Investigadores de la Universidad de Cambridge demostraron el potencial de la realidad virtual (VR) para servir como una herramienta de diagnóstico para diagnosticar la enfermedad de Alzheimer temprana de manera más efectiva que las pruebas existentes.

La investigación se basa en los hallazgos de que las células en el «sistema de posicionamiento global» interno del cerebro de la corteza entorrinal son las primeras en ser dañadas en la enfermedad de Alzheimer. Por lo tanto, identificar una función deficiente dentro de esta región del cerebro puede indicar el inicio de la enfermedad de Alzheimer.

El equipo de Cambridge desarrolló una prueba de navegación de realidad virtual para pacientes con riesgo de desarrollar demencia. La finalización exitosa de esta prueba indicaría que el sistema GPS del cerebro está funcionando bien, mientras que los investigadores esperaban que los pacientes con Alzheimer temprano se desempeñen peor en la misma prueba.

Los científicos estudiaron su sistema de realidad virtual en 45 pacientes con deterioro cognitivo leve, junto con 41 controles sanos de la misma edad. Encontraron que todos los pacientes con deterioro cognitivo leve tuvieron peor desempeño en la tarea de navegación que los controles. Doce pacientes con deterioro cognitivo leve también tenían biomarcadores conocidos para la enfermedad de Alzheimer, y estos pacientes obtuvieron peores resultados que el resto de los pacientes con deterioro cognitivo leve. Sorprendentemente, descubrieron que la tarea de navegación VR era mejor para identificar entre pacientes de bajo y alto riesgo con deterioro cognitivo leve que las pruebas estándar de oro existentes.

«Hemos querido hacer esto durante años, pero es solo ahora que la tecnología de realidad virtual ha evolucionado hasta el punto de que podemos emprender fácilmente esta investigación en pacientes», dice el Dr. Chan, autor principal del estudio, en una prensa. lanzamiento. «Sabemos que el Alzheimer afecta el cerebro mucho antes de que los síntomas se vuelvan aparentes. Estamos llegando al punto en que la tecnología cotidiana se puede utilizar para detectar las señales de advertencia de la enfermedad mucho antes de que nos demos cuenta.

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