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Nueva prueba detecta Alzheimer al analizar formas alteradas de proteínas en sangre

Por el equipo editorial de LabMedica en español
Actualizado el 09 Mar 2026
Imagen: los investigadores crearon un perfil molecular detallado asociado con diferentes etapas del deterioro cognitivo en la enfermedad de Alzheimer (Fotografía cortesía de Shutterstock)
Imagen: los investigadores crearon un perfil molecular detallado asociado con diferentes etapas del deterioro cognitivo en la enfermedad de Alzheimer (Fotografía cortesía de Shutterstock)

La enfermedad de Alzheimer comienza a desarrollarse años antes de que la pérdida de memoria u otros síntomas se hagan visibles. Las proteínas mal plegadas se acumulan gradualmente en el cerebro, alterando los procesos celulares normales.

Las pruebas sanguíneas diagnósticas actuales miden principalmente los niveles de determinadas proteínas, pero estos marcadores pueden no reflejar completamente los cambios moleculares tempranos asociados con la progresión de la enfermedad. Ahora, investigadores han desarrollado un análisis de sangre que detecta la enfermedad de Alzheimer analizando las formas físicas de las proteínas que circulan en el torrente sanguíneo.

En un estudio colaborativo dirigido por investigadores del Instituto de Investigación Scripps (La Jolla, California, EE. UU.), el equipo empleó una técnica de marcaje químico combinada con espectrometría de masas para examinar cómo se pliegan e interactúan las proteínas en muestras de plasma sanguíneo. Este método permite identificar qué regiones de una proteína están expuestas u ocultas dentro de su estructura tridimensional.

Cuando las proteínas se pliegan de forma incorrecta —una característica clave de las enfermedades neurodegenerativas— estas características estructurales cambian. Al seguir estas alteraciones, los investigadores crearon un perfil molecular detallado asociado con distintas etapas del deterioro cognitivo.

Los investigadores analizaron muestras de sangre de 520 voluntarios, incluyendo individuos sanos, pacientes con deterioro cognitivo leve y personas con diagnóstico de enfermedad de Alzheimer. Mediante modelos de aprendizaje automático, el equipo identificó patrones estructurales en tres proteínas (C1QA, CLUS y ApoB) que estaban fuertemente asociadas con la progresión de la enfermedad.

El modelo de aprendizaje profundo distinguió entre envejecimiento saludable, deterioro cognitivo leve y enfermedad de Alzheimer con una precisión del 83,44 %. Este enfoque basado en la estructura también superó a los modelos tradicionales que solo miden la cantidad de proteínas. En un grupo de seguimiento más pequeño de 50 participantes, el modelo predijo correctamente la progresión de la enfermedad en el 86 % de los casos.

Los hallazgos, publicados en Nature Aging, sugieren que las firmas proteicas estructurales podrían proporcionar una visión más temprana y detallada de la enfermedad de Alzheimer que las pruebas de sangre existentes. Los investigadores también observaron vínculos entre los cambios en la estructura de las proteínas, factores de riesgo genéticos como las variantes de apolipoproteína E, y diferencias en los síntomas neuropsiquiátricos entre hombres y mujeres.

Se necesitarán estudios adicionales con poblaciones más grandes de pacientes y períodos de seguimiento más prolongados para validar la prueba. De confirmarse, este enfoque de biomarcadores estructurales podría ayudar a los médicos a detectar el Alzheimer de forma más temprana, monitorizar la progresión de la enfermedad y evaluar la respuesta a las terapias emergentes.

“Con este trabajo, establecimos un nuevo y potencial panel de biomarcadores que revela alteraciones estructurales en proteínas vinculadas a la enfermedad de Alzheimer que son invisibles a los enfoques tradicionales”, afirmó John R. Yates III, profesor de Biología Estructural y Computacional Integrativa del Instituto de Investigación Scripps. “Este enfoque distingue con precisión las etapas de la enfermedad, lo que significa que podría ayudar a un diagnóstico más temprano”.

Enlaces relacionados:
The Scripps Research Institute

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