20 Sep 2018




Científico mexicano es premiado por método de diagnóstico de glaucoma realizado en conjunción con Harvard

Se trata de una técnica sencilla, no invasiva y que podrá determinar el grado de daño en el globo ocular para determinar medidas al respecto Por el desarrollo de un innovador método científico que determina si

Se trata de una técnica sencilla, no invasiva y que podrá determinar el grado de daño en el globo ocular para determinar medidas al respecto

Por el desarrollo de un innovador método científico que determina si cualquier persona es candidata o no a desarrollar glaucoma, la Asociación para la Investigación en Ciencias de la Visión y Oftalmología (ARVO por sus siglas en inglés) entregó un reconocimiento al mexicano Emiliano Terán Bobadilla, investigador y académico del departamento de oftalmología y la Facultad de Ciencias Físico-Matemáticas de la Universidad Autónoma de Sinaloa.

El proyecto científico, inédito en el orbe, se lleva a cabo en colaboración con el Schepens Eye Research Institute afiliado a la Escuela de Medicina de la Universidad de Harvard.

El glaucoma, conocido como el ladrón silencioso de la vista, se presenta por un aumento en la presión intraocular que afecta la retina, en particular el nervio óptico, y paulatinamente se va perdiendo la visión periférica hasta que se imposibilita ver en absoluto. Es una de las principales causas de ceguera irreversible en el mundo.

“El problema principal es que esto no se detecta rápidamente, no produce molestias y se manifiesta hasta que hay daño irreparable, de ahí la importancia de que se puedan establecer protocolos o métodos que permitan anticiparse a esta pérdida”, aclara el doctor en ciencias en óptica física.

Sobre el método científico desarrollado explica que no es invasivo, es sencillo y barato. Utiliza un sistema numérico que ayuda a interpretar la información que proporcione la persona sometida a la prueba.

Ésta consiste en colocar a un paciente frente al monitor de una computadora por el cual podrá ver una serie de videos, películas y caricaturas por unos cuantos segundos. Se pide que describa lo visto de manera verbal y se registra en el disco duro de la máquina. La información se analiza por el modelo matemático y de acuerdo a lo que haya interpretado el candidato se hará su diagnóstico. Esta parte del proyecto se realizará directamente en la Universidad de Harvard.

“Nuestra hipóteis es que aquellos que tienen glaucoma no perciben toda la información que el video transmite y es ahí donde se valora el grado de avance, el cual puede ser moderado, medio o severo.

“Los videos son escogidos especialmente pero son de uso común, es decir, caricaturas o películas que el candidato pudo haber visto en algún momento de su vida. Esta metodología es la misma que implementan los especialistas de la Universidad de Harvard para el problema opuesto al glaucoma, llamado hemianopía, donde el paciente va perdiendo la vista a partir de lo que no ve en el centro de su visión”, detalla el doctor Terán Bobadilla.

El premio ARVO es un incentivo económico para que la investigación siga adelante. Es así que el método de diagnóstico preventivo se aplicará a cuatro grupos de poco más de 30 personas cada uno del estado de Sinaloa. Los grupos se clasificarán con base en sus resultados de campo visual: el primero con glaucoma moderado, el segundo intermedio y otro avanzado; el cuarto grupo será el de control, integrado por personas con visión normal y cuyo fin será cotejar sus resultados con los tres grupos anteriores.

El galardón ARVO reconoce cada año a dos investigadores del orbe, y este año uno de los galardonados el mexicano Terán Bobadilla por el proyecto Information acquisition as a biomarker to evaluate the vision impairment due to glaucoma.

Como parte del consorcio binacional participan los especialistas en glacuoma, doctores Karla Chávez y Ricardo Chávez, de la Universidad Autónoma de Sinaloa, además de investigadores del departamento de Ciencias de la Visión de la Universidad de Harvard, encabezados por el doctor Russell L. Woods. (Agencia ID)

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