AGISTIN: Transformació dels sistemes de reg en emmagatzematge d’energia per a una transició energètica sostenible
febrer 17, 2025
Cyan2Bio: Producció sostenible de bioplàstics i pigments naturals a partir de cianobacteris en efluents residuals
març 3, 202520/02/2025
Les malalties neurodegeneratives, com la malaltia de Parkinson, l'Alzheimer i les malalties relacionades amb l'edat, han estat àmpliament estudiades a causa del seu gran impacte en les persones i la societat. Fins ara, són malalties incurables i debilitants que produeixen una degeneració progressiva i la mort de les cèl·lules nervioses, amb un consegüent deteriorament cognitiu i de la mobilitat. Els tremolors, principalment en repòs, la lentitud dels moviments (bradiquinesi), la rigidesa de les extremitats i els problemes de marxa i equilibri són els trastorns motors típics de la malaltia de Parkinson. A més, a causa de l'atròfia progressiva dels músculs, aquests problemes poden provocar caigudes, la qual cosa comporta més complicacions i riscos per a la qualitat de vida.
Per això, és important comprendre els patrons característics de les alteracions de la marxa en els pacients amb malaltia de Parkinson, tot i que aquestes alteracions es produeixin de manera ocasional i intermitent, i apareguin de manera aleatòria i inexplicable. En particular, aquest és el cas de la denominada congelació de la marxa (Freezing of Gait, FOG, en anglès), que es considera un dels símptomes motors més greus i incapacitants de la malaltia de Parkinson i, tanmateix, un dels menys compresos.
A més dels aspectes motors, aquestes malalties neurodegeneratives i els seus tractaments mostren símptomes a nivell del sistema cardiovascular de la persona.
En aquest context, el Grup d'Instrumentació, Sensors i Interfícies (ISI) de la Universitat Politècnica de Catalunya - BarcelonaTech (UPC), conjuntament amb el grup HowLab de la Universitat de Saragossa, ha desenvolupat una plantilla intel·ligent capaç de mesurar la força i el moviment per caracteritzar la marxa, així com el balistocardiograma (BCG) o el pletismograma d'impedància (IPG), per estimar la variabilitat de l'estat cardiovascular d'un pacient amb malaltia de Parkinson. Aquesta plantilla pot proporcionar dades objectives sobre l'evolució del pacient i ajudar els metges a prescriure un tractament més personalitzat i efectiu, millorant així la qualitat de vida dels pacients.
Les plantilles integren un sistema amb algoritmes avançats que garanteix l'obtenció de dades d'alta qualitat i una bateria de llarga durada. El disseny dels sistemes electrònics que realitzen les mesurades s'ha optimitzat per reduir tant el nombre i el cost dels components com el consum d'energia.
Els algoritmes han estat dissenyats per detectar, quantificar i registrar en temps real les principals disfuncions de la marxa de la malaltia de Parkinson: tremolors, bradiquinesi, rigidesa de les extremitats, arrossegament dels peus, pèrdua d'equilibri i congelació de la marxa, i també per mesurar els principals paràmetres cardiovasculars de la persona. La integració d'aquests paràmetres marca un avenç innovador, ja que es tracta d'una eina clau per al seguiment i control efectiu dels pacients a llarg termini.
Els especialistes clínics han supervisat i validat aquest sistema amb pacients per ajudar els metges a personalitzar els tractaments basant-se en dades objectives. Això permet, per exemple, ajustar de manera precisa el nombre de repeticions d'un exercici en funció de la fatiga del pacient o adaptar la dosificació de la medicació. Aquests ajustaments, que representen un repte significatiu amb les dades clíniques disponibles actualment, podran així abordar-se de manera més efectiva. Les noves plantilles contribuiran a evitar caigudes i la congelació de la marxa, així com a millorar l'efectivitat de tractaments fisioterapèutics i farmacològics en pacients amb la malaltia de Parkinson.
Pressupost i finançament
El projecte té una durada de 4 anys (2021-25) i compta amb un pressupost de 101.640 euros finançats a través del Pla Estatal de Recerca Científica i Tècnica i d'Innovació 2017-2020 dins del Programa Estatal d'I+D+I orientada als reptes de la societat, Reptes de Recerca: projectes d'I+D+I.
Projectes Relacionats
- El Laboratori d'Aplicacions Bioacústiques (LAB) de la Universitat Politècnica de Catalunya - BarcelonaTech (UPC) lidera el projecte SEAMPHONI, que té com a objectiu transformar el monitoratge de la biodiversitat marina a través de la creació d'un bessó digital marí intel·ligent que integrarà eines innovadores com l’ADN ambiental, l’acústica i la imatge submarina.
- El Centre de Recerca Motion Control and Industrial Applications (MCIA-UPC) de la Universitat Politècnica de Catalunya - BarcelonaTech (UPC) participa en el projecte OPTIMA, que té com a objectiu el disseny i desenvolupament d’un sistema fotovoltaic bifacial complet, caracteritzat per la seva alta eficiència i per la seva adaptabilitat per a la instal·lació en cobertes planes d’edificis d’alt consum energètic, com són les d’infraestructures comercials o industrials.
- El projecte UPCxels, liderat pel grup de recerca Intelligent Data sciEnce and Artificial Intelligence Research Group (IDEAI-UPC) de la Universitat Politècnica de Catalunya - BarcelonaTech (UPC), pretén crear una plataforma oberta i multisectorial, amb l'objectiu de crear un espai de dades compartides per a diferents àmbits, especialment al sector agroalimentari
- Un equip de recerca multidisciplinari, liderat per l’Intelligent Data sciEnce and Artificial Intelligence Research Group (IDEAI-UPC) de la Universitat Politècnica de Catalunya - BarcelonaTech (UPC), participa en el projecte Agrixels, que té com a objectiu crear un estàndard d’informació agrària, és a dir, un ecosistema de dades, orientat a serveis basats en intel·ligència artificial (IA) per al sector agroalimentari. Agrixels defineix dos casos d'ús al sector agroalimentari: el primer considera la sostenibilitat climàtica i mediambiental de les explotacions, mentre que el segon està orientat cap a una externalitat d'interès ambiental, com és el mercat del carboni.
