Nuestros movimientos predicen cuándo enfermaremos

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Alicia Martínez-Ramírez, Universidad Pública de Navarra y Marisol Gómez Fernández, Universidad Pública de Navarra

¿Cómo nos movemos predice en qué estado se encuentra nuestro cerebro? ¿Lo delata? ¿Qué cuentan de cada persona sus movimientos? La respuesta es: más de lo que podamos imaginar.

El movimiento de cada individuo es una huella personal reconocible y cuantificable, un marcador que nos identifica, como pueden ser el iris o la huella dactilar. Tanto es así que se utiliza como sistema de reconocimiento. Pero además, el movimiento nos da información de nosotros mismos cuando estamos sanos y de cómo evolucionamos ante una dolencia.

Conexión entre movimiento y cerebro

El movimiento está directamente relacionado con nuestra capacidad cognitiva. En muchas ocasiones, las alteraciones en la forma de movernos vienen asociadas a ciertas patologías. Un ejemplo: si una persona no mueve los brazos al caminar, los neurólogos sospechan de inmediato una alteración relacionada con el alzhéimer o con el deterioro cognitivo.

Eso significa que el movimiento puede ayudar a predecir enfermedades. Cuando una persona está sana, la distancia entre pasos y el tiempo que emplea en darlos es similar, anda en línea recta, no se desvía. Sin embargo, si sufre daño cerebral tiende a ladearse o a variar la fuerza que imprime en una pierna o en otra al caminar.

Muchas veces, esas anomalías del movimiento surgen antes de ninguna otra manifestación de la patología. Y eso las convierte en una bola de cristal con la que mirar la salud futura.

Un claro ejemplo lo encontramos en el párkinson: la distancia del paso y la fuerza que imprimimos con el talón al andar sirven como predictor. Pero también en la covid-19: investigadores del Centro de Investigación de Leicester han hallado que quien anda más despacio tiene hasta cuatro veces más posibilidades de morir debido al SARS-CoV-2 y más del doble de tener una infección grave.

¿Puede el movimiento incluso predecir nuestra muerte? Parece que sí. Recientemente, el equipo del MIT Wireless Center, con Dina Katabi al frente, llevó a cabo un estudio en el que se sensorizó una casa. Aquellos que tenían una velocidad inferior a 0,7 metros/segundos tenían una probabilidad mayor de morir en un año que las personas que caminaban más deprisa.

Aún así, lo cierto es que solo nos preocupamos de ver patrones anormales de movimiento en marcha cuando se tiene una patología, como puede ser un ictus. En ese caso, lo habitual es que una parte de su cuerpo esté paralizada. Y entonces, la tecnología disponible no suele ser de utilidad. Invitar a una de estas personas que se coloque un traje con sensores inerciales o llevarlo a un laboratorio de biomecánica sencillamente no es posible.

Los médicos acostumbran a pedir a sus pacientes que caminen, pero en general no disponen de medios para medir las variaciones del movimiento más allá de su propia experiencia o aparatos simples como cronómetros para medir la velocidad de la marcha. Sin embargo, para obtener información relevante hay que considerar otros aspectos como la simetría a la hora de caminar, la variabilidad de longitud de paso, las desviaciones respecto a la línea recta, el arrastre de un pie, etc. Que, en la mayoría de los casos, se podría decir que se determinan “a ojo”.

Sensor portátil

Por eso las autoras de este artículo creamos Movalsys. Para diseñar una herramienta portátil, cómoda de utilizar, que aportara resultados de manera inmediata y fácilmente interpretables. Fruto de la colaboración entre dos grupos de investigación, de ámbitos de la salud y las matemáticas de la UPNA, se ha desarrollado un sistema innovador en el que, con tan solo un sensor inercial colocado en la base de la espalda –donde aproximadamente se encuentra nuestro centro de masas– somos capaces de registrar el movimiento de todo el cuerpo.

Esa información se transmite a un software, que, tras analizarla empleando métodos matemáticos avanzados, técnicas de machine learning o deep learning, en apenas dos minutos ofrece al profesional médico un informe de ayuda al diagnóstico y que le permite prescribir un tratamiento o terapia personalizados.

Un gran paso para los y las profesionales del ámbito sanitario. Pero también para los pacientes porque, muchas veces, los cambios que se producen en la evolución de una enfermedad son tan pequeños que los viven como un fracaso. Poder apreciar sus avances es reconfortante y les anima a seguir la rehabilitación.

Es más, el sistema se está utilizando ya en equipos de élite de fútbol de primera división, jugadores de balonmano, baloncesto, patinadores… ¿Cuál es el objetivo? Evitar que se lesionen sus deportistas identificando, por ejemplo, si un deportista hace más fuerza con una pierna que con la otra. Cuantificar esta diferencia permite a médicos deportivos o fisioterapeutas actuar antes de que se produzca una lesión.

Medición geriátrica con sensor Movalsys.

Test de movimiento periódicos

Lo ideal sería que, al igual que nos hacen un análisis de sangre cada cierto tiempo, nos hicieran un test de movimiento en distintas etapas de nuestra vida. De este modo, no solo lograríamos conocer nuestro patrón de marcha (y saber si en algún momento está alterado), sino que, además, lograríamos tener gran cantidad de datos para ver patrones anormales y asociarlos a ciertas patologías.

Por ejemplo, si conociésemos la evolución del patrón de marcha de personas con párkinson o alzhéimer, se podría comparar con el de cualquier persona para determinar el riesgo individual de sufrir estas enfermedades.

En suma, si los resultados de pruebas estandarizadas de marcha aparecieran junto a nuestra historia clínica, se podrían sacar conclusiones más precisas y ayudar a los médicos a realizar diagnósticos más personalizados.The Conversation

Alicia Martínez-Ramírez, Contratado Doctor del Departamento de Matemáticas, Universidad Pública de Navarra y Marisol Gómez Fernández, Profesora titular en el Departamento de Matemáticas, Universidad Pública de Navarra

Este artículo fue publicado originalmente en The Conversation. Lea el original.