COOKIES USE
We use necessary system cookies for the correct functioning of the website and optional Google Analytics cookies to obtain visit statistics.
 +info

Cookies config

  • Necessary

    The necessary cookies are absolutely essential for the website to work properly. This category only includes cookies that guarantee basic website security and functionality. These cookies do not store any personal information.

    NameProveedorPropiedadFinalidadCaducidad+info
    _GRECAPTCHAgoogle.comOwnprovide antispam protection with the reCaptcha service6 months
    cc_cookie_acceptfidmag.orgOwnUsada per confirmar que l'usuari ha confirmat / refusat les cookies (i quins tipus accepta)1 any
    WEB_SESSIONfidmag.orgOwnCookie técnica: cookie de sessió PHP. Guarda l'id de sessió d'usuari.al acabar la sessió

  • Analisys

    Analytical cookies are used to understand how visitors interact with the website. These cookies help to provide information on meters, the name of visitors, the percentage of bounces, the font of the traffic, etc.

    NameProveedorPropiedadFinalidadCaducidad+info
    _gaGoogle AnalyticsFrom third partiesCookie d'anàlisi o mesurament: Identifica els usuaris i proporciona informació sobre com els usuaris troben la pàgina web i com la utilitzen per a realització d'Informes estadístics2 anys
    _gat_gtag_UA_141706552_1Google AnalyticsFrom third partiesCookie d'anàlisi o mesurament: Tracking per part de google per google analytics1 minut
    _gidGoogle AnalyticsFrom third partiesCookie d'anàlisi o mesurament: S'usa per limitar el percentatge de sol·licituds24 hores

ConfigureReject allAccept

Las huellas dactilares, un marcador útil, fácil, rápido y fiable como predictor del riesgo de padecer esquizofrenia

FIDMAG Hermanas Hospitalarias – G15 CIBERSAM, en colaboración con los centros de Hermanas Hospitalarias, publica en la prestigiosa revista Schizophrenia Bulletinel, estudio "Fingerprints as Predictors of Schizophrenia: A Deep Learning Study"
20/12/2022

El Dr. Raymond Salvador, investigador de FIDMAG Hermanas Hospitalarias – G15 CIBERSAM, ha liderado un estudio multicéntrico a nivel nacional que ha tenido como objetivo estudiar la utilidad de las huellas dactilares como marcadores del riesgo de padecer esquizofrenia. Los resultados del estudio, publicados en la prestigiosa revista Schizophrenia Bulletin, demuestran que, mediante el uso de algoritmos de aprendizaje automático, se alcanza una fiabilidad del 70 % a la hora de discernir entre huellas dactilares de personas con esquizofrenia y huellas dactilares de personas sanas.


Aunque una precisión del 70% por sí sola no es suficiente para un diagnóstico definitivo de esquizofrenia, el Dr. Raymond Salvador, investigador principal del estudio, explica que, en combinación con otras fuentes de información, tiene un gran valor predictivo. Las huellas dactilares son un patrón estable a lo largo de toda la vida y pueden ser usadas como marcador útil, fácil y fiable del riesgo de desarrollar la enfermedad.


La principal hipótesis sobre el origen de la esquizofrenia apunta a alteraciones de origen genético y ambiental producidas durante el desarrollo prenatal y/o en los primeros años de vida. Las huellas dactilares se consideran un marcador del neurodesarrollo temprano por el hecho de tener un origen embrionario común con el sistema nervioso central, desarrollándose conjuntamente durante las mismas semanas de gestación.


Estudios previos han sugerido que existen alteraciones en los patrones de las huellas dactilares en pacientes con esquizofrenia, pero estos estudios utilizaron muestras pequeñas y se basaron en el análisis de aspectos muy concretos de las huellas, ignorando gran parte de la información contenida en la huella dactilar. 

 

Los últimos avances en inteligencia artificial, concretamente el llamado aprendizaje profundo (deep learning), han permitido analizar los patrones dactilares con toda su complejidad. La implementación de estas técnicas requiere de grandes muestras, por lo que desde FIDMAG Hermanas Hospitalarias – G15 CIBERSAM se ha coordinado un estudio multicéntrico para recoger las huellas dactilares de cerca de 1.500 personas, para el que ha sido clave la participación de los centros de Hermanas Hospitalarias:

- Benito Menni Complex Assistencial en Salut Mental, Barcelona

- Centro Sociosanitario Hermanas Hospitalarias, Palencia

- Hospital Mare de Déu de la Mercè, Barcelona

- Centro Hospitalario Padre Menni, Santander

- Complejo asistencial Hermanas Hospitalarias, Málaga

Clínica psiquiátrica Padre Menni, Pamplona

- Complejo Asistencial Benito Menni, Ciempozuelos

Clínica San Miguel, Madrid

- Hospital Sagrat Cor, Martorell

- Hospital Aita Menni, Mondragón

- Centro Neuropsiquiatrico Nuestra Señora del Carmen, Zaragoza

 

Actualmente se tarda un mínimo de 6 meses en obtener la confirmación de un diagnóstico de esquizofrenia. Este estudio permitirá disponer de una nueva herramienta que aporta información instantánea (el escaneo de las huellas y la obtención de resultados implica pocos minutos) que permitirá la detección del riesgo y el diagnóstico temprano de la esquizofrenia, hecho fundamental para conseguir un mejor pronóstico y evolución de la enfermedad.

 

Consulta el artículo completo aquí.

R. Salvador, M. García-León, I. Feria-Raposo, C. Botillo-Martín, C. Martín-Lorenzo, C. Corte-Souto, T. Aguilar-Valero, D. Gil-Sanz, D. Porta-Pelayo, M. Martín-Carrasco, F. Del Olmo-Romero, J. Maria Santiago-Bautista, P. Herrero-Muñecas, E. Castillo-Oramas, J. Larrubia-Romero, Z. Rios-Alvarado, J. Antonio Larraz-Romeo, M. Guardiola-Ripoll, C. Almodóvar-Payá, M. Fatjó-Vilas Mestre, S. Sarró, P. J. McKenna and E. Pomarol-Clotet

Fingerprints as Predictors of Schizophrenia: A Deep Learning Study

Schizophr Bull (IF: 9,306; D1). 2022. PubMed ID: 36444899

 

huellas conjunt

 

Difusión de la notícia - enlaces:

 

 

 

We are part of
HH Província España
Contact us

Avda. Jordà, 8, 08035 Barcelona
Contact phone: 935 480 105
E-mail: fundacio@fidmag.org
Online contact 

           

 

Reconocimientos a la calidad y la excelencia
Última modificación: 05/12/2024