Moverse y agitarse durante el sueño podría significar más que una simple inquietud nocturna. Según expertos, este comportamiento, asociado con el trastorno de conducta del sueño REM (RBD, por sus siglas en inglés), podría ser un signo temprano de demencia o enfermedad de Parkinson "en casi todos los casos". Te explicamos por qué.
De acuerdo con Mayo Clinic, la enfermedad de Parkinson es un trastorno progresivo que afecta el sistema nervioso y las partes del cuerpo controladas por los nervios. Los síntomas aparecen lentamente y los principales de ellos son: temblores; lentitud en los movimientos, también llamado bradicinesia; rigidez muscular; deterioro de la postura y el equilibrio; pérdida de los movimientos automáticos; cambios en el habla; y cambios en la escritura.
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Según Daily Mail, el RBD es un trastorno que provoca que las personas “actúen” sus sueños, lo que incluye hablar, gritar, reír o realizar movimientos bruscos mientras duermen. Este comportamiento se debe a una disfunción en el cerebro que afecta la producción de dopamina, una sustancia química esencial para el control del movimiento. Los pacientes con Parkinson y demencia suelen tener niveles reducidos de dopamina debido a la pérdida de células nerviosas.
El RBD afecta aproximadamente al 5% de las personas y, en algunos casos, los movimientos nocturnos pueden ser tan vigorosos que quienes lo padecen se lastiman a sí mismos o a sus parejas. Además, suelen despertarse con ojos vidriosos y sentirse somnolientos durante el día.
Diagnosticar el RBD puede ser un desafío porque sus síntomas suelen confundirse con otros trastornos. Sin embargo, un equipo de investigadores en la Escuela de Medicina Mount Sinai, en Nueva York, desarrolló un algoritmo impulsado por inteligencia artificial (IA) que podría transformar este proceso.
El algoritmo analiza grabaciones de vídeo de pruebas clínicas del sueño para detectar movimientos característicos del RBD durante la fase REM. En un estudio reciente, se evaluaron las pruebas de sueño de 170 pacientes, 80 de los cuales tenían RBD. El algoritmo logró una tasa de precisión del 92%, la más alta conocida hasta ahora.
El Dr. Emmanuel During, profesor asociado de neurología en Mount Sinai, explicó que este enfoque automatizado podría integrarse en clínicas para facilitar diagnósticos más precisos y evitar errores. También ayudaría a personalizar planes de atención basados en la gravedad de los síntomas.
Herramienta clave
El RBD podría ser una herramienta clave para identificar riesgos tempranos de enfermedades neurodegenerativas como Parkinson y demencia. Pues con herramientas como este algoritmo, los profesionales médicos podrían detectar signos tempranos y ofrecer intervenciones oportunas, mejorando significativamente la calidad de vida de los pacientes.
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