Un nuevo estudio publicado en PLOS Digital Health destaca cómo los datos de navegación de los teléfonos inteligentes podrían servir como herramienta para identificar a las personas en riesgo de desarrollar demencia. Los investigadores descubrieron que los adultos mayores con deterioro cognitivo subjetivo (una afección vinculada a un mayor riesgo de enfermedad de Alzheimer) exhibieron patrones de movimiento distintivos durante una tarea de orientación en el mundo real. En concreto, la frecuencia de las «paradas de orientación» o pausas para reorientarse mientras se navegaba, distinguía eficazmente a estos individuos de los adultos mayores cognitivamente sanos.
La demencia, incluida la enfermedad de Alzheimer, es una crisis de salud pública en aumento y se espera que los casos se tripliquen a nivel mundial para 2050. El diagnóstico temprano es fundamental para implementar intervenciones que puedan frenar la progresión de la enfermedad. Sin embargo, las herramientas de diagnóstico actuales a menudo no detectan el deterioro cognitivo en sus primeras etapas, en particular cuando las pruebas de memoria estándar parecen normales.
Los avances en la tecnología móvil ofrecen una vía prometedora para abordar esta brecha. Los teléfonos inteligentes pueden recopilar datos de comportamiento del mundo real de manera discreta, lo que ofrece información sobre el funcionamiento cognitivo en situaciones cotidianas. Los investigadores se propusieron aprovechar estas capacidades para explorar si los datos de navegación de los teléfonos inteligentes podrían revelar cambios cognitivos sutiles en personas con deterioro cognitivo subjetivo.
“Nos interesó este tema porque se espera que la prevalencia de la demencia aumente en el futuro y, como resultado, imponga desafíos significativos a los sistemas de atención médica”, dijo el autor del estudio, Jonas Marquardt, candidato a doctorado en el Centro Alemán de Enfermedades Neurodegenerativas.
“Por lo tanto, la detección temprana del deterioro cognitivo es fundamental para una intervención oportuna en casos de demencia, siendo la enfermedad de Alzheimer la forma más común. Nuestro objetivo era combinar los avances en la tecnología de los teléfonos inteligentes para evaluar los déficits más tempranos en un escenario del mundo real con una tarea de navegación espacial, una de las habilidades cognitivas que primero se deterioran en el curso de la enfermedad de Alzheimer, cerrando así la brecha entre las evaluaciones neuropsicológicas basadas en laboratorio y las tareas de la vida diaria”.
En el estudio participaron 72 participantes divididos en tres grupos: 24 adultos jóvenes, 25 adultos mayores cognitivamente sanos y 23 individuos con deterioro cognitivo subjetivo. Se pidió a los participantes que se desplazaran por un campus universitario utilizando una aplicación para teléfonos inteligentes especialmente desarrollada llamada “Explore”. La aplicación los guiaba a cinco lugares mostrando un mapa con su posición y el destino marcado. Una vez que los participantes comenzaron a caminar, el mapa desapareció y confiaron en la memoria y las habilidades de navegación espacial para encontrar su camino. Los participantes podían volver a visitar el mapa si se sentían perdidos y tenían que escanear un código QR en cada destino para confirmar su llegada.
La aplicación recopiló datos de GPS cada dos segundos durante la tarea, rastreando las rutas de los participantes, el tiempo que pasaron navegando y cualquier caso en que se detuvieran o volvieran a consultar el mapa. Los investigadores analizaron estos datos para identificar patrones en el movimiento y el comportamiento de navegación.
Los investigadores observaron claras diferencias en el comportamiento de orientación entre los tres grupos. Los adultos más jóvenes obtuvieron mejores resultados, completando las tareas con mayor rapidez y eficiencia, con menos pausas o consultas de mapas. Los adultos mayores cognitivamente sanos y aquellos con deterioro cognitivo subjetivo mostraron un rendimiento más lento, pero el último grupo se destacó por hacer significativamente más paradas de orientación, pausas breves probablemente vinculadas a desafíos cognitivos para procesar su entorno.
