Alivio de la migraña: el sistema de predicción puede ayudar a prevenir el dolor
Una nueva investigación presenta la simulación de un sistema que predice la aparición de un ataque de migraña con un grado de precisión notablemente alto. Ser capaz de prever una migraña puede ayudar a aliviar o incluso prevenir el dolor por completo.
Se informa que las migrañas afectan a más del 14 por ciento de las personas en los Estados Unidos, con 1 de cada 7 adultos afectados cada año, y las mujeres tienen el doble de probabilidades de desarrollarlas que los hombres.
Si bien las migrañas tienden a desaparecer por sí solas, el dolor suele ser insoportable y la necesidad de remedios es urgente.
La Organización Mundial de la Salud (OMS) informa que la migraña es ahora la "sexta causa más alta en todo el mundo de años perdidos por discapacidad".
Aunque los medicamentos ayudan a aliviar el dolor, el hecho de que las personas tengan que esperar hasta que sientan los primeros signos de migraña a menudo reduce la eficacia de los analgésicos.
Pero ahora, un equipo de investigadores españoles ha simulado un sistema de predicción de migrañas que pronto podría mejorar la vida de las personas afectadas por migrañas.
Josué Pagán Ortiz, de la Universidad Politécnica de Madrid en España, y sus colegas diseñaron el sistema, y lo presentaron en la Summer Simulation Conference, celebrada en Seattle, WA.
Los científicos ahora han llevado a cabo una simulación utilizando datos de pacientes reales, presentando un escenario real para la predicción de migrañas. Los hallazgos fueron publicados en la revista Sistemas informáticos de futura generación.
Saber cuándo se producirá un ataque puede mejorar drásticamente la eficacia de los analgésicos, explican los investigadores, lo que ayuda a los pacientes a detener el dolor.
Simular un sistema de predicción de migrañas
Pagán Ortiz habló con Noticias médicas hoy sobre la novedad de su reciente investigación, destacando el hecho de que si bien el dispositivo aún no ha sido probado, sí ha sido simulado en un escenario real.
“En nuestra investigación anterior, desarrollamos un prototipo para recopilar información de datos hemodinámicos de pacientes con migraña en un escenario ambulatorio”, explicó.
Los datos hemodinámicos se refieren a las variables que "anuncian" el inicio de un ataque de migraña e incluyen la temperatura superficial de la piel, las propiedades eléctricas de la piel, la frecuencia cardíaca y la saturación de oxígeno de los capilares.
“Creamos modelos predictivos personalizados fuera de línea, en nuestros servidores y computadoras, y queríamos probarlos en tiempo real para generar alarmas y avisar a los pacientes, con anticipación, cuándo comenzará el dolor de la migraña”.
“Este experimento es una tarea costosa y que requiere mucho tiempo, por lo que decidimos simularlo primero”, nos dijo Pagán Ortiz, agregando más detalles sobre el procedimiento.
“Lo que simulamos es el comportamiento de nuestro prototipo actual en un escenario real”, continuó. “Simulamos las condiciones que sufren los dispositivos de monitorización ambulatoria reales: desconexión del sensor, ruido, etc., y estudiamos cómo esto puede afectar la fiabilidad de la predicción de la migraña”.
“Mostramos técnicas para mitigar este efecto y mantener predicciones precisas”, agregó Pagán Ortiz. “Por otro lado, estudiamos cómo este sistema podría alertar a los pacientes. Vimos el comportamiento de los modelos predictivos y cómo el dispositivo de monitoreo simulado genera alertas ".
Más del 75 por ciento de precisión en la predicción
Pagán Ortiz dijo: “La simulación demostró que es adecuada para llevar al mundo real toda la metodología que hemos desarrollado para predecir migrañas y generar alarmas en tiempo real para advertir a los pacientes con anticipación”.
Más específicamente, la "tasa promedio de éxito de la predicción" del sistema es del 76 por ciento, y el período de tiempo promedio antes del inicio es de 25 minutos, que es tiempo suficiente para intervenir y disminuir el dolor o prevenirlo por completo.
Pagán Ortiz prosiguió: “Las predicciones se hacen en la ventana de tiempo en la que el fármaco es eficaz según la farmacocinética de los fármacos. Con este [sistema], estimamos [que] seremos capaces de predecir, y así evitar, alrededor del 75 [por ciento de las] crisis ".
“Esto reducirá las visitas a las salas de emergencia”, afirmó, y agregó, “[Permitirá] la medicina personalizada (medicamentos [para] la fase aguda del dolor) y mejorará su [ calidad de vida. También reducirá considerablemente la factura de los sistemas de salud y seguros de salud nacionales y privados debido al ahorro económico en costos directos e indirectos ”.
Los hallazgos pueden "cambiar vidas"
En su artículo, Pagán Ortiz y sus colegas explican los beneficios de su investigación, diciendo: “Predecir la aparición de una migraña reducirá considerablemente el dolor del paciente y, por lo tanto, los efectos de la migraña a lo largo de su vida. Esto también conducirá a ahorros económicos considerables a lo largo del tiempo ”.
“Los pacientes con migraña no pueden ir a trabajar ni hacer su vida normal (actividades sociales, etc.). Si podemos decirles con anticipación cuándo van a sufrir el dolor, cambiará sus vidas ”.
Josué Pagán Ortiz
Pagán Ortiz también compartió con MNT algunas de las direcciones de los investigadores para futuras investigaciones.
“[El] siguiente paso natural sería la implementación y prueba [ing] de un dispositivo real con pacientes reales. Trabajar con pacientes reales para sugerir cambios en la forma en que tratan su enfermedad es un tema serio que tratar, y eso requiere muchos consentimientos legales en los que estamos trabajando ahora ".
Estos hallazgos son fruto de la colaboración de la Universidad Complutense de Madrid y la Universidad Politécnica de Madrid, en colaboración con el Centro de Simulación Computacional y el Grupo de Neurología del Hospital Universitario de la Princesa de Madrid.
