Alberto Corbi Bellot empezó mirando el sueño de su madre mucho antes de convertir aquella observación en un proyecto científico. Su madre comenzó a manifestar los síntomas del alzhéimer en torno a 2016 y, como ocurre tantas veces con esta enfermedad, la vida familiar empezó a organizarse alrededor de sus cuidados, sus rutinas, sus pérdidas y sus cambios. Entre todos ellos, había uno que llamaba especialmente la atención del investigador de la Universidad Internacional de La Rioja (UNIR): la forma en la que dormía.
No era una noche suelta. No era simplemente que un día descansara mejor y otro peor. Corbi percibía patrones. Temporadas en las que su madre dormía «a pierna suelta», otras en las que se levantaba mucho, fases en las que tardaba en conciliar el sueño y otras en las que parecía descansar de otra manera. Aquellos cambios, vistos desde la preocupación de un hijo, terminaron formulando una pregunta científica: ¿se podía medir el sueño de una persona con alzhéimer sin molestarla?
De esa pregunta nació una investigación que acaba de publicar la editorial científica Springer y que ha sido desarrollada por investigadores de UNIR y UNED. En la parte de UNIR, el trabajo ha contado con el respaldo de UNIR iTED, el Instituto de Investigación, Innovación y Tecnología Educativas, y con el apoyo de Daniel Burgos. La segunda fase se ha desarrollado junto al grupo FHIUM de la UNED, dirigido por Olga Santos, con la participación del investigador Miguel Porta. También han colaborado entidades como AFA Elda, Caixa Petrer, el Ayuntamiento de Petrer, DomusVi y la residencia La Molineta.
El trabajo plantea una vía prometedora para el cribado de la enfermedad a través de sensores de movimiento e inteligencia artificial. No se trata de sustituir al neurólogo ni de convertir un dispositivo en un diagnóstico definitivo, sino de abrir una primera puerta, de observar cómo se mueve una persona mientras duerme para detectar patrones asociados al deterioro cognitivo.
Corbi no habla exactamente de pulseras comerciales, sino de sensores inerciales de rango médico y científico, similares a los que llevan dentro los teléfonos móviles o los relojes inteligentes, pero utilizados con fines de investigación. Miden aceleraciones, es decir, registran el movimiento del cuerpo. En este caso, se colocan con un formato cómodo, parecido al de una pulsera, para que puedan acompañar a la persona durante la noche con la menor interferencia posible.
La idea tiene una ventaja evidente frente a otras pruebas utilizadas en el estudio del alzhéimer: no exige una punción lumbar, no obliga a acudir a un escáner cerebral complejo y no invade la intimidad del paciente con cámaras ni dispositivos aparatosos. En un contexto tan delicado como el de una persona con deterioro cognitivo, eso es muy importante. El propio investigador recuerda que medir el sueño de una persona con alzhéimer no es tan sencillo como ponerle un reloj inteligente. El dispositivo puede molestar, perderse, romperse o acabar en cualquier sitio. Por eso reivindica especialmente la metodología: algo barato, resistente, poco invasivo, difícil de retirar y capaz de recoger información sin alterar demasiado la vida de quien lo lleva.
En la práctica
El estudio ha analizado los movimientos nocturnos de 219 mujeres, un grupo elegido porque la enfermedad afecta estadísticamente más a la población femenina. En total se estudiaron 916 noches de sueño, con sesiones de unas 8,3 horas de media. Los sensores trabajaban a 50 hercios, es decir, recogían información 50 veces por segundo. Después, los investigadores utilizaron inteligencia artificial para buscar patrones en esos datos.
Los resultados son llamativos: el sistema alcanzó una sensibilidad del 88,16 por ciento, lo que significa que fue capaz de detectar correctamente a casi nueve de cada diez personas con la enfermedad dentro de la muestra estudiada. La precisión global fue del 82,42 por ciento. Son cifras relevantes, aunque deben leerse con prudencia científica. Y es que, como bien destaca Corbi, la herramienta «no cura el Alzheimer, ni permite todavía hablar de un diagnóstico autónomo pero sí apunta a una vía de cribado no invasiva, escalable y potencialmente útil para generar alertas tempranas».
Lo más interesante es que el sistema no se fija tanto en movimientos bruscos o espasmódicos, sino en patrones más lentos y sostenidos. La inteligencia artificial ayuda a interpretar una cantidad enorme de datos que a simple vista no dirían nada. El cuerpo, incluso dormido, puede estar dejando pistas y la tecnología puede aprender a leerlas.
Detrás del estudio también hay una historia de ciencia ciudadana. Participaron familias, asociaciones, centros de mayores y personas sanas que aceptaron colocarse los sensores durante varias noches para formar parte del grupo de control. Gente que, sin estar enferma, ayudó a que la investigación pudiera comparar datos y avanzar. Ese componente colectivo es una de las partes que Corbi más reivindica: «Una ciencia hecha con tecnología, sí, pero también con cuidadores, pacientes, voluntarios y entidades que abrieron sus puertas».
El investigador dedica el artículo a su madre, fallecida durante el proceso final de revisión del trabajo. Entre las primeras pruebas, la pandemia, la interrupción del proyecto y las dificultades personales, la investigación ha tardado años en llegar a publicarse pero aquella intuición inicial nacida de mirar cómo dormía una madre enferma ha acabado convertida en una primera piedra científica.
