Algoritmo podría predecir el riesgo de Alzheimer años antes de que aparezcan los síntomas

Los científicos han desarrollado un nuevo algoritmo que dicen que podría predecir el riesgo de una persona de desarrollar la enfermedad de Alzheimer años antes del inicio de los síntomas.
Los investigadores han creado un algoritmo que dicen que podría predecir el riesgo de Alzheimer para pacientes con deterioro cognitivo leve.

Investigadores de la Universidad McGill en Canadá revelan cómo usaron técnicas de aprendizaje automático e imágenes de beta amiloide para predecir el desarrollo de Alzheimer en pacientes con deterioro cognitivo leve (DCL) hasta 2 años antes de que surgieran los síntomas.

El co-autor del estudio, el Dr. Pedro Rosa-Neto, de los departamentos de Neurología y Neurocirugía y Psiquiatría en la Universidad McGill, y sus colegas informaron recientemente sus hallazgos en la revista Neurobiología del envejecimiento.

La MCI es una condición caracterizada por una disminución en las funciones cognitivas, como la memoria y las habilidades de pensamiento, que es notable, pero que no afecta la capacidad de una persona para llevar a cabo las tareas cotidianas.

De acuerdo con la Asociación de Alzheimer, los estudios han sugerido que alrededor del 15 al 20 por ciento de los adultos de 65 años en adelante es probable que tengan MCI, y estas personas tienen un mayor riesgo de Alzheimer que la población general.

En la actualidad, no hay forma de predecir qué pacientes de MCI desarrollarán la enfermedad de Alzheimer, pero la Dra. Rosa-Neto y sus colegas creen que su algoritmo tiene el potencial de satisfacer esta necesidad.

Beta-amiloide, MCI y Alzheimer

Si bien las causas precisas de MCI y la enfermedad de Alzheimer siguen sin estar claras, se cree que la acumulación de una proteína llamada beta amiloide juega un papel importante.

En las personas con Alzheimer, la proteína beta-amiloide se une y forma "placas" entre las células del cerebro. Estas placas pueden alterar la comunicación de las células cerebrales y causar inflamación que conduce a la muerte de las células cerebrales.

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La investigación ha demostrado que en las personas con deterioro cognitivo leve, la proteína beta amiloide puede comenzar a acumularse hasta 30 años antes del inicio del Alzheimer. Como tal, los investigadores han estado investigando beta-amiloide como un biomarcador de Alzheimer.

Sin embargo, no todos los que tienen acumulación de MCI y beta-amiloide desarrollan la enfermedad de Alzheimer. Esto plantea la pregunta: ¿cómo pueden los médicos determinar qué pacientes corren mayor riesgo?

En el nuevo estudio, la Dra. Rosa-Neto y su equipo describen el desarrollo de un algoritmo que podría predecir la probabilidad de un paciente de progresar de MCI a la enfermedad de Alzheimer hasta con 2 años de anticipación.

Algoritmo 84 por ciento exacto

El algoritmo se creó utilizando datos de 273 pacientes con MCI que formaban parte de la Iniciativa de Neuroimágenes de la Enfermedad de Alzheimer.

El equipo reunió datos de pacientes de 2 años, que incluyeron tomografías por emisión de positrones (PET), que mostraron cualquier acumulación de beta amiloide, si tenían genes de riesgo de Alzheimer y si recibieron un diagnóstico clínico de Alzheimer.

Luego, los investigadores "entrenaron" el software informático de última generación para aprender esta información y utilizarla para calcular el riesgo de Alzheimer de cada paciente en base a su primer escáner de cerebro con TEP.

El algoritmo fue capaz de predecir la progresión de un paciente de MCI a la enfermedad de Alzheimer con un 84 por ciento de precisión, hasta 2 años antes de que aparecieran los síntomas de la enfermedad.

La Dra. Rosa-Neto y sus colegas planean identificar otros biomarcadores de Alzheimer que podrían aplicar al algoritmo para hacerlo más preciso.

Los investigadores creen que la herramienta no solo podría avanzar en la investigación de los tratamientos de Alzheimer, sino que también podría usarse para predecir el riesgo de una persona de desarrollar la enfermedad con años de anticipación.

"El novedoso algoritmo supera el desequilibrio inherente de proporciones entre establo y pMCI [MCI progresivo] que se observa en una población de individuos con DCL, lo que lo hace ideal para un entorno clínico como una herramienta de diagnóstico temprana".