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Investigadores desarrollan un algoritmo para mejorar la prevención y diagnóstico del Glaucoma
22/03/2021

Investigadores de la Universidad han logrado un algoritmo que permite identificar de forma precisa cuatro etapas de evolución con el fin de mejorar su diagnóstico temprano y prevención. Los resultados han sido publicados en un artículo en el Journal of Clinical Medicine que ha sido realizado por el investigador de la Escuela Internacional de Doctorado CEINDO Alfonso Parra-Blesa, médico-oftalmólogo de la Policlínica Blesa (Granada); la profesora del Departamento de Óptica de la USPCEU Mª Luisa Sánchez Rodríguez; el profesor de Estadística y Matemática Aplicada de la USPCEU Alfredo Sánchez Alberca; y el profesor del Departamento de Oftalmología y Optometría de la Universidad de Murcia José Javier Garcia-Medina.

El glaucoma es la segunda causa de ceguera en el mundo desarrollado, solo superada por las cataratas, según datos de la Organización Mundial de la Salud. A pesar de su gravedad, la mitad de la población afectada por glaucoma lo desconoce, ya que generalmente no causa síntomas. El problema es que, si no se detecta y se trata a tiempo, el glaucoma puede llegar a producir baja visión irreversible e, incluso, ceguera en el 5% de los casos. Con una detección temprana, podría evitarse el 95% de los casos.

Uno de los hallazgos del estudio es que permite un diagnóstico temprano y prevención del Glaucoma tal y como explica el doctorando Parra-Blesa: “podemos aportar un algoritmo que nos permite, mediante una tomografía de coherencia óptica de dominio espectral sobre la mácula, llegar a un acercamiento del diagnóstico y fase de evolución del mismo de una forma rápida, sencilla y relativamente económica como herramienta de cribado, importante, creemos, para países con escasos recursos”.

Desde el inicio de sus investigaciones, el objetivo principal era conseguir el diagnóstico, de una forma rápida y relativamente económica. Parra Blesa indica que el planteamiento era “encontrar otra forma de poder diagnosticar el glaucoma, que no fuera con una prueba subjetiva como es el caso de los campos visuales y los valores de la presión intraocular que vienen condicionados por características de la esclera, la córnea o de otras estructuras del ojo”.

“Hoy se sabe que los daños del campo visual son muy posteriores a los daños sobre la estructura del nervio óptico o de la zona macular del ojo en los pacientes del glaucoma; de ahí la importancia para prevención del glaucoma si somos capaces de depositar en los valores obtenidos en la tomografía una relación directa”, relata el investigador en Ciencias y Tecnología de la Salud.  Así, los autores detallan que, con los datos que tenían de pacientes con y sin glaucoma han desarrollado un algoritmo que permite clasificar y predecir las distintas etapas de la enfermedad.

Para este estudio, han contado con la tomografía de coherencia óptica, “un instrumento con en el que se pueden obtener medidas objetivas de las distintas partes del ojo, que participan o pueden participar en el proceso del glaucoma”. Gracias a esta herramienta han medido un total de 1.001 pacientes, de los que 766 eran sujetos sanos y 235 eran pacientes hipertensos o glaucomatosos oculares en diferentes estadios de la enfermedad. Además, se realizaron todas las pruebas que eran pertinentes para poder descartar otro tipo de glaucoma o patologías. Con estas mediciones, han logrado definir cuatro etapas del glaucoma gracias a este algoritmo y proporcionar un nuevo modelo para clasificar los ojos glaucomatosos en dichas fases, con una precisión general superior al 92% y del 88% cuando se incluyen ojos sanos.

Estos resultados serán parte de la tesis doctoral en la que se encuentra trabajando el investigador Alfonso Parra-Blesa, dirigida por la profesora de Óptica de la Facultad de Farmacia de la USPCEU María Luisa Sánchez Rodríguez y José Javier Garcia-Medina del Departamento de Oftalmología y Optometría de la Universidad de Murcia, apoyado con el trabajo estadístico del profesor del Departamento de Estadística y Matemática Aplicada de la USPCEU Alfredo Sánchez Alberca.

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