Avatar y tecnología de captura de movimiento predicen el desarrollo de parálisis

Trajes de captura de movimiento utilizados en la producción cinematográfica y el desarrollo de juegos de computadora.

para crear personajes virtuales, utilizadospara el diagnóstico de enfermedades genéticas asociadas con trastornos del movimiento. En dos estudios publicados en la revista Nature Medicine, los científicos demostraron la eficacia de la tecnología para diagnosticar el desarrollo de la ataxia de Friedreich y la distrofia muscular de Duchenne.

Estos son raros genéticos degenerativosenfermedades que afectan la movilidad y eventualmente conducen a la parálisis. El seguimiento de la gravedad y la progresión de tales enfermedades generalmente implica la medición en la clínica de la velocidad y precisión con la que los pacientes realizan una serie de movimientos estandarizados. Esta evaluación, que es necesaria para determinar qué apoyo y tratamiento necesita un paciente, puede llevar años.

El estudio mostró que con la ayuda de la IA ytecnología de captura de movimiento, tales diagnósticos se pueden llevar a cabo varias veces con mayor precisión y rapidez. En ambos estudios, todos los datos de los sensores fueron recopilados por dispositivos y procesados ​​por IA para crear avatares personalizados y analizar movimientos.

Patrones digitales recopilados por IA para el diagnóstico de distrofia muscular de Duchenne. Imagen: Valeria Ricotti et al., Nature Medicine

Basado en datos recopilados usando IALos investigadores identificaron patrones de movimiento clave observados en niños con distrofia muscular de Duchenne, así como en adultos con ataxia de Friedreich que diferían de los controles. Muchos de estos patrones de movimiento identificados por IS no han sido previamente descritos clínicamente ni en DMD ni en AF debido a la falta de sensibilidad de las observaciones tradicionales.

Los científicos también encontraron que el nuevo métodomejora significativamente el pronóstico de cómo se desarrollará la enfermedad en pacientes individuales dentro de los seis meses. Una predicción tan precisa mejorará los ensayos clínicos de nuevos medicamentos y tratamientos, así como también seleccionará con mayor precisión la dosis individual de los medicamentos.

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