Qué es la cognición emocional y cómo podría agilizar el diagnóstico de Parkinson, según expertos

Un estudio realizado por un equipo conjunto de la Universidad de Canberra y el Kuwait College of Science and Technology logró identificar la enfermedad de Parkinson con alta precisión. ¿Cómo? Analizando, entre otras cosas, la cognición emocional, es decir, las respuestas cerebrales a emociones generadas por diversos estímulos, como videoclips e imágenes.

Los hallazgos fueron divulgados en la revista Intelligent Computing, vinculada a Science, y presentan un método que los autores consideran objetivo para diagnosticar la patología, que depende según ellos de la experiencia clínica y las autoevaluaciones de los pacientes.

El trabajo, titulado “Explorando el análisis afectivo basado en electroencefalografía y la detección de la enfermedad de Parkinson”, expone que las reacciones emocionales implícitas en pacientes con la enfermedad neurodegenerativa difieren significativamente de las de individuos sanos.

La investigación indicó que los pacientes tienen más dificultades para reconocer emociones como el miedo, el asco y la sorpresa, así como para diferenciar sentimientos opuestos, por ejemplo, confundir la tristeza con la felicidad. También se identificó que los afectados están más atentos a la intensidad de las emociones (excitación emocional) que a su carácter positivo o negativo (valencia emocional).

El equipo registró datos de electroencefalografía (EEG) en 20 pacientes diagnosticados con Parkinson y en 20 individuos sanos. Durante el estudio, los participantes observaron imágenes y videoclips diseñados para provocar respuestas emocionales.

Las mediciones de EEG, que registran entre otros factores, la actividad eléctrica cerebral, se procesaron posteriormente para extraer características clave. Estas se transformaron en representaciones visuales que permitieron identificar patrones específicos mediante el uso de marcos de aprendizaje automático, como redes neuronales convolucionales, de acuerdo a los expertos.

El estudio alcanzó una puntuación F1 de 0,97 o superior, lo que demuestra la alta precisión del método, según señalaron los investigadores. La puntuación F1, una métrica que combina precisión y recuerdo, tiene un valor máximo de 1.

El análisis empleó descriptores clave de EEG, entre los que se incluyen vectores de potencia espectral y patrones espaciales comunes. Los vectores de potencia espectral capturan la distribución de la potencia en diferentes bandas de frecuencia, conocidas por su correlación con estados emocionales. Por su parte, los patrones espaciales comunes maximizan la varianza dentro de una clase y la reducen en la otra, lo que optimiza la clasificación de las señales cerebrales.

La investigación demuestra que las mediciones de EEG pueden distinguir de manera precisa entre pacientes con Parkinson e individuos sanos, basándose únicamente en cómo procesan las emociones, tal como consignaron los autores del estudio. Este enfoque presenta un rendimiento diagnóstico que se aproxima al 100% de precisión al considerar las ondas cerebrales registradas.

De acuerdo con los resultados, los patrones de percepción emocional en pacientes con Parkinson revelan una mayor comprensión de la excitación emocional que de la valencia emocional. Este hallazgo resalta la dificultad que enfrentan los pacientes al evaluar la naturaleza agradable o desagradable de las emociones. Además, la investigación señaló que los pacientes confundían con mayor frecuencia las emociones opuestas y tenían dificultades para identificar algunas de las más complejas, como el miedo y el asco.

Los investigadores destacaron el uso de tecnologías avanzadas como la inteligencia artificial y la computación afectiva en el proceso de análisis. Estos sistemas, aplicados al procesamiento de datos de EEG, facilitaron la detección automática de los patrones diferenciales en la actividad cerebral emocional. “El aprendizaje automático fue fundamental para identificar las diferencias entre el grupo de control y los pacientes con Parkinson”, agregaron los científicos.

Los autores consideran que la combinación de neurotecnología y algoritmos de inteligencia artificial ofrece una vía prometedora para la detección temprana y el diagnóstico preciso de la enfermedad de Parkinson. A medida que estas técnicas continúen perfeccionándose, la monitorización cerebral emocional podría integrarse como herramienta clínica para evaluar la salud neurológica.