Hago matemática aplicada
y hay un problema peculiar
para quien la hace:
somos como los consultores de gestión.
Nadie sabe qué diablos hacemos.
Por eso hoy intentaré...
intentaré explicarles qué hago.
El baile es una de las actividades más humanas.
Nos deleitan los virtuosos del ballet y los bailarines de claqué (tap)
que veremos más adelante.
Pero el ballet demanda un grado de entrenamiento extraordinario,
un alto nivel de destreza
y probablemente cierta aptitud inicial
que bien puede tener una componente genética.
Lamentablemente, los trastornos neurológicos como el mal de Parkinson
destruyen gradualmente esta habilidad extraordinaria,
como lo hace con mi amigo Jan Stripling que, en su época,
fue un virtuoso bailarín de ballet.
En los últimos años se ha progresado mucho en el tratamiento.
Sin embargo, hay 6.3 millones de personas en el mundo
que están enfermas y tienen que lidiar con
una debilidad incurable, temblores, rigidez
y otros síntomas de esta enfermedad,
así que necesitamos herramientas objetivas
para detectar la enfermedad antes de que sea demasiado tarde.
Necesitamos poder medir el progreso de manera objetiva
y, en definitiva, la única forma en que sabremos
si realmente existe una cura será cuando tengamos
una métrica objetiva y certera.
Pero es frustrante que para el Parkinson
y otros trastornos del movimiento no haya marcadores biológicos.
Por eso no sirven los análisis de sangre
y lo mejor que tenemos es
un examen neurológico de 20 minutos.
Hay que ir a una clínica a hacerlo. Es muy, muy costoso,
y eso significa que, fuera de los ensayos clínicos,
nunca se hacen. Nunca se ha hecho.
¿Y qué tal si los pacientes pudieran hacerlo en casa?
Eso ahorraría un viaje dificultoso a la clínica.
¿Qué tal si los pacientes pudieran hacerse el examen ellos mismos?
No se necesitaría personal.
Por cierto, cuesta unos USD 300
en la clínica neurológica.
Por eso, lo que quiero proponerles como forma no convencional
para intentarlo,
ya ven, en cierto sentido al menos,
todos somos virtuosos como mi amigo Jan Stripling.
Este es un video de la vibración de las cuerdas vocales.
Muestra a alguien sano mientras emite sonidos al hablar.
Podemos imaginarnos como bailarines de un ballet vocal
porque tenemos que coordinar todos esos órganos vocales
para producir sonidos y todos
tenemos los genes necesarios. El FoxP2, por ejemplo.
Y, como el ballet, requiere un nivel de entrenamiento extraordinario.
Pensemos el tiempo que le lleva a un niño aprender a hablar.
A partir del sonido, podemos rastrear
la posición de las cuerdas vocales conforme vibran,
y así como el Parkinson afecta a las extremidades,
también afecta a los órganos vocales.
En la traza de abajo pueden ver un ejemplo
de temblor irregular de las cuerdas vocales.
Vemos los mismos síntomas:
temblor vocal, debilidad y rigidez.
El discurso se vuelve más tranquilo y aspirado
después de un rato, y este es un ejemplo de los síntomas.
Así que estos efectos vocales pueden ser bastante sutiles
en algunos casos, pero con un micrófono digital
y mediante un software preciso de análisis de voz
junto con lo último en aprendizaje máquina,
algo muy avanzado hoy en día,
podemos cuantificar exactamente dónde cae alguien
en un continuo entre la salud y la enfermedad
solo con las señales de la voz.
¿Cómo se comparan estos exámenes basados en la voz con
los ensayos clínicos especializados? Bueno, ambos son no invasivos.
El test neurológico no es invasivo. Ambos usan la infraestructura existente.
No es necesario diseñar toda una serie de hospitales para hacerlos.
Ambos son precisos. Bien, pero además
los exámenes basados en voz no son especializados.
Es decir, que pueden ser autoadministrados.
Se hacen muy rápidamente, llevan unos 30 segundos como mucho.
Son de costo mínimo y todos sabemos qué ocurre
cuando algo adquiere un costo tan bajo:
aparece a escala masiva.
Estas son algunas metas increíbles listas para abordar.
Podemos reducir las dificultades logísticas de los pacientes.
No haría falta ir a la clínica para el chequeo de rutina.
Con monitoreo de alta frecuencia podríamos obtener datos objetivos.
Podríamos hacer reclutamiento masivo de bajo costo para ensayos clínicos
y, por primera vez, chequeos factibles
a escala general.
Tenemos la oportunidad de empezar a buscar
los primeros biomarcadores de la enfermedad antes de que sea demasiado tarde.
Por eso, al dar hoy los primeros pasos en ese sentido,
estamos lanzando la Iniciativa Vocal del Parkinson.
Junto a Aculab y PatientsLikeMe, queremos
registrar gran cantidad de voces en todo el mundo
para recolectar suficientes datos y empezar a abordar estos objetivos.
Tenemos líneas locales accesibles para unos
750 millones de personas en el mundo.
Cualquiera, con o sin Parkinson, puede llamar a bajo precio
y dejar grabaciones por unos centavos.
Y me complace anunciar que ya hemos alcanzado
el 6% de la meta en solo ocho horas.
Gracias. (Aplausos)
(Aplausos)
Tom Rielly: Entonces Max, tomando todas estas muestras de,
digamos 10 000 personas,
¿podrán decir quién está sano y quién no?
¿Qué sacarán de estas muestras?
Max Little: Sí, sí. Lo que ocurre es que
durante la llamada tienes que indicar si tienes o no
la enfermedad. TR: Claro.
ML: Ya ven, algunas personas pueden no pasarlo. Puede que no lo terminen.
Pero vamos a obtener una muestra muy grande de datos recopilados
en diferentes circunstancias, y hacerlo
en diferentes circunstancias es importante porque
estamos buscando limar los factores de confusión
en busca de los marcadores reales de la enfermedad.
TR: ¿Tienen un 86% de precisión en este momento?
ML: Mucho más que eso.
En realidad, mi estudiante Thanasis, tengo que publicitarlo,
ha hecho un trabajo fantástico
y ahora ha demostrado que funciona en la red de telefonía móvil también,
lo que agiliza el proyecto. Ahora tenemos un 99% de precisión.
TR: Noventa y nueve. Bueno, es una mejora.
O sea que las personas podrán...
ML: (Risas)
TR: Las personas podrán llamar desde sus móviles
y hacer el examen. Las personas con Parkinson podrían llamar,
grabar su voz y luego sus médicos podrían revisar
el progreso, ver dónde están en el curso de la enfermedad.
ML: Por supuesto.
TR: Muchas gracias. Max Little, público.
ML: Gracias, Tom. (Aplausos)