Herramienta que mide el dolor objetivamente en marcha

Los investigadores de la Facultad de Medicina de la Universidad de Stanford en Palo Alto, California, están desarrollando una herramienta de diagnóstico que proporciona una evaluación fisiológica objetiva de si alguien siente dolor, en lugar de depender de medidas autorreferidas. Utilizando imágenes cerebrales de resonancia magnética funcional (fMRI) con algoritmos informáticos avanzados, predijeron con precisión el dolor térmico el 81% del tiempo en sujetos sanos, según un estudio que publicaron en la edición del 13 de septiembre de la revista en línea. Más uno.
Sin embargo, señalaron que esto solo era un comienzo, y ahora se requieren más estudios para averiguar si sus métodos funcionarán con diferentes tipos de dolor, como el dolor crónico. Además, si es posible distinguir, con un nivel aceptable de precisión, entre estados emocionales como ansiedad, depresión y dolor.
El dolor es de naturaleza subjetiva, y no es irrazonable suponer que la búsqueda de una medición objetiva es casi imposible. Sin embargo, la necesidad de uno es casi universalmente reconocida.
El investigador principal, el Dr. Sean Mackey, profesor asociado de anestesia y jefe de la División de Manejo del Dolor en la Escuela, dijo a la prensa:
"La gente ha estado buscando un detector de dolor durante mucho tiempo".
"Confiamos en el autoinforme del paciente para el dolor, y ese sigue siendo el estándar de oro", agregó, y explicó que él también, como médico que trata a pacientes con dolor crónico, confía en su autoinforme.
Pero, dijo, muchos pacientes preguntan, especialmente los muy jóvenes y los muy viejos, que les resulta difícil articular su dolor, ¿no sería genial si hubiera una herramienta que pudiera medir el dolor?
Un informe del Instituto de Medicina de junio de 2011 (IOM) de un panel que incluyó a Mackey como miembro estima que más de 100 millones de estadounidenses sufren dolor crónico. Esto se asocia con alrededor de 600 mil millones de dólares al año en costos de atención médica y pérdida de productividad.
También descubrieron que existe un sesgo cultural en contra de las personas que tienen dolor crónico: se las considera débiles y, a menudo, se las percibe como mentirosas sobre su dolor. Esto complica la entrega del tratamiento, dijo el panel de IOM.
Hank Greely, profesor de derecho de Stanford y experto en asuntos legales, éticos y sociales relacionados con las ciencias biológicas, dijo que este sesgo también existe en el campo legal, donde cientos de miles de demandas legales al año dependen de la existencia del dolor.
"Una manera robusta y precisa de determinar si alguien siente dolor o no sería un regalo del cielo para el sistema legal", dijo Greely, que no participó en el estudio actual.
Después de asistir a un evento de la Stanford Law School 2009 organizado por Greely que reunió a neurocientíficos y académicos del derecho para debatir cómo la neuroimagen del dolor podría usarse y abusarse en el sistema legal, Mackey y dos asistentes de su laboratorio decidieron probarlo y ver si la medición objetiva del dolor fue factible.
Mackey dijo que era escéptico, pero sus dos jóvenes ayudantes de laboratorio pensaron que quizás los avances en los métodos de neuroimagen significaban que había una buena posibilidad de que pudieran encontrar algo. Dijeron "creemos que podemos hacer esto. Nos gustaría intentarlo", dijo Mackey.
Uno de los asistentes fue el coautor Neil Chatterjee, actualmente estudiante de doctorado y doctorado en la Universidad Northwestern. Dijo que era un poco un capricho, pero pensaron "tal vez no podamos hacer la herramienta perfecta, pero ¿alguna vez alguien realmente ha intentado hacer esto en un nivel muy, muy básico?"
"Resultó ser sorprendentemente simple hacer esto", dijo Chatterjee.
Él y el otro asistente de laboratorio, primer autor, el Dr. Justin Brown, ahora profesor asistente de biología en el Simpson College, tuvieron la idea en una discusión después del simposio.
Para la primera parte del estudio, 8 participantes se sometieron a una exploración cerebral mientras se aplicaba una sonda de calor a sus antebrazos, lo que causaba un dolor moderado.
Los investigadores registraron e interpretaron, utilizando algoritmos avanzados de computadora, escaneos de los patrones cerebrales con y sin dolor. Esto les permitió crear un modelo de cómo se veía el dolor.
El modelo de la computadora se basó en un algoritmo que se inventó en 1995, llamado una máquina de vector de soporte lineal (SVM). Los investigadores tuvieron la idea de que podían calibrar esto usando un grupo de participantes, y luego usarlo para clasificar con precisión el dolor en otro grupo nuevo de participantes.
Así que la segunda parte del estudio fue otros 16 participantes que se sometieron al mismo procedimiento que los primeros 8, pero esta vez los investigadores le pidieron a la computadora "capacitada" que les dijera si los nuevos participantes tenían dolor térmico. Tuvo éxito el 81% del tiempo.
"... lo hizo increíblemente bien", dijo Chatterjee, "definitivamente me sorprendió".
Él y sus coautores describen su experimento:
"Utilizando ocho personas, entrenamos una SVM lineal para distinguir estos estímulos utilizando patrones de actividad de todo el cerebro. Evaluamos el rendimiento de este modelo entrenado SVM probándolo en 16 personas cuyos datos no se utilizaron para el entrenamiento. fue 81% precisa para distinguir los estímulos dolorosos de los no dolorosos (p
Concluyen que:
"Nuestros hallazgos demuestran que la resonancia magnética funcional con el aprendizaje SVM puede evaluar el dolor sin requerir ninguna comunicación de la persona que se está evaluando".
En su documento, también "describen las tareas que deben completarse para avanzar en este enfoque hacia el uso en entornos clínicos".
Mackey dijo:
"Esperamos que eventualmente podamos utilizar esta tecnología para una mejor detección y un mejor tratamiento del dolor crónico".
Y señaló que:
"Una cosa clave para recordar es que este enfoque midió objetivamente el dolor térmico en un entorno de laboratorio controlado".
"Debemos tener cuidado de no extrapolar estos hallazgos para decir que podemos medir y detectar el dolor en todas las circunstancias", advirtió.
Los fondos de los Institutos Nacionales de Salud y el Fondo de Investigación del Dolor Chris Redlich ayudaron a pagar el estudio.
Escrito por Catharine Paddock PhD

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