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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

 

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