Las alteraciones en el cerebro pueden modificar el movimiento de los ojos durante la lectura. Basados en esta premisa, científicos de Bahía Blanca desarrollaron una técnica que podría servir para mejorar la detección temprana de la enfermedad de Alzheimer y otras patologías neurodegenerativas.
“La lectura de un texto requiere la integración eficiente de varios subsistemas cognitivos, desde el control oculomotor hasta la modulación de la atención y la comprensión del lenguaje”, explicó el doctor Gerardo Fernández, uno de los autores del proyecto, del Instituto de Investigaciones en Ingeniería Eléctrica “Alfredo Desages” (IIIE), que depende del CONICET y de la Universidad Nacional del Sur (UNS), en Bahía Blanca.
“En lectores sanos, los movimientos oculares siguen un patrón diferente al de personas con trastornos neurológicos y cognitivos”, puntualizó.
Usando la técnica de “eyetracking” (dispositivo de seguimiento ocular), se registraron los movimientos de los ojos de 20 personas con probable Alzheimer incipiente y de 40 adultos mayores sanos durante la lectura de 198 oraciones construidas para evaluar procesos cognitivos complejos. Los correlatos mentales que fueron evaluados con la lectura fueron atención, memoria y comprensión.
“En nuestro trabajo, analizamos y modelamos computacionalmente los datos obtenidos. La evidencia mostró que los grupos se diferencian claramente en todos los parámetros contemplados”, indicó el investigador.
Los resultados mostraron que el “análisis y modelado de los movimientos oculares” sería una herramienta poderosa en la detección temprana de enfermedades neurodegenerativas.
“Nuestro objetivo es brindar una nueva herramienta que ayudará a los profesionales de la salud al momento de evaluar una patología. Obviamente, necesitaremos hacer más estudios para encontrar el grado mínimo de deterioro que separa envejecimiento por edad de enfermedades neurodegenerativas”, afirmó Fernández.
En la investigación, publicada en la revista Investigative Ophthalmology & Visual Science, participaron también Osvaldo Agamennoni y Pablo Mandolesi del IIIE; Liliana Castro, del Departamento de Matemática de la UNS; y Luis Politi y Nora Rotstein, del Instituto de Investigaciones Bioquímicas de Bahía Blanca (INIBIBB).
Fuente: Agencia CyTA-Instituto Leloir.