En concreto, el algoritmo permite identificar los daños en el nervio óptico o en la zona macular del ojo que se producen antes que la pérdida detectable de visión con la prueba estándar actual, según explicó este lunes la institución académica en un comunicado.

Los resultados han sido publicados en un artículo en el ‘Journal of Clinical Medicine’ firmado por el investigador de la Escuela Internacional de Doctorado Ceindo Alfonso Parra-Blesa, la profesora del Departamento de Óptica de la Uspceu María Luisa Sánchez Rodríguez, el profesor de Estadística y Matemática Aplicada de la Uspceu Alfredo Sánchez Alberca y el profesor del Departamento de Oftalmología y Optometría de la Universidad de Murcia José Javier Garcia-Medina.

Uno de los hallazgos del estudio es que permite un diagnóstico temprano y prevención del glaucoma a través de un algoritmo que, mediante una tomografía de coherencia óptica de dominio espectral sobre la mácula, ayuda a clasificar y predecir las etapas de la enfermedad “de una forma rápida, sencilla y relativamente económica como herramienta de cribado, que será una herramienta importante para países con escasos recursos”, según precisó el doctorando Parra-Blesa.

El experto indicó que el objetivo era encontrar “otra forma de poder diagnosticar el glaucoma que no fuera con una prueba subjetiva como es el caso de los campos visuales y los valores de la presión intraocular que vienen condicionados por características de la esclera, córnea o de otras estructuras del ojo”.

PREVENCIÓN

Tras recordar que los daños del campo visual son “muy posteriores” a los daños sobre la estructura del nervio óptico o de la zona macular del ojo en los pacientes del glaucoma, subrayó la importancia de la prevención de la enfermedad.

Para este estudio, los expertos han contado con la tomografía de coherencia óptica, instrumento con el que se pueden obtener medidas objetivas de las distintas partes del ojo que participan o pueden participar en el proceso del glaucoma, y han medido un total de 1.001 pacientes, de los que 766 eran sujetos sanos y 235 eran pacientes hipertensos o glaucomatosos oculares en diferentes estadios de la enfermedad.

Además, se realizaron todas las pruebas pertinentes para poder descartar otro tipo de glaucoma o patologías y con estas mediciones han logrado definir cuatro etapas del glaucoma gracias a este algoritmo y proporcionar un nuevo modelo para clasificar los ojos glaucomatosos en dichas fases, con una precisión general superior al 92% y del 88% cuando se incluyen ojos sanos.

Estos resultados serán parte de la tesis doctoral en la que se encuentra trabajando el investigador Alfonso Parra-Blesa, dirigida por María Luisa Sánchez Rodríguez, profesora de Óptica de la Facultad de Farmacia de la Uspceu y José Javier Garcia-Medina, del Departamento de Oftalmología y Optometría de la Universidad de Murcia y apoyado con el trabajo estadístico de Alfredo Sánchez Alberca, profesor del Departamento de Estadística y Matemática de la Uspceu.

El glaucoma es la segunda causa de ceguera en el mundo desarrollado, solo superada por las cataratas, según datos de la Organización Mundial de la Salud. A pesar de su gravedad, la mitad de la población afectada por glaucoma lo desconoce, ya que generalmente no causa síntomas y el problema es que, si no se detecta y se trata a tiempo, puede llegar a producir baja visión irreversible e, incluso, ceguera en el 5% de los casos, si bien con una detección temprana podría evitarse el 95% de los casos, según recordó la institución académica.