Su prevalencia oscila entre el 2 y el 5 por ciento de la población adulta y en algunos estudios se pone de manifiesto que un alto porcentaje de los enfermos (hasta el 90 por ciento de los casos en hombres y el 98 por ciento de los casos en mujeres) podría no estar diagnosticado. La apnea conlleva una serie de problemas a corto y medio plazo, como una reducción notable de la calidad de vida del paciente, que en algunos casos deriva en accidentes de tráfico y laborales debidos a una excesiva somnolencia diurna. E incluso, a largo plazo, puede dar lugar a complicaciones severas de tipo cardiovascular.

La obesidad es uno de los factores de riesgo más importantes asociados a esta enfermedad. La apnea se produce cuando las vías respiratorias superiores se obstruyen, lo que puede originarse con el aumento del tejido adiposo alrededor de la zona del cuello, debido al exceso de peso. En este sentido, advierte el investigador, “la actual epidemia de obesidad que existe en los países occidentales está dando lugar a una mayor incidencia del Síndrome de la Apnea-Hipopnea del Sueño, que es comparable ya a la de la diabetes, mientras que los servicios de salud no están preparados para atender a todas estas personas”.

En relación al diagnóstico, actualmente el método de referencia es la polisomnografía (PSG), que consiste en la monitorización del paciente en una unidad del sueño especializada bajo supervisión de personal cualificado. Durante esta prueba, se registran más de 30 variables fisiológicas que posteriormente son estudiadas por el médico especialista, quien finalmente realiza el diagnóstico y evalúa el grado de severidad de la enfermedad.

Sin embargo, esta prueba conlleva diversos problemas: requiere la hospitalización del paciente durante una noche, con la consiguiente incomodidad para el mismo; supone unos elevados costes sanitarios en equipamiento y personal cualificado; obliga al especialista a analizar manualmente registros de unas ocho horas de duración, y colapsa las unidades del sueño, incapaces de hacer frente a un número creciente de afectados.

“Por todo ello, nuestro objetivo es simplificar esa prueba. Desarrollamos métodos de ayuda al diagnóstico mediante la utilización de un número muy reducido de señales fisiológicas, en concreto, tratamos de utilizar una única señal. Esto es posible gracias al uso de modelos matemáticos de reconocimiento de patrones, que permiten extraer de forma automática información que no es perceptible a simple vista por un especialista”, detalla Gonzalo Gutiérrez.

Tres tipos de señales fisiológicas
Los investigadores de la UVa han trabajado principalmente con tres de las señales fisiológicas que se recogen habitualmente durante las polisomnografías: la pulsioximetría o saturación de oxígeno en sangre, que mide de forma no invasiva el oxígeno transportado por la hemoglobina; la señal de flujo aéreo, que representa la cantidad de aire inhalado y exhalado por el paciente, cuyo registro se realiza con dos tipos de sensores diferentes; y la variabilidad del ritmo cardiaco, que calcula el tiempo de los intervalos entre latido y latido.

Para ello han contado con la colaboración del Servicio de Neumología del Hospital Universitario Río Hortega de Valladolid que dirige el doctor Félix del Campo, que ha aportado los datos necesarios procedentes de las polisomnografías que realizan habitualmente en el Servicio, con el consentimiento informado de los pacientes. “Tratamos con bases de datos amplias, de entre 150 y 300 pacientes, para que los resultados sean generalizables”, apunta el Gonzalo Gutiérrez, quien añade que los estudios han sido llevados a cabo en adultos y también en niños, en colaboración con la Unidad Multidisciplinar de Sueño y Ventilación del Hospital universitario de Brugos, ya que algunas investigaciones destacan la importante incidencia de esta enfermedad en este grupo de edad, cercana al 6 por ciento, debido a la obesidad y a otros factores de riesgo como la obstrucción que producen las anginas.

Respecto a los resultados, “a nivel de rendimiento diagnóstico hemos obtenido muy buenos resultados tanto con la señal de pulsioximetría como con la señal de flujo aéreo, llegando en ambos casos a más del 90 por ciento de precisión diagnóstica. En el caso de la señal de variabilidad del ritmo cardiaco también hemos conseguido buenos resultados pero no tan altos, concretamente, un 86 por ciento de precisión diagnóstica”, explica.

Cribado de pacientes
Los investigadores de la UVa han diseñado además algunos protocolos de cribado previo de pacientes, lo que permitiría reducir la realización de polisomnografías en el hospital hasta en un 40 por ciento. De este modo, “se reduce la necesidad de llevar a cabo pruebas completas, disminuyendo las listas de espera, ahorrando costes sanitarios, acelerando el acceso tanto al diagnóstico como al tratamiento y evitando que el paciente tenga que dormir en el hospital, ya que estos sensores se pueden trasladar fácilmente a su domicilio, tomando unos registros más representativos del sueño habitual del paciente”, concluye.

El Grupo de Ingeniería Biomédica (GIB), coordinado por el catedrático del Departamento de Teoría de la Señal y Comunicaciones e Ingeniería Telemática de la UVa Roberto Hornero Sánchez, que ha obtenido la calificación de Unidad de Investigación Consolidada por parte de la Junta de Castilla y León, prevé seguir investigando en esta línea.

“Contamos con varios proyectos encaminados a realizar las pruebas disgnósticas simplificadas en el domicilio del paciente, utilizando incluso el ‘smartphone’, una tecnología más accesible. También queremos analizar si los resultados obtenidos con señales adquiridas en los centros hospitalarios se ven refrendadas analizando las señales tomadas en el domicilio del paciente. Y también queremos avanzar en la línea de apnea pediátrica, un campo poco estudiado hasta el momento”, adelanta Gutiérrez.

Referencias bibliográficas:
Gutiérrez-Tobal, G. C., Álvarez, D., Gomez-Pilar, J., del Campo, F., y Hornero, R. (2015). “Assessment of Time and Frequency Domain Entropies to Detect Sleep Apnoea in Heart Rate Variability Recordings from Men and Women”. Entropy, 17(1), 123-141. doi:10.3390/e17010123
Gutierrez-Tobal, G., C. Alvarez, D., del Campo, F., y Hornero, R. (2015). “Utility of AdaBoost to Detect Sleep Apnea-Hypopnea Syndrome from Single-Channel Airflow”. Biomedical Engineering. DOI: 10.1109/TBME.2015.2467188