Desarrollan herramienta que mide el dolor con fMRI y algoritmos de computador

Los investigadores han dado los primeros pasos hacia diseñar una herramienta diagnóstica que puede eliminar un obstáculo mayor en la medicina del dolor—la dependencia del auto-reporte para medir la presencia o ausencia de dolor. La nueva herramienta usaría patrones de actividad cerebral para dar una evaluación fisiológica objetiva de si alguien tiene dolor.

Los científicos, de la Escuela de Medicina de la Universidad de Stanford (Stanford, CA, EUA) utilizaron imágenes de resonancia magnética funcional (fMRI) del cerebro, combinadas con algoritmos avanzados de computador para predecir precisamente el dolor térmico 81% de las veces en participantes sanos del estudio, de acuerdo con un estudio publicado el 13 de Septiembre de 2011 en la publicación en línea PLoS ONE. “Las personas han estado buscando un detector del dolor durante largo tiempo”, dijo Sean Mackey, MD, PhD, jefe de la división de manejo del dolor y profesor asociado de anestesiología. “Estamos esperanzados en que eventualmente podamos usar esta tecnología para detectar y tratar mejor el dolor crónico”.

Los investigadores enfatizaron que son necesarios estudios futuros para determinar si esos métodos funcionarán o no para medir varias clases de dolor, como dolor crónico, y si pueden distinguir o no de forma exacta entre el dolor y otros estados de carga emocional, como la ansiedad o la depresión. “Una cosa clave para recordar es que este método midió objetivamente el dolor térmico en un ambiente controlado de laboratorio”, dijo el Dr. Mackey. “Debemos tener cuidado de no extrapolar esos hallazgos para decir que podemos medir y detectar el dolor en todas las circunstancias”.

La necesidad de una manera mejor de medir el dolor objetivamente en vez de apoyarse en la técnica actual de auto-reporte ha sido reconocida durante largo tiempo, pero la naturaleza altamente subjetiva del dolor lo ha hecho una meta evasiva.

Los avances en técnicas de neuroimaginología han revitalizado el debate sobre si puede ser posible o no medir fisiológicamente el dolor, y de hecho, llevó a este estudio actual. “Nos apoyamos en el auto-reporte del dolor, y eso se mantiene como el estándar de oro”, comentó el Dr. Mackey, autor sénior del estudio. “En eso es en lo que yo, como médico, me apoyo cuando cuido de un paciente con dolor crónico. Pero hay un gran número de pacientes, particularmente entre los muy jóvenes y los muy viejos, que no pueden comunicar sus niveles de dolor. ¿No sería maravilloso si tuviéramos una técnica que pudiera medir fisiológicamente el dolor?

Un estudio publicado por el Instituto de Medicina en Junio de 2011 reportó que más de 100 millones de americanos sufren de dolor crónico, costando alrededor de 600 mil millones de dólares cada año en costos médicos, y pérdida de productividad. (El Dr. Mackey fue un miembro del comité que produjo el reporte.) Además, encontró que el sesgo cultural contra los que padecen de dolor crónico como débiles o aún peor—con frecuencia se perciben como mentirosos acerca de su dolor—complica la aplicación del tratamiento apropiado. Sesgos similares surgen en el ámbito jurídico, con cientos de miles de casos cada año que dependerán de la existencia del dolor, según el profesor de leyes de Stanford Hank Greely, un experto en temas legales, éticos, y sociales alrededor de las ciencias biológicas. “Una manera, robusta, exacta, para determinar si alguien tiene dolor, o no, sería una bendición para el sistema legal”, dijo el Prof. Greely, que no participó en el estudio.

La idea para este estudio germinó en un evento de la Escuela de Leyes 2009 organizado por el Prof. Greely que reunió neurocientíficos y estudiantes de leyes para discutir cómo la neuroimaginología del dolor podía ser usada y abusada en el sistema legal. El Dr. Mackey y dos asistentes de laboratorio asistieron. “Al final del simposio, hubo una discusión acerca de los desafíos para crear un ‘medidor de dolor’. Discutí hipotéticamente que lo podíamos hacer en el futuro”, dijo el Dr. Mackey. “Esos dos científicos jóvenes en mi laboratorio vinieron a mí después y dijeron, ‘Pensamos que podemos hacer esto. Nos gustaría intentarlo. Yo estaba escéptico”

Los dos científicos --Neil Chatterjee, actualmente un estudiante de MD/PhD de la Universidad Northwestern (Evanston, IL, EUA; www.northwestern.edu), y el primer autor del estudio, Justin Brown, PhD, ahora un profesor asistente de biología del Colegio Simpson (Indianola, IA, EUA; www.simpson.edu) –vinieron con el concepto en una discusión después del simposio. “Fue en gran medida un capricho”, dijo el coautor Sr. Chatterjee. “Pensamos, quizás podamos hacer la herramienta perfecta, pero ¿realmente alguien ha tratado de hacer esto alguna vez a un nivel muy, muy básico? Resultó ser sorprendentemente simple hacer esto”.

Los investigadores tomaron ocho personas, y las colocaron en la máquina de exploración cerebral. Una sonda de calor fue aplicada en sus antebrazos, causando un dolor moderado. Los patrones cerebrales con y sin dolor fueron registrados e interpretados por algoritmos avanzados de computador para crear un modelo de cómo se ve el dolor. El proceso fue repetido con un segundo grupo de personas.

El plan era entrenar una máquina vectorial de soporte lineal—un algoritmo de computador inventado en 1995—una serie de individuos, y luego usar ese modelo de computador para clasificar el dolor de forma exacta en una nueva serie completamente de personas.

Luego se le pidió al computador considerar los exámenes cerebrales de ocho sujetos nuevos y determinar si tenían o no dolor térmico. “Le pedimos al computador llegar con lo que piensa que parece dolor”, dijo el Sr. Chatterjee. “Luego pudimos medir que tan bien lo hizo el computador. Y lo hizo maravillosamente bien. El computador tuvo éxito el 81% de las veces. Yo estaba definitivamente sorprendido”.

Enlaces relacionados:

Stanford University School of Medicine

Northwestern University

Simpson College