Si bien los biomarcadores pueden identificar con precisión a individuos con patología cerebral de la enfermedad de Alzheimer, predecir qué personas tienen probabilidades de desarrollar síntomas puede resultar complicado para lo cual se precisan nuevos enfoques de modelos predictivos.Al respecto, investigadores de la Facultad de Medicina de la Universidad de …
Si bien los biomarcadores pueden identificar con precisión a individuos con patología cerebral de la enfermedad de Alzheimer, predecir qué personas tienen probabilidades de desarrollar síntomas puede resultar complicado para lo cual se precisan nuevos enfoques de modelos predictivos.
Al respecto, investigadores de la Facultad de Medicina de la Universidad de Washington en St. Louis (WashU) (EEUU) han desarrollado un método para predecir, tres o cuatro años antes, la probabilidad que alguien desarrolle síntomas de la enfermedad de Alzheimer, mediante un solo análisis de sangre.
«Nuestro trabajo demuestra la viabilidad de usar análisis de
sangre, que son considerablemente más económicos y accesibles que las imágenes
cerebrales o los análisis de líquido cefalorraquídeo, para predecir la
aparición de los síntomas del Alzheimer», explicó la autora principal, Dra.
Suzanne E. Schindler, profesora asociada del Departamento de Neurología
de Medicina de WashU.
Los modelos que Schindler y su equipo desarrollaron
utilizan la proteína p-tau217 presente en el plasma (la parte líquida
de la sangre) para estimar la edad a la que comenzarán a experimentar síntomas
de la enfermedad neurodegenerativa. Los niveles plasmáticos de p-tau217 pueden
utilizarse actualmente para ayudar a los médicos a diagnosticar el Alzheimer en
pacientes con deterioro cognitivo. Estas pruebas no se recomiendan actualmente
en personas sin deterioro cognitivo, salvo en ensayos clínicos o
investigaciones.
Para
identificar el intervalo entre los niveles elevados de p-tau217 y los síntomas
de Alzheimer, Schindler y el autor principal, el prof.K. Petersen,
instructor de neurología en WashU Medicine, analizaron datos de voluntarios en
dos iniciativas de investigación independientes de larga duración sobre el
Alzheimer.
«Los niveles de amiloide y tau son similares a los de los anillos de los árboles: si sabemos cuántos anillos tiene un árbol, sabemos cuántos años tiene», según el prof. Petersen. «Resulta que el amiloide y la tau también se acumulan siguiendo un patrón constante, y la edad a la que se vuelven positivos predice con precisión cuándo se desarrollarán los síntomas de Alzheimer. Descubrimos que esto también se aplica a la p-tau217 plasmática, que refleja los niveles tanto de amiloide como de tau».
Los modelos predijeron la edad de inicio de los síntomas con un margen de error de tres a cuatro años. En las personas mayores, el tiempo transcurrido entre la aparición de niveles elevados de p-tau217 y la aparición de los síntomas fue menor que en los participantes más jóvenes, lo que sugiere que los cerebros de las personas más jóvenes podrían ser más resistentes a la neurodegeneración y que las personas mayores podrían desarrollar síntomas con niveles más bajos de patología de Alzheimer.
El equipo pudo comprobar que su modelo predictivo funcionaba con otras pruebas de diagnóstico basadas en p-tau217 para la enfermedad de Alzheimer además de PrecivityAD2, lo que ilustra la solidez y generalización de su enfoque.
«Estos modelos de reloj podrían aumentar la eficiencia de los ensayos clínicos al identificar a las personas con probabilidad de desarrollar síntomas en un período determinado», según el prof. Petersen. «Con un mayor perfeccionamiento, estas metodologías tienen el potencial de predecir la aparición de síntomas con la suficiente precisión como para que podamos utilizarlas en la atención clínica individual», concluyó dicho experto.
SEGUIR LEYENDO