Sabado, 17 de abril de 2021

I+D29 de marzo, 2021

Investigadores españoles desarrollan un algoritmo para mejorar la prevención y el diagnóstico del glaucoma

glaucoma

Permite identificar los daños en el nervio óptico o en la zona macular del ojo antes de la pérdida de visión.

Pharma Market

Investigadores de la Universidad CEU San Pablo han logrado un algoritmo que permite identificar de forma precisa cuatro etapas de evolución en galucoma con el fin de mejorar su diagnóstico temprano y prevención. Los resultados han sido publicados en un artículo en el Journal of Clinical Medicine,y ha sido realizado por el investigador de la Escuela Internacional de Doctorado CEINDO, Alfonso Parra-Blesa; la profesora del departamento de Óptica de la USPCEU; Mª Luisa Sánchez Rodríguez; el profesor del Estadística y Matemática Aplicada de la USPCEU; Alfredo Sánchez Alberca y el profesor del departamento de Oftalmología y Optometría de la Universidad de Murcia, José Javier Garcia-Medina.

El glaucoma es la segunda causa de ceguera en el mundo desarrollado, solo superada por las cataratas, según datos de la Organización Mundial de la Salud. A pesar de su gravedad, la mitad de la población afectada por glaucoma lo desconoce, ya que generalmente no causa síntomas. El problema es que, si no se detecta y se trata a tiempo, el glaucoma puede llegar a producir baja visión irreversible e, incluso, ceguera en el 5% de los casos. Con una detección temprana, podría evitarse el 95% de los casos.
 
Tal y como explica el doctorando Parra-Blesa: “podemos aportar un algoritmo que nos permite, mediante una tomografía de coherencia óptica de dominio espectral sobre la mácula llegar a un acercamiento del diagnóstico y fase de evolución del mismo de una forma rápida, sencilla y relativamente económica como herramienta de cribado, que será una herramienta importante, creemos, para países con escasos recursos”.

Desde el inicio de sus investigaciones, el objetivo principal era conseguir el diagnóstico, de una forma rápida y relativamente económica.

Parra Blesa indica que el planteamiento era “encontrar otra forma de poder diagnosticar el glaucoma que no fuera con una prueba subjetiva como es el caso de los campos visuales y los valores de la presión intraocular que vienen condicionado por características de la esclera, córnea o de otras estructuras del ojo”.

“Hoy se sabe que los daños campo visual son muy posteriores a los daños sobre la estructura del nervio óptico o de la zona macular del ojo en los pacientes del glaucoma; de ahí la importancia para prevención del glaucoma si somos capaces de depositar en los valores obtenidos en la tomografía una relación directa con el glaucoma”, relata el investigador en Ciencias y Tecnología de la salud.  Así, los autores detallan que, con los datos que tenían de pacientes con y sin glaucoma han desarrollado un algoritmo que permite clasificar y predecir las distintas etapas de la enfermedad.
 
Para este estudio, han contado con la tomografía de coherencia óptica, “instrumento con en el que se pueden obtener medidas objetivas de las distintas partes del ojo que participan o pueden participar en el proceso del glaucoma”. Han medido un total de 1.001 pacientes, de los que 766 eran sujetos sanos y 235 eran pacientes hipertensos o glaucomatosos oculares en diferentes estadios de la enfermedad. Además, se realizaron todas las pruebas que eran pertinentes para poder descartar otro tipo de glaucoma o patologías. Con estas mediciones, han logrado definir cuatro etapas del glaucoma gracias a este algoritmo y proporcionan un nuevo modelo para clasificar los ojos glaucomatosos en dichas fases, con una precisión general superior al 92% y del 88% cuando se incluyen ojos sanos.

 




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