La distrofia muscular de Duchenne es el tipo más común de distrofia muscular, afectando a más de 10, 000 hombres al nacer por año en los Estados Unidos con discapacidad física severa, emaciación crónica y deterioro muscular.

Pruebas a través de resonancias magnéticas, la prueba genética o la biopsia muscular requieren equipo especializado, procedimientos invasivos y de alto costo, pero medir los cambios en la función muscular e identificar la marcha compensatoria en los niños pequeños podría conducir a una detección más temprana.

Esta semana en Caos los autores presentan un índice llamado coeficiente de acoplamiento relativo, que se puede utilizar para cuantificar los factores implicados en la marcha humana y detectar con mayor precisión la distrofia muscular de Duchenne. Usando sensores inerciales económicos, midieron los movimientos de diferentes partes del cuerpo en sujetos de prueba, viendo el cuerpo como una cadena cinemática.

"En la ciencia del deporte, la teoría de la cadena cinemática es la más clásica para explicar la transmisión del poder del cuerpo humano, ", dijo el autor Jian An." En el proceso de movimiento, diferentes enlaces completan las acciones correspondientes, según la estructura específica en un momento dado, para mantener la relativa estabilidad dinámica del cuerpo ".

En el estudio, Se colocaron acelerómetros en los participantes en cinco ubicaciones:ambos antebrazos, ambos flancos de las piernas y el núcleo del cuerpo. Mientras los participantes caminaban, Se recopilaron datos de series de tiempo para crear un coeficiente de acoplamiento núcleo-extremidad, que compara los datos del núcleo y las extremidades, y un coeficiente de acoplamiento homolateral-miembro, que compara los datos del antebrazo y el flanco de la pierna. Conjunto, estos proporcionan una imagen del grado de acoplamiento en todo el cuerpo.

El estudio se centra en el caminar humano como un sistema de subsistemas:partes del cuerpo conectadas que operan de manera cooperativa en un sistema complejo no lineal. Eso significa que la dinámica lineal en el análisis estadístico no lo describe bien, y los modelos de dinámica no lineal se adaptan mejor a la tarea.

Los autores utilizan la reconstrucción del espacio de fase para capturar la dinámica en el complejo sistema del patrón de la marcha humana. Su trabajo se basa en la teoría de incrustación de Takens, lo que les permite extraer la dimensión de incrustación en un conjunto de datos de series de tiempo unidimensionales. El resultado es una metodología basada en datos para la detección de distrofia muscular de Duchenne.

Los autores planean continuar su trabajo para mejorar la capacidad del coeficiente de acoplamiento relacional para aumentar su precisión como herramienta de diagnóstico. así como desarrollar aplicaciones para personas mayores, como predecir el riesgo de caídas.