Para la doctora Mona Nasseri, profesora asistente de Ingeniería Eléctrica de la UNF, se trata de un regalo de tiempo que puede ofrecer la esperanza de una vida mejor a estos pacientes, permitiéndoles tomar medicamentos de acción rápida o alterar sus actividades para evitar esos episodios.
El estudio, señala la universidad en un comunicado divulgado esta semana, encontró patrones cuando los investigadores compararon datos fisiológicos recopilados por un dispositivo de monitoreo que se usa en la muñeca con el tiempo real de una convulsión.
Mediante el análisis de datos, como la frecuencia cardíaca, la temperatura corporal y el movimiento, los investigadores descubrieron que habrían podido pronosticar la mayoría de las convulsiones unos 30 minutos antes de que ocurrieran.
Estos hallazgos muestran que es posible proporcionar pronósticos confiables de convulsiones sin medir directamente la actividad cerebral, subrayó la universidad.
"He visto a estos pacientes y sé que necesitan algo como esto. Cuando tienen muchas convulsiones que son resistentes a los medicamentos, tienen que evitar tantas actividades. Esperamos poder ayudarlos", manifestó Nasseri.
El estudio es parte de la Fundación de Epilepsia del Instituto Estadounidense de Innovación en Epilepsia y del proyecto My Seizure Gauge, que incluye colaboración internacional.
Este es el primer estudio que siguió a las personas durante sus actividades diarias durante seis a doce meses, en lugar del trabajo anterior que se basó en el registro de datos de pacientes en el hospital, según Nasseri.
Rastrearon a seis personas con epilepsia resistente a los medicamentos y que tenían implantado un dispositivo de neuroestimulación que monitorea la actividad eléctrica del cerebro.
Debido al dispositivo en el cerebro, los investigadores pudieron recibir datos que indicaban exactamente cuándo ocurrió la convulsión, en lugar de tener que depender de que los participantes anotaran la hora en sus diarios personales, que es menos confiable.
La idea es proporcionar una advertencia cuando una convulsión es inminente.
Nasseri está contribuyendo al estudio mediante la implementación de técnicas de procesamiento de señales y aprendizaje automático para desarrollar estos algoritmos de detección y predicciones de convulsiones.
"Recopilamos los datos de los dispositivos de muñeca y diseñamos un algoritmo de aprendizaje automático", dijo.
El proyecto tiene su sede en la Clínica Mayo en Rochester (Minnesota), donde Nasseri trabajó con el doctor Benjamin Brinkmann, investigador principal del estudio, antes de unirse a la facultad de la UNF en 2020.