Esquizofrenia se detectaría a través de las huellas dactilares

México 24 diciembre._ Expertos del Centro de Investigación Biomédica en Red CIBERSAM y del FIDMAG Hermanas Hospitalarias en España han desarrollado un algoritmo que detecta el riesgo de esquizofrenia a partir de las huellas dactilares con una fiabilidad del 70%, lo que permitirá mejorar el diagnóstico precoz en pacientes que ya presentan síntomas o que tienen predisposición genética.

El estudio de esta herramienta, publicado en Schizophrenia Bulletin, se ha desarrollado y probado con 700 pacientes con esquizofrenia de toda España y 850 personas sanas y está pendiente de patente y de los últimos estudios de validación para ponerse en práctica en los centros hospitalarios, han explicado sus responsables.

Su investigador principal, Raymond Salvador, ha explicado este martes en rueda de prensa en Barcelona que en el período de gestación el tejido de la piel y el del sistema nervioso susceptible de desarrollar más adelante enfermedades como la esquizofrenia es el mismo, lo que hace posible encontrar información relevante en la huella dactilar desde pequeños.

Enfermedad con prevalencia del 1% de población

Desde los años 70 se venían desarrollando estudios sobre las huellas dactilares y la esquizofrenia o la bipolaridad y el autismo, pero este nuevo avance aporta la novedad de la inteligencia artificial del algoritmo que es capaz de ir más allá y “ver patrones más complejos”.

Salvador ha apuntado que pese a que es un avance de calado, “no se trata de una herramienta para determinar de forma absoluta” el riesgo de esquizofrenia, pues con un 30% de no fiabilidad se darían muchos casos de falsos positivos de una enfermedad con prevalencia del 1% de población.

Ese mismo argumento, ha añadido, desaconseja que se pueda realizar la prueba dactilar a toda la población y que se limite su recomendación de uso a los dos grandes grupos de riesgo: personas con familiares con esquizofrenia y predisposición genética, así como personas que presentan los primeros síntomas de la enfermedad.