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Una star-up tecnológica, ‘Brainguard’, predice el dolor de migrañas en pacientes crónicos gracias a la inteligencia artificial con una antelación media de 25 minutos. Una solución que está basada en la monitorización ambulatoria de variables físicas y hemodinámicas de los pacientes. Gracias a esta recogida de datos, el dispositivo tiene como objetivo analizar la evolución de síntomas para mejorar la calidad de vida del paciente.

La spin-off, nacida en la Universidad Complutense de Madrid (UCM) con la colaboración del Hospital Universitario de la Princesa, ha unido a un equipo heterogéneo de investigadores clínicos, neurólogos e ingenieros. Brainguard cuenta con el profesor titular de la UCM , José Luis Ayala, como consejero delegado y con el profesor de la Universidad Politécnica de Madrid (UPM), Josué Pagán, como el responsable técnico del desarrollo (CTO).

Las migrañas: un problema no resuelto

El grupo de investigación cuenta con experiencia en el desarrollo de tecnologías de monitorización ambulatoria y sistemas basados en inteligencia artificial y aprendizaje automático, machine learning. Los neurólogos del Hospital la Princesa se preguntaron si sería posible transferir los conocimientos a un problema no resuelto en el entorno clínico: la predicción de migrañas.

Según datos de la Sociedad Española de Neurología (SEN), más de 5 millones de españoles padece migraña. Se trata de la enfermedad neurológica “más prevalente en nuestro país” y la sexta en todo el mundo.

“Hay cierta confusión con el tema de qué es una cefalea, qué es una migraña…”, afirma Ayala para explicar que “desde Brainguard trabajamos con migraña crónica, con pacientes que tienen un gran número de episodios al mes”.

Asimismo, la migraña es un proceso complejo que tiene unas fases que “pueden ser bastante anteriores al sistema de dolor”, subraya Ayala. Dichas fases producen desregulaciones del sistema nervioso que pueden recogerse mediante las variables utilizadas.

Mejorar la calidad de vida

Los investigadores señalan que el dolor de migraña es “el síntoma que más preocupa al paciente” ya que impacta en su calidad de vida.

“Nosotros analizamos como las variables que se han desregulado y van a poder ser un predictor de esa migraña”. Pero, ¿por qué el hecho de predecir la migraña puede disminuir el dolor? “Quien mejor sabe esto son los pacientes”, responde Ayala.

Los pacientes que sufren migraña “nunca saben cuando van sufrir una”, insiste, por lo que actividades cotidianas en su día a día, como reuniones de trabajo, pueden ser planificadas.

Los modelos de Brainguard predicen el 79 por ciento de las migrañas, 8 de cada 10 migrañas. Ayala indica que la antelación media de 25 minutos es suficiente para poder medicarse y tener una concentración plasmática de la medicación suficiente para reducir el dolor.

Recogida de datos

Brainguard se basa en un formato werable de pulsera, es decir, un dispositivo tecnológico con microprocesadores que puede portar el paciente gracias a su tamaño y diseño.

Las predicciones de migrañas realizadas por Brainguard están fundamentadas en la recogida de variables hemodinámicas.

“Nuestra tecnología está compuesta por un dispositivo en formato de reloj inteligente para recoger datos biofísicos”, explica Ayala. Brainguard cuenta además con un portal web, al que puede acceder tanto el paciente como su médico, con la visualización de los datos y las predicciones en los últimos meses.

La monitorización continua de la temperatura corporal, el ritmo cardíaco, el oxígeno en sangre o el ritmo del sueño, entre otros, permite reconocer anomalías en tiempo real e informarle de una próxima migraña.

“Son variables que podemos recoger de forma no invasiva, sin interferir en tu vida. Muy parecido a otros dispositivos que se utilizan en deporte”, afirma. La información que llega al usuario es personalizada, valorando diferentes elementos que puedan afectar al dolor, dependiendo del paciente. La probabilidad de dolor se compara con las luces de un semáforo a través de la app.

Neurólogos y diagnóstico de migrañas

Dejar de conducir, seguir las indicaciones del neurólogo o quedarse en un entorno tranquilo son algunas de las pautas que pueden tomar. Pero estas acciones “pueden ir más allá, hay más posibilidades”, indica Ayala, quien señala que la aplicación está orientada a pacientes con diagnóstico por parte del neurólogo.

Captura de pantalla de la aplicación. Fotografía cedida.

“Estamos trabajando para poder llevar esta tecnología a otro tipo de cefaleas”, indica.

Los pacientes siguen la recomendación básica “tomar una determinada medicación cuando aparezca cualquier síntoma”, una circunstancia difícil de prever, según el experto. “Es muy complicado que el paciente detecte si tiene un síntoma de migraña, entonces espera y cuando se toma la medicación ya es tarde, ya ha comenzado el pico de la migraña“.

Además de no actuar a tiempo, Ayala indica que estas circunstancias provocan que el paciente vuelva a recurrir y termine con más dosis de medicación, lo que provoca la llamada “resaca de migraña”.

La posibilidad de ofrecer un producto capaz de predecir el dolor de migraña es acogido de forma positiva por los pacientes ya que “la migraña aparece en cualquier momento sin que ellos puedan saberlo”, explica.

En este sentido, Brainguard puede indicar al paciente con suficiente antelación la llegada de una migraña. Esto facilita la toma de medicamento “al tiempo justo para que pueda asimilarse y haga efecto”, indica Ayala.

Pacientes de ensayos

Los pacientes que han participado en los ensayos clínicos eran procedentes del Hospital la Princesa, aunque el proyecto también ha contado con otros derivados.

Las edades de los pacientes crónicos comprendían entre los 18 y los 60 años. Uno de los requisitos para poder llevar a cabo los ensayos era la frecuencia de migraña. “Teníamos que monitorizarlos, por lo que cogimos pacientes que tenían 3-4-5 migrañas al mes”, ha explicado el CTO de Brainguard, Josué Pagán.

La recogida de datos se llevo a cabo durante 2-3 meses, pero el período pudo sufrir algún retraso porque “los participantes nunca saben los que van a tener ese mes”.

La investigación ha sido publicada en la revista Sensors, en Journal of Pain Research y en Journal of Biomedical Informatics y cuenta con más de una docena de premios en los últimos años.


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