Predecir la demencia es algo fundamental para desarrollar nuevos tratamientos que puedan prevenir la pérdida irreversible de células cerebrales. Por ello, investigadores de la Universidad Queen Mary de Londres (Reino Unido) han desarrollado un nuevo método que predice la demencia con una precisión superior al 80%, y hasta nueve años antes del diagnóstico. Así, el nuevo método permite predecir la patología con mayor exactitud que las pruebas de memoria o las mediciones del encogimiento cerebral, dos métodos utilizados habitualmente para diagnosticarla.
El equipo, dirigido por el profesor Charles Marshall, desarrolló la prueba predictiva analizando resonancias magnéticas funcionales (IRMf) para detectar cambios en la red de modos por defecto (DMN) del cerebro. La DMN conecta regiones del cerebro para realizar funciones cognitivas específicas y es la primera red neuronal afectada por la enfermedad de Alzheimer.
La DMN conecta regiones del cerebro para realizar funciones cognitivas específicas y es la primera red neuronal afectada por la enfermedad de Alzheimer
Los investigadores utilizaron imágenes de resonancia magnética funcional de más de 1.100 voluntarios del Biobanco del Reino Unido, una base de datos biomédicos y de investigación a gran escala que contiene información genética y sanitaria de medio millón de participantes británicos, para estimar la conectividad efectiva entre diez regiones del cerebro que constituyen la red de modo por defecto. Los investigadores asignaron a cada paciente un valor de probabilidad de demencia basado en la medida en que su patrón de conectividad efectiva se ajustaba a un patrón que indica demencia o a un patrón similar al de control.
Compararon estas predicciones con los datos médicos de cada paciente, registrados en el Biobanco del Reino Unido. Los resultados mostraron que el modelo había predicho con exactitud la aparición de la demencia hasta nueve años antes de que se hiciera un diagnóstico oficial, y con una precisión superior al 80 por ciento. En los casos en que los voluntarios habían desarrollado demencia, el modelo podía predecir con un margen de error de dos años el tiempo exacto que tardaría el diagnóstico.
Los investigadores también examinaron si los cambios en la DMN podían estar causados por factores de riesgo conocidos de la enfermedad. Su análisis demostró que el riesgo genético de padecer la enfermedad de Alzheimer estaba estrechamente relacionado con los cambios de conectividad en la DMN, lo que apoya la idea de que estos cambios son específicos del alzhéimer. También descubrieron que es probable que el aislamiento social aumente el riesgo de demencia a través de su efecto sobre la conectividad en la DMN.
PREDECIR LA DEMENCIA ES "VITAL" PARA DESARROLLAR NUEVOS TRATAMIENTOS
"Predecir quién va a padecer demencia en el futuro será vital para desarrollar tratamientos que puedan prevenir la pérdida irreversible de células cerebrales que causa los síntomas de la enfermedad. Aunque estamos mejorando en la detección de las proteínas del cerebro que pueden causar la enfermedad de Alzheimer, muchas personas viven durante décadas con estas proteínas en el cerebro sin desarrollar síntomas de demencia", explica Charles Marshall, catedrático y neurólogo consultor honorario. El catedrático dirigió el equipo de investigación del Centro de Neurología Preventiva del Instituto Wolfson de Salud de la Población de Queen Mary.
Charles Marshall: "Esperamos que la medida de la función cerebral que hemos desarrollado nos permita ser mucho más precisos sobre si alguien va a desarrollar realmente demencia, y en cuánto tiempo"
"Esperamos que la medida de la función cerebral que hemos desarrollado nos permita ser mucho más precisos sobre si alguien va a desarrollar realmente demencia, y en cuánto tiempo, de modo que podamos identificar si podrían beneficiarse de futuros tratamientos", ha asegurado Marshall.
Por su parte, el autor principal y doctor del Programa de la Fundación Académica en el Centro de Neurología Preventiva del Instituto Wolfson de Salud de la Población, Samuel Ereira, ha indicado que utilizando estas técnicas de análisis con grandes conjuntos de datos, se puede identificar a las personas con alto riesgo de demencia y también saber qué factores de riesgo ambientales empujaron a estas personas a una zona de alto riesgo.
"Existe un enorme potencial para aplicar estos métodos a diferentes redes y poblaciones cerebrales, para ayudarnos a comprender mejor las interacciones entre el entorno, la neurobiología y la enfermedad, tanto en la demencia como posiblemente en otras enfermedades neurodegenerativas. La IRMf es una herramienta de imagen médica no invasiva, y se tarda unos seis minutos en recoger los datos necesarios en un escáner de IRM, por lo que podría integrarse en las vías de diagnóstico existentes, sobre todo donde ya se utiliza la IRM", ha destacado Ereira.