“Nos sorprendió un poco que la mayor diferencia entre el grupo de adultos mayores con riesgo elevado de demencia y el grupo sin riesgo se encontrara en el número de paradas breves, presumiblemente realizadas para orientarse”, dijo Marquardt. “Es difícil explicar por completo lo que captura esta medida de desempeño, pero asumimos que el número de paradas breves es indicativo de las habilidades de navegación y la función ejecutiva, ya que hemos visto asociaciones con otras tareas relacionadas con la función ejecutiva, así como una mayor probabilidad de detenerse en las intersecciones, presumiblemente para recordar y planificar el camino correcto”.
El análisis estadístico confirmó que el número de paradas de orientación era un fuerte predictor del deterioro cognitivo subjetivo. Cuando se utilizó en un modelo predictivo, esta medida identificó correctamente a las personas con deterioro cognitivo subjetivo en aproximadamente el 67 % de los casos, un nivel de precisión comparable al de los estudios de navegación basados en realidad virtual que requieren más recursos.
“La conclusión clave es que los cambios sutiles en el comportamiento cotidiano, como el número de paradas de orientación en nuestra tarea, que pueden pasar desapercibidos en la vida cotidiana, pueden proporcionar información significativa sobre la salud cognitiva de un individuo y el riesgo de demencia”, explicó Marquardt. “Además, estas diferencias podrían detectarse antes de que se presenten déficits en las pruebas neuropsicológicas convencionales, lo que permitiría un diagnóstico más temprano”.
Curiosamente, la distancia total recorrida y la velocidad media de la marcha no difirieron significativamente entre los grupos de adultos mayores, lo que sugiere que las paradas para orientarse reflejan específicamente deficiencias cognitivas, más que físicas. Este hallazgo coincide con investigaciones anteriores que vinculan las dificultades de orientación con cambios tempranos en las regiones cerebrales afectadas por la enfermedad de Alzheimer.
“Una advertencia importante es que nos centramos en un grupo de adultos mayores con deterioro cognitivo subjetivo, que utilizamos como modelo para un mayor riesgo de demencia”, señaló Marquardt. “Sin embargo, el deterioro cognitivo subjetivo es un grupo altamente heterogéneo; mientras que algunos individuos con deterioro cognitivo subjetivo progresarán a la demencia, otros pueden permanecer cognitivamente sanos. El uso de marcadores genéticos, como el estado de APOE, biomarcadores como tau o amiloide, o datos de neuroimagen, habría proporcionado una caracterización más precisa de nuestros participantes mayores. Además, la recopilación de datos longitudinales en lugar de datos transversales podría fortalecer aún más nuestras capacidades predictivas”.
A pesar de estas limitaciones, la investigación sugiere que las tareas basadas en teléfonos inteligentes podrían ayudar en la detección temprana y el monitoreo del deterioro cognitivo, transformando potencialmente la forma en que se diagnostica y maneja la enfermedad de Alzheimer.
“Nuestro objetivo a largo plazo es validar los métodos basados en teléfonos inteligentes utilizando datos del mundo real para la detección temprana de la demencia en poblaciones más amplias”, dijo Marquardt. “Nuestro objetivo es desarrollar herramientas que se puedan integrar fácilmente en la vida cotidiana. De este modo, esto permitiría a las personas y a los proveedores de atención médica monitorear la salud cognitiva de manera proactiva e independiente. En última instancia, esperamos que esta investigación ayude a un diagnóstico más temprano de la demencia y permita una mejor implementación de estrategias de intervención”.
Fuente: PLOS Digital Health
Articulo original:
Título: Identifying older adults at risk for dementia based on smartphone data obtained during a wayfinding task in the real world.
Autores: Jonas Marquardt, Priyanka Mohan, Myra Spiliopoulou, Wenzel Glanz, Michaela Butryn, Esther Kuehn, Stefanie Schreiber, Anne Maass y Nadine Diersch.