Los pacientes con Parkinson y enfermedad avanzada, presentan las llamadas fluctuaciones motoras o periodos ON y OFF. A medida que avanza la enfermedad, los médicos tienen más problemas para controlar las fluctuaciones entre ambos estados, lo cual intentan fraccionándo la dosis, usando formulaciones de liberación prolongada o bombas de infusión de fármacos (apomorfina o duodopa). Cuando un paciente tiene fluctuaciones motoras, para optimizar la dosis y reducir su tiempo en OFF, es fundamental que el médico disponga de información detallada sobre el curso temporal de los síntomas. Así, el ajuste terapéutico es diferente en las diferentes horas del día, según los síntomas de cada paciente. El uso de dispositivos inerciales ofrece información muy valiosa para controlar la enfermedad de los pacientes más difíciles. Sin embargo, el hecho de analizar el movimiento supone que solo se obtengan diagnósticos en los momentos en que el paciente se mueve y, en el caso de los pacientes de la EP más avanzados, la propia enfermedad hace que se muevan cada vez menos. Cuando esto ocurre los sensores basados en sensores inerciales proporcionen una cantidad menor de información y, en algunos casos, de peor calidad. El objetivo de este proyecto es superar esta limitación a través de la utilización de sensores para la detección de síntomas motores en la EP que no basen su funcionamiento en el análisis del movimiento. El proyecto basa su metodología en la generación de una base de datos con 100 pacientes de la EP monitorizados con sensores vestibles durante un mínimo de 8 horas. A partir de esta base de datos se procederá generar un bloque algorítmico capaz de detectar los síntomas utilizando las señales de los sensores. Este bloque algorítmico será el núcleo de un futuro sensor capaz de detectar síntomas motores en enfermos de la EP sin necesidad de que el paciente realice ningún tipo de movimiento.

Enfermedad de Parkinson
Fluctuaciones motoras
sensores no inerciales
Electromiografía de superficie
fotopletismografía

Acción Estratégica en Salud (AES)