebotar ondas de luz a través del ojo y tomando fotografías de la retina y cada una de sus capas, que luego se mapean y miden.
Los científicos sospechan desde hace tiempo que el adelgazamiento de la retina puede ser un indicador del Parkinson. En el nuevo artículo, publicado en Neurology, los investigadores han demostrado esta relación de una manera bastante completa. Primero utilizaron el aprendizaje automático para analizar exploraciones oct de más de 150.000 pacientes de hospitales oftalmológicos mayores de 40 años. Se descubrió que una capa de la retina en particular, la capa plexiforme interna de células ganglionares, que contiene los núcleos de las células nerviosas, ser más delgado en pacientes que desarrollaron Parkinson. (También se encontraron cambios en otra capa que contiene neuronas productoras de dopamina en el ojo).
La relación se probó en una segunda cohorte de alrededor de 67.000 pacientes de una base de datos médica, lo que confirmó el vínculo. La técnica aún no es lo suficientemente precisa para predecir si una persona desarrollará Parkinson: algunas personas con el marcador no desarrollarán Parkinson y algunas personas con Parkinson no lo tienen. Pero podría ser una sencilla herramienta de preselección y podría integrarse fácilmente en los exámenes oculares de rutina.
La búsqueda de “biomarcadores” oculares es un área de investigación prometedora. Pearse Keane, uno de los autores del reciente estudio sobre el Parkinson, dice que los científicos saben desde hace más de un siglo que los signos de enfermedades en el cuerpo pueden detectarse mediante pruebas oculares. Los investigadores esperan que la proliferación de máquinas oct y los avances en inteligencia artificial impulsen sus esfuerzos.
Los marcadores oculares podrían algún día ayudar en los esfuerzos por prevenir o retardar la aparición de enfermedades degenerativas e incluso identificar a las personas adecuadas para los ensayos de nuevos medicamentos. Algunos prevén un día en el que orientarán tratamientos personalizados. Como mínimo, vale la pena seguir de cerca esta investigación.
Fuente: https://www.economist.com/the-economist-explains/2023/08/23/can-parkinsons-disease-be-detected-with-an-eye-exam?utm_content=article-link-8&etear=nl_today_8&utm_campaign=r.the-economist-today&utm_medium=email.internal-newsletter.np&utm_source=salesforce-marketing-cloud&utm_term=8/23/2023&utm_id=1734548
