Basándose en un análisis de sangre, los científicos pueden predecir cuándo una persona puede desarrollar síntomas de deterioro cognitivo asociado con la enfermedad de Alzheimer. Esto es según datos de un nuevo estudio dirigido por un equipo de la Facultad de Medicina de la Universidad de Washington y sus colegas. El trabajo se publica en un nuevo libro. Medicina Natural un documento titulado «Predecir la aparición de los síntomas de la enfermedad de Alzheimer mediante relojes plasmáticos p-tau217.” En él, los científicos describen el desarrollo de modelos de reloj que predecían la aparición de los síntomas del Alzheimer con un margen de error de tres o cuatro años.
Los modelos se basan en la presencia de la proteína p-tau217 en muestras de plasma para estimar la edad a la que un sujeto puede desarrollar síntomas de Alzheimer. Estudios anteriores han demostrado que la p-tau217 plasmática está fuertemente asociada con la acumulación de amiloide y tau en el cerebro según las exploraciones PET. Los médicos pueden utilizar los niveles de proteína en plasma para diagnosticar la enfermedad de Alzheimer en pacientes con deterioro cognitivo. Sin embargo, actualmente estas pruebas no se recomiendan para personas sin discapacidad mental fuera de ensayos clínicos o investigaciones.
Para determinar el tiempo entre los niveles altos de p-tau217 y la aparición de los síntomas, el equipo analizó datos de voluntarios en dos proyectos independientes de investigación sobre el Alzheimer: el Centro de Investigación de la Enfermedad Knight y la Iniciativa de Neuroimagen de la Enfermedad de Alzheimer. Los participantes incluyeron más de 600 adultos. Los niveles plasmáticos de p-tau217 en ambos grupos se midieron mediante varios análisis de sangre, incluido PrecivityAD2, una prueba de diagnóstico de C2N Diagnostics, una startup de WashU.
«Los niveles de amiloide y tau son como los anillos de un árbol: si sabemos cuántos anillos tiene un árbol, sabemos su edad», dijo Kellen Petersen, PhD, autor principal del estudio e instructor de neurología en WashU Medicine. «Parece que el amiloide y la tau se acumulan de manera estable y la edad a la que se desarrollan es un fuerte predictor de si una persona desarrollará síntomas de Alzheimer.
Los datos mostraron que las personas mayores tuvieron un tiempo más corto desde la aparición de p-tau217 alta hasta la aparición de los síntomas en comparación con los participantes más jóvenes. Sugiere que los cerebros jóvenes pueden ser más resistentes a la neurodegeneración y que los adultos mayores pueden experimentar síntomas más leves de la enfermedad de Alzheimer. Por ejemplo, si una persona tenía niveles elevados de p-tau217 en sangre a los 60 años, desarrolló síntomas 20 años después. Si p-tau217 no aumentó hasta los 80 años, sus síntomas aparecieron 11 años después. Su análisis también muestra que este método de predicción funciona con muchas pruebas basadas en p-tau217 sin PrecivityAD2.
Los hallazgos informados en este estudio pueden tener implicaciones importantes para los ensayos clínicos que prueban tratamientos para prevenir la enfermedad de Alzheimer, así como para identificar a las personas que tienen más probabilidades de beneficiarse de estos tratamientos. Según al menos una estimación, más de siete millones de estadounidenses viven con la enfermedad de Alzheimer y se prevé que los costos de atención médica y atención a largo plazo para este tipo y otras formas de demencia alcancen casi 400 mil millones de dólares para 2025. Modelos predictivos como el descrito Medicina Natural El papel puede ser valioso para desarrollar y probar tratamientos.
«Nuestro trabajo demuestra el potencial del uso de análisis de sangre, que son mucho más baratos y más fácilmente disponibles que las pruebas de imágenes cerebrales o las pruebas de líquido cefalorraquídeo, para predecir la aparición de los síntomas del Alzheimer», dijo Suzanne Schindler, MD, PhD, autora principal del artículo y profesora asociada de medicina en WashU Medicine. «A corto plazo, estos modelos acelerarán nuestra investigación y ensayos clínicos», pero «en última instancia, el objetivo es poder informar a los pacientes individuales cuando tienen síntomas, lo que les ayudará a ellos y a sus médicos a crear un plan para prevenir o reducir los síntomas».
Además, «con una mejora continua, estos métodos tienen el potencial de predecir la aparición de los síntomas con tanta precisión que podemos usarlos en la atención individual», anotó Peterson.
