Archivo - Mujer tocándose el abdomén, fertilidad, infertilidad, estómago, regla, dolor ovarios, vejiga - GETTY IMAGES/ISTOCKPHOTO / BEE32 - Archivo
MADRID, 25 May. (EUROPA PRESS) -
Investigadores de SRI International han desarrollado una herramienta de código abierto capaz de analizar miles de ciclos menstruales “no reproductivos” y detectar en ellos patrones de temperatura y regularidad que se relacionan con el envejecimiento y otros cambios fisiológicos, abriendo la puerta a nuevos biomarcadores digitales de salud femenina.
Científicos de la empresa estadounidense SRI International presentan en 'Science Advances' una nueva herramienta para identificar y analizar la gran cantidad de datos fisiológicos no reproductivos ocultos en los ciclos menstruales. Al evaluar 5.674 ciclos no reproductivos registrados por 753 participantes, la herramienta reveló correlaciones entre el envejecimiento, la temperatura corporal y la variabilidad del ciclo.
EL ALGORITMO WAVES: LA TECNOLOGÍA QUE LEE LA TEMPERATURA CORPORAL
Los ciclos menstruales contienen una cantidad ingente de datos que podrían analizarse para obtener más información sobre la salud ginecológica y específica de cada sexo. "Sin embargo, la mayor parte de la atención en la salud menstrual (incluidas la investigación, la formación médica, las aplicaciones para consumidores y las patentes) se centra exclusivamente en el aspecto reproductivo y no aprovecha estos ciclos menstruales no reproductivos (el 99%) como indicadores de salud", escriben Marie Gombert-Labedens de SRI International.
Los expertos han creado el algoritmo WAVES (Evaluación de la salud de la mujer mediante la variabilidad de la señal relacionada con el sistema endocrino), que evalúa 32 métricas relacionadas con la temperatura basal corporal dentro de diversas dimensiones (como las variaciones temporales) de los patrones del ciclo menstrual.
LOS BIOMARCADORES OCULTOS EN 5.000 CICLOS
Los autores lo utilizaron para analizar 5.674 ciclos no reproductivos registrados por 753 participantes de entre 18 y 42 años. La herramienta de código abierto identificó numerosas correlaciones no reproductivas, incluyendo relaciones entre el envejecimiento y los cambios fisiológicos. WAVES también reveló que la asociación entre la temperatura y la regularidad del ciclo era muy estable a nivel individual.
"Este trabajo sugiere que el algoritmo WAVES puede utilizarse para impulsar el descubrimiento de biomarcadores digitales y subraya la relevancia de un enfoque personalizado en el desarrollo de herramientas de última generación para la salud de la mujer", concluye Gombert-Labedens.
