El Instituto de Investigación Sanitaria Illes Balears (IdISBa) con miembros del IUNICS y la Universidad de las Illes Balears (UIB), el Servicio de Psiquiatría del Hospital Universitario Son Espases han participado en un estudio sobre el fenotípico basados en datos de los trastornos centrales de hipersomnolencia con agrupación no supervisada. También han participado diferentes centros internacionales.
Francesca Cañellas, psiquiatra del Hospital Universitario Son Espases e investigadora del IdISBa, ha participat en la publicación del artículo con el título "Data-Driven Phenotyping of Central Disorders of Hypersomnolence With Unsupervised Clustering" en la revista Neurology.
Estudios recientes alimentan las dudas sobre si todos los trastornos centrales definidos como hipersomnolencia son entidades estables, especialmente narcolepsia tipo 2 e hipersomnia idiopática. Se necesitan nuevos biomarcadores confiables y surge la pregunta de si los criterios diagnósticos actuales de trastornos de hipersomnolencia podrían ser reevaluados. El principal objetivo de este estudio basado en algoritmos podría aislar la narcolepsia tipo 1 e identificar más subgrupos más confiables sin cataplexia con nuevos biomarcadores con nuevos biomarcadores clínicos.
Utilizando un enfoque basado en datos en el mayor estudio sobre trastornos centrales de hipersomnolencia hasta la fecha, nuestro estudio identificó distintos subgrupos de pacientes dentro de la población de trastornos centrales de hipersomnolencia. Nuestros resultados impugnan la inclusión de los períodos REM de inicio del sueño en los criterios de diagnóstico para las personas sin cataplexia y proporcionan nuevas variables prometedoras para las categorías de diagnóstico fiables que se asemejan mejor a los diferentes fenotipos de pacientes. La clasificación guiada por grupos dará lugar a un sistema de clasificación de la hipersomnolencia más sólido y menos vulnerable a la inestabilidad de las características individuales.
Referencia del artículo
Gool JK, Zhang Z, Oei MS, Mathias S, Dauvilliers Y, Mayer G, et al. Data-Driven Phenotyping of Central Disorders of Hypersomnolence With Unsupervised Clustering. Neurology. 2022 Apr 18;10.1212/WNL.0000000000200519. doi: 10.1212/WNL.0000000000200519. PubMed PMID: 35437263.Enlaces Bibliosalut | Texto completo
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[Fuente: Bibliosalut]
[Foto: Timothy Krause / Man sleeping / CC-by-sa-3.0 de]