{"id":58195,"date":"2022-12-22T13:14:36","date_gmt":"2022-12-22T13:14:36","guid":{"rendered":"https:\/\/www.aita-menni.org\/?p=58195"},"modified":"2023-01-26T14:54:02","modified_gmt":"2023-01-26T14:54:02","slug":"aita-menni-estudio-huellas-dactilares-riesgo-esquizofrenia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/ospitalarioakfundazioaeuskadi.org\/es\/aita-menni-estudio-huellas-dactilares-riesgo-esquizofrenia\/","title":{"rendered":"Aita Menni participa en un estudio que prueba que las huellas dactilares pueden detectar el riesgo de esquizofrenia"},"content":{"rendered":"

Un estudio en el que ha tomado parte pacientes del Hospital Aita Menni<\/strong><\/a> y de otros centros de Hermanas Hospitalarias<\/strong><\/a> de diversas provincias ha probado que el uso de las huellas dactilares como marcador del riesgo de padecer esquizofrenica es fiable<\/strong>.<\/p>\n

El estudio ha sido elaborado por investigadores de FIDMAG<\/a>\u00a0Hermanas Hospitalarias<\/strong> y del \u00e1rea de Salud Mental del Centro de Investigaci\u00f3n Biom\u00e9dica en Red<\/strong> (CIBERSAM), con la colaboraci\u00f3n de la red de hospitales de Hermanas Hospitalarias<\/strong> en Espa\u00f1a.<\/p>\n

En concreto, los resultados de la investigaci\u00f3n, publicados recientemente en la prestigiosa revista\u00a0Schizophrenia Bulletin<\/a>, demuestran que,\u00a0mediante el uso de algoritmos avanzados de inteligencia artificial<\/strong>, se alcanza una fiabilidad del 70% a la hora de discernir entre huellas dactilares de personas con esquizofrenia y huellas dactilares de personas sanas.<\/strong>\u00a0Esto indica que el uso de la huella dactilar como marcador de riesgo de la enfermedad puede ser una\u00a0herramienta f\u00e1cil de usar y fiable<\/strong>, tanto para\u00a0detectarla de forma instant\u00e1nea<\/strong>\u00a0como para\u00a0determinar su futura aparici\u00f3n<\/strong>, dado que los patrones dermatogl\u00edficos, una vez formados, son estables a lo largo de la vida.<\/p>\n

La metodolog\u00eda que se ha utilizado en el estudio se basa en el escaneo de los dedos de los pacientes<\/strong>. En concreto, el modelo que emple\u00f3 simult\u00e1neamente im\u00e1genes de los dedos pulgar izquierdo, \u00edndice y coraz\u00f3n fue el que alcanz\u00f3 una mayor precisi\u00f3n (70 %). A continuaci\u00f3n, se lleva a cabo un\u00a0procesamiento de las im\u00e1genes obtenidas mediante el algoritmo<\/strong>, para que este determine las probabilidades de riesgo de padecer la enfermedad analizando patrones de alta complejidad.<\/p>\n

Alteraciones de origen gen\u00e9tico y ambiental<\/h2>\n

La principal hip\u00f3tesis sobre el origen de la esquizofrenia apunta a\u00a0alteraciones de origen gen\u00e9tico y ambiental producidas durante el desarrollo prenatal y\/o en los primeros a\u00f1os de vida<\/strong>. Las huellas dactilares se consideran un marcador del neurodesarrollo temprano por el hecho de tener un origen embrionario com\u00fan con el sistema nervioso central, desarroll\u00e1ndose conjuntamente durante las mismas semanas de gestaci\u00f3n.<\/p>\n

Estudios previos han sugerido que existen alteraciones en los patrones de las huellas dactilares en pacientes con esquizofrenia, pero utilizaron muestras peque\u00f1as y se basaron en el an\u00e1lisis de aspectos muy concretos de las huellas, ignorando gran parte de la informaci\u00f3n contenida en las mismas.<\/p>\n

Los \u00faltimos avances en inteligencia artificial han permitido analizar los patrones dactilares con toda su complejidad. No obstante, la implementaci\u00f3n de estas t\u00e9cnicas requiere de grandes muestras<\/strong>, por lo que desde FIDMAG Hermanas Hospitalarias y CIBERSAM se ha coordinado este estudio multic\u00e9ntrico para recoger las huellas dactilares de cerca de 1.700 personas, siendo 700 de ellas pacientes.<\/strong><\/p>\n

Las personas con esquizofrenia que han participado en la investigaci\u00f3n provienen de centros de Hermanas Hospitalarias ubicados en ocho provincias, entre ellos el Hospital Aita Menni<\/strong>, en Gipuzkoa.<\/p>\n

\n

Leer el estudio completo<\/strong><\/h2>\n

Referencia:<\/strong> Fingerprints as Predictors of Schizophrenia: A Deep Learning Study. Raymond Salvador, Mar\u00eda \u00c1ngeles Garc\u00eda-Le\u00f3n, Isabel Feria-Raposo, Carlota Botillo-Mart\u00edn, Carlos Mart\u00edn-Lorenzo, Carmen Corte-Souto, Tania Aguilar-Valero, David Gil-Sanz, David Porta-Pelayo, Manuel Mart\u00edn-Carrasco, Francisco del Olmo-Romero, Jose Maria Santiago-Bautista, Pilar Herrero-Mu\u00f1ecas, Eglee Castillo-Oramas, Jes\u00fas Larrubia-Romero, Zoila Rios-Alvarado, Jos\u00e9 Antonio Larraz-Romeo, Maria Guardiola-Ripoll, Carmen Almod\u00f3var-Pay\u00e1, Mar Fatj\u00f3-Vilas Mestre, Salvador Sarr\u00f3, Peter J McKenna, HHFingerprints Group , Edith Pomarol-Clotet. Schizophrenia Bulletin (IF: 9,306). 2022: 1-8. PubMed ID: 36444899; DOI:\u00a0https:\/\/doi.org\/10.1093\/schbul\/sbac173<\/a>.<\/p>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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