Una prueba pionera puede predecir la demencia nueve años antes del diagnóstico

Investigadores de la Universidad Queen Mary de Londres han desarrollado un nuevo método para predecir la demencia con una precisión superior al 80 % y hasta nueve años antes del diagnóstico. Este nuevo método proporciona una predicción más precisa de la demencia que las pruebas de memoria o las mediciones de contracción cerebral, dos métodos comunes para diagnosticar la demencia.

Un equipo dirigido por el profesor Charles Marshall desarrolló una prueba predictiva mediante el análisis de imágenes de resonancia magnética funcional (fMRI) para detectar cambios en la red neuronal por defecto (RMD) del cerebro. La RMD conecta regiones del cerebro para realizar ciertas funciones cognitivas y es la primera red neuronal afectada por la enfermedad de Alzheimer.

Los investigadores utilizaron exploraciones de resonancia magnética funcional de más de 1.100 voluntarios del Biobanco del Reino Unido, una gran base de datos biomédica y recurso de investigación que contiene información genética y médica de medio millón de participantes en el Reino Unido, para evaluar la conectividad efectiva entre las diez regiones del cerebro que conforman la red neuronal por defecto.

Los investigadores asignaron a cada paciente una puntuación de probabilidad de demencia basada en el grado en que su patrón de conectividad efectiva coincidía con el patrón indicador de demencia o con el patrón controlado.

Compararon estas predicciones con los datos médicos de cada paciente almacenados en el Biobanco del Reino Unido. Los resultados mostraron que el modelo predijo con precisión la aparición de demencia hasta nueve años antes del diagnóstico oficial, con más del 80 % de precisión. En los casos en que los voluntarios desarrollaron demencia posteriormente, el modelo también pudo predecir, con un margen de error de dos años, el tiempo que tardarían en recibir el diagnóstico.

Los investigadores también examinaron si los cambios en la red neuronal congénita (RND) podrían estar causados por factores de riesgo conocidos para la demencia. Su análisis mostró que el riesgo genético de padecer Alzheimer estaba fuertemente asociado con cambios en la conectividad de la RND, lo que respalda la idea de que estos cambios son específicos de la enfermedad de Alzheimer. También descubrieron que el aislamiento social probablemente aumenta el riesgo de demencia a través de su efecto sobre la conectividad de la RND.

El profesor Charles Marshall, quien dirigió el equipo de investigación del Centro de Neurociencia Preventiva del Instituto Wolfson de Salud Poblacional de la Universidad Queen Mary, afirmó: «Predecir quiénes padecerán demencia en el futuro será vital para desarrollar tratamientos que puedan prevenir la pérdida irreversible de células cerebrales que causa los síntomas de la demencia. Si bien estamos mejorando en la identificación de las proteínas cerebrales que pueden causar el Alzheimer, muchas personas viven décadas con estas proteínas en el cerebro sin desarrollar síntomas de demencia».

Esperamos que la medición de la función cerebral que hemos desarrollado nos permita ser mucho más precisos sobre si alguien desarrollará demencia y cuándo, para que podamos determinar si podría beneficiarse de futuros tratamientos.

Samuel Ereira, autor principal e investigador postdoctoral del Centro de Neurociencia Preventiva del Instituto Wolfson de Salud Poblacional, agregó: "Al utilizar estos métodos de análisis con grandes conjuntos de datos, podemos identificar a quienes tienen un alto riesgo de demencia y también determinar qué factores ambientales empujaron a esas personas al alto riesgo.

Existe un enorme potencial para aplicar estos métodos a diferentes redes neuronales y poblaciones para comprender mejor la relación entre el entorno, la neurobiología y la enfermedad, tanto en la demencia como, potencialmente, en otras enfermedades neurodegenerativas. La fMRI es una técnica de imagen médica no invasiva que tarda aproximadamente seis minutos en recopilar los datos necesarios en un escáner de resonancia magnética, por lo que puede integrarse en las vías de diagnóstico existentes, especialmente donde ya se utiliza la resonancia magnética.

Hojat Azadbakht, director ejecutivo de AINOSTICS (una empresa de IA que colabora con grupos de investigación líderes para desarrollar técnicas de imagen cerebral para el diagnóstico temprano de trastornos neurológicos), comentó: «El enfoque desarrollado tiene el potencial de llenar un enorme vacío clínico al proporcionar un biomarcador no invasivo para la demencia. En un estudio publicado por un equipo de la Universidad Queen Mary, lograron identificar a personas que posteriormente desarrollaron la enfermedad de Alzheimer hasta nueve años antes de recibir un diagnóstico clínico. Es en esta etapa presintomática donde las nuevas técnicas de modificación de la enfermedad pueden aportar el mayor beneficio a los pacientes».