La Universidad de Stanford ha iniciado un estudio para intentar averiguar si las pulseras o relojes inteligentes, las que se usan comúnmente para hacer un seguimiento de la actividad física -tipo Fitbit o Aple Watch-, pueden alertar de la posibilidad de estar desarrollando una enfermedad de tipo viral, como el Covid-19, e incluso si pueden hacerlo incluso dos o tres días antes de que aparezca la fase sintomatológica.
¿Cómo podrían contribuir estos dispositivos, cada día más asequibles y populares, a la detección temprana de olas epidémicas?
La respuesta la intenta encontrar Michael Snyder, biólogo e investigador de la universidad californiana, que lleva tiempo dedicado a crear modelos de análisis de los datos que se registran con estos aparatos, e intenta comprobar si se pueden diseñar patrones que ayuden a rastrear la aparición de infecciones o enfermedades.
El estudio, en el que trabajan una docena de investigadores, está ya reclutando participantes, después de que fuera aprobado mediante un procedimiento acelerado por la Junta de Revisión Institucional de Stanford. Lo que se pretende es validar algoritmos de análisis por software que hayan sido entrenados en describir patrones de salud basados principalmente en la frecuencia cardiaca a lo largo del día.
El grupo está aprovechando algunos avances que ya se habían obtenido en estudios precedentes, cuando la pandemia era sólo una hipótesis de futuro. Dentro de la estructura de este nuevo proyecto figura que la recopilación de los datos que deban analizarse se podrá hacer mediante los dispositivos más populares, los ya citados Fitbit y Apple Watch.
Es un estudio científicamente ambicioso, porque ha de ser capaz de contemplar variables todavía no muy bien establecidas en relación al SARS-CoV-2, como su rapidez de propagación, la gama sintomática que produce, o las estimaciones sobre la prevalencia de la infección de portadores asintomáticos. Describir estas características se enfrenta, a día de hoy, a limitaciones derivadas de la falta de tests disponibles, y también a las inconsistencias en los conjuntos estadístico disponibles.
Tanto el grupo de Snyder como otros que trabajan en enfoques similares se dedican a rastrear datos acumulados de frecuencia cardíaca y frecuencia respiratoria nocturna que les permitan elaborar un algoritmo que a su vez ayude a rastrear una posible afección viral. Algunas instituciones académicas, como el Scripps Research Translational Institute, ya desarrollaban programas de análisis de datos de diversos dispositivos portátiles para hacer con ellos lo que denominan "vigilancia en tiempo real de enfermedades respiratorias contagiosas".
"Nos gustaría que este estudio pudiera impactar en la pandemia actual al poder detectar Covid-19, pero sobre todo esperamos que sea una herramienta de detección más general, porque incluso antes de que surgiera esta pandemia éste era nuestro objetivo", dice Snyder.
Él cree que la frecuencia cardíaca es la variable fisiológica que resultará más significativa en el análisis que se está haciendo. La empresa Fitbit, propiedad de Google, ha donado 1. 000 rastreadores de actividad para que puedan emplearse en el trabajo.
Este abordaje de análisis se basa en distintos estudios previos que se centraron en recopilar datos de la frecuencia cardíaca y niveles de saturación de oxígeno durante los viajes en avión, en situación de mayor estrés físico y mental, y que según Snyder mostrarían patrones que permitirán detectar cuándo las personas están luchando contra algún tipo de infección antes incluso de que presenten síntomas clínicos aparentes, puesto que las frecuencias cardíacas iniciales experimentan cambios sobre sus valores esperados.
"Sé que algunas personas se centran en controlar la aparición de un aumento de temperatura del organismo, la fiebre o febrícula, y no hay duda de que es una variable que tiene valor, pero los wearables nos permiten controlar la frecuencia cardíaca de manera continua", dice. Incluso aunque las medidas concretas no sean precisas al cien por cien, sí se puede calcular el valor de su variabilidad media, con lo que se obtendrían conclusiones que podrían ser reveladoras de un cambio en el estado fisiológico.
Stanford espera reclutar a varios miles de participantes en este estudio, hayan o no usado antes este tipo de dispositivos, y se pretende desarrollar un modelo de validación de la hipótesis que sea "independiente del dispositivo", indistinto para usuarios de Fitbit, Apple Watch o Garmin. Bastará con que lleven sensores de frecuencia cardíaca.
En función de todos los datos obtenidos se pondrá un nuevo algoritmo que detecte patrones inusuales en los datos de frecuencia cardíaca, y que este análisis sirva no sólo para construir patrones de expansión epidémica comunitaria, sino especialmente para informar a los usuarios del momento en el que pueden estar comenzando a combatir una infección.
En 2017, Snyder ya publicó que existía una correlación entre los patrones de variación en las señales fisiológicas y la respuesta inflamatoria del organismo. Tras analizar 2. 000 millones de mediciones provenientes de 60 personas, todas obtenidas de relojes inteligentes de uso común, se pudo diseñar un algoritmo llamado de "cambio del corazón". Ahora se pretende rastrear no sólo patrones de frecuencia cardíaca, sino también de sueño y actividad general de los participantes para tratar de detectar la aparición de "gripe, coronavirus u otras enfermedades virales de rápida propagación".
Justo ahora hay una mayor urgencia y un mayor interés en estas aproximaciones de investigación debido al Covid-19. Los datos que se obtengan de cambios en la frecuencia cardíaca en reposo y sueño podrán ser cotejados más tarde con las estimaciones semanales que hacen los CDC, e intentar con ello perfeccionar los modelos predictivos.
Aun así, todavía estamos muy lejos de que un Fitbit o un Apple Watch nos avisen de que podemos estar padeciendo los pródromos de una enfermedad vírica. Pero la posibilidad de comenzar a analizar los datos ya disponibles es hoy, más que nunca, una urgencia.
