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.