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En España desarrollan biomarcadores para la detección temprana depresión

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España.

A nivel mundial 264 millones de personas padecen depresión, una enfermedad que en España, donde los trastornos mentales comunes suponen un coste del 2,2% del PIB, es la primera causa de discapacidad atribuida a una única enfermedad.

Para combatirla es clave su detección temprana, pero su diagnóstico se ha enfrentado a dos grandes problemas hoy en día: la ausencia de medidas objetivas y la actual sobrecarga de la sanidad pública.

Con el fin de mitigarlas, la UPV está inmersa en dos proyectos: REMDE y DEBIO, financiados respectivamente por la propia UPV y el Ministerio de Derechos Sociales y agenda 2030, que promueven la generación de biomarcadores de mirada, voz y neurofisiológicos que faciliten la detección temprana y con un coste mucho menor para las arcas públicas de la enfermedad.

“El origen general del proyecto es mejorar las herramientas que le damos disponibles a los clínicos de salud mental para hacer un diagnóstico más preciso y más certero en general de trastornos de salud mental, y en concreto, de trastornos de depresión”, dijo Mariano Alcañiz, director de LabLENI e investigador principal de DEBIO.

Para conseguirlo los investigadores del LabLENI, fruto de años de trabajo en el ámbito, cuentan con poderosos aliados: los humanos virtuales, capaces de generar contextos que permiten modelizar los patrones de los síntomas, tal y como ya ha demostrado la UPV a través de estos dos proyectos.

“Hemos validado lo que es el humano virtual como medio de estimulación para recrear y simular esas conversaciones y dinámicas sociales. Esta validación ha sido muy positiva porque hemos conseguido recrear conversaciones muy naturales y realistas”, explicó Javier Marín, miembro del LabLENI e investigador principal de REMDE.

Gracias a ello, el equipo del LabLENI trabaja ya en el modelado de los biomarcadores, segunda parte de los proyectos que ya han obtenido unos primeros resultados.

“Las personas que tienen síntomas depresivos no tienen una estimulación o una respuesta emocional muy elevada a estas narrativas emocionales. Y luego, dentro del contexto del seguimiento ocular no focalizan tanto la mirada, tienen sacadas más largas y además, evitan el contacto visual durante estas conversaciones. Además, también a nivel semántico los sujetos con síntomas depresivos tienden a usar más palabras negativas y los otros tienden a utilizar más palabras positivas como salud, amistad”, agregó Marín.

De este modo, de la mano de la inteligencia artificial, la UPV está contribuyendo a la generación de herramientas bioinformáticas confiables, objetivables, estandarizables y comparables que pueden ser de gran ayuda a corto plazo para la detección precoz de trastornos afectivos y, en definitiva, en la mejora de la vida de las personas.

Por: UPV.