Un nuevo reloj de biomarcadores plasmáticos proporciona información temprana sobre la enfermedad de Alzheimer, lo que podría revolucionar la investigación sobre prevención y los ensayos de tratamiento.
Estudio: Predicción de la aparición de los síntomas de la enfermedad de Alzheimer mediante relojes plasmáticos p-tau217. Haber de imagen: Antonio Marca/Shutterstock
En un estudio reciente publicado en la revista Medicina NaturalLos investigadores han desarrollado y validado un modelo de reloj de biomarcadores basado en plasma que utiliza %p-tau217 plasmático para estimar cuándo las personas ingenuas con evidencia de enfermedad de Alzheimer pueden desarrollar la enfermedad de Alzheimer.ANUNCIO). Las señales predictivas del pronóstico estadístico se basan en dos grupos independientes, con un error absoluto de más de 3 años, lo que proporciona un marco probabilístico para estimar si las señales pueden aparecer y cuándo.
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Patología del Alzheimer y la necesidad de herramientas de pronóstico basadas en la sangre
La enfermedad de Alzheimer (EA) es un trastorno neurodegenerativo progresivo caracterizado por la acumulación gradual y a menudo silenciosa de placas de beta amiloide y ovillos de tau neurofibrilares en el cerebro. Las técnicas médicas actuales dependen en gran medida de la tomografía por emisión de positrones (MASCOTA) imágenes para detectar cambios cerebrales, pero el equipo PET es caro y no está ampliamente disponible.
Aunque las imágenes PET pueden detectar cambios patológicos años antes de que aparezcan los síntomas cognitivos, predecir con precisión cuándo un individuo cambiará de una patología preclínica a síntomas de EA sigue siendo un desafío clínico importante. Los investigadores investigan cada vez más los biomarcadores sanguíneos, en particular la tau fosforilada en la posición 217 (p-tau217). Los niveles elevados de p-tau217 en plasma están fuertemente asociados con la enfermedad de Alzheimer y un mayor riesgo de demencia. Sin embargo, estudios anteriores no habían traducido este biomarcador en estimaciones de tiempo ni en marcadores utilizando técnicas de modelado de relojes basados en plasma.
Diseño del estudio utilizando datos longitudinales de plasma %p-tau217
Este estudio fue adherido al Fortalecimiento del Informe de Estudios Importantes en Epidemiología (ESTROBOSCÓPICO) directrices y analizaron datos longitudinales de dos grupos independientes: el Centro de Investigación de la Enfermedad de Alzheimer Knight (Knight ADRC; n = 258) y la Iniciativa de Neuroimagen de la Enfermedad de Alzheimer (PARA DAR; norte = 345). Los participantes no habían recibido tratamiento previo al inicio del estudio, pero tenían mediciones de %p-tau217 en plasma disponibles. Ambos grupos estaban compuestos en gran parte por blancos no hispanos, y eso puede haber reducido la especificidad.
El % de biomarcador p-tau217 representa la proporción de tau fosforilada y no fosforilada en la posición 217. Los niveles en plasma se midieron mediante cromatografía líquida de alta resolución-espectrometría de masas (LC-MS). Se recolectaron muestras de sangre varias veces durante una mediana de 6,5 años en Knight ADRC y 4,5 años en ADNI, lo que permitió modelar las vías de biomarcadores a lo largo del tiempo.
Construcción de modelos de relojes biológicos para el desarrollo de la EA
Los investigadores han desarrollado dos tipos de relojes estadísticos, la integración temporal de la acumulación de tasas (PÁGINA) y ejemplos de estimación espacial completa (GENTE), para mapear el aumento longitudinal en %p-tau217 plasmático. Estos modelos estimaron la edad a la que un biomarcador cruzaría el umbral para ser considerado positivo para la enfermedad de Alzheimer.
Se utilizó el tiempo previsto de positividad del biomarcador para predecir la aparición de los síntomas de la EA. Las predicciones del modelo se compararon con evaluaciones específicas de los participantes, incluida la Clasificación Clínica de Demencia (CDR) para ser evaluado y juzgado, para comprobar la precisión temporal.
Precisión promedio y error medio de tres años
Los modelos de reloj mostraron patrones consistentes de progresión de la enfermedad en ambos grupos. Cambiado a R2 los valores oscilaron entre 0,337 y 0,612, lo que indica un poder explicativo moderado. Los modelos lograron errores absolutos de 3,0 a 3,7 años al predecir la aparición de los síntomas.
Este nivel de precisión predictiva sugiere que los relojes de biomarcadores basados en plasma pueden estimar el curso temporal de la progresión del Alzheimer dentro de un rango clínicamente significativo, aunque no con absoluta certeza. Los modelos proporcionan estimaciones probabilísticas más que precisas para los individuos.
Variación dependiente de la edad en la duración sintomática
La edad cronológica ha influido en el período de tiempo entre la precisión de los biomarcadores y la aparición de los síntomas clínicos. Las personas mayores tuvieron un tiempo más corto entre el % de positividad de p-tau217 en plasma y el deterioro cognitivo que las personas más jóvenes.
Los participantes que dieron positivo en el biomarcador a los 60 años tuvieron 20,5 años antes de desarrollar síntomas de EA. Aquellos que alcanzaron la positividad a los 80 años tuvieron una mediana de duración sin síntomas de 11,4 años. Estos hallazgos pueden indicar copatologías relacionadas con la edad o procesos neurodegenerativos que aceleran las manifestaciones clínicas en los adultos mayores.
Aplicación a múltiples plataformas de inmunoensayo
El estudio probó si los mismos métodos del modelo de reloj podrían usarse en diferentes formatos de inmunoensayo. Las pruebas revisadas incluyen Fujirebio Lumipulse p-tau217/Aβ42, C2N Diagnostics PrecivityAD2 p-tau217, Janssen LucentAD Quanterix p-tau217, ALZpath Quanterix p-tau217 y Fujirebio Lumipulse p-tau217.
El modelado de reloj era posible en todas las plataformas, pero el rendimiento variaba según las características y los métodos de prueba. La concordancia fue inconsistente entre los análisis y las diferencias en la sensibilidad analítica y la calibración influyeron en el rendimiento predictivo.
Implicaciones clínicas y aplicaciones de investigación.
Este estudio muestra que los modelos de reloj basados en %p-tau217 plasmático pueden estimar el momento de aparición de los síntomas del Alzheimer con un error promedio de aproximadamente tres a cuatro años. Aunque esta limitación limita el uso inmediato de revelaciones individuales claras, el método proporciona una importante herramienta de investigación.
Los autores advierten que los modelos aún no son adecuados para tomar decisiones clínicas de rutina. Sin embargo, sugieren un uso inmediato en entornos de investigación. Al identificar a las personas que tienen más probabilidades de desarrollar síntomas en un momento determinado, los relojes basados en plasma pueden mejorar la selección de participantes para ensayos de prevención y estudios de tratamiento.
A medida que los modelos futuros incorporen biomarcadores y datos de salud, este modelo predictivo basado en sangre puede convertirse en una herramienta útil para guiar medidas preventivas y estrategias individualizadas para monitorear la enfermedad de Alzheimer.
