“Relojes” de análisis sanguíneos predicen inicio de síntomas del Alzheimer

Más de 7 millones de estadounidenses viven con la enfermedad de Alzheimer, y se proyecta que los costos de salud y atención a largo plazo relacionados alcancen casi 400 mil millones de dólares en 2025. La enfermedad no tiene cura, y los síntomas suelen aparecer solo después de años de cambios cerebrales silenciosos impulsados por la acumulación de proteínas amiloide y tau. Investigadores han desarrollado un modelo predictivo que utiliza un solo análisis de sangre para estimar cuándo es probable que comiencen los síntomas de Alzheimer, posiblemente años antes de que aparezcan los signos clínicos.

Los modelos, desarrollados por investigadores de la Facultad de Medicina de la Universidad de Washington en San Luis (San Luis, Misuri, EUA), miden los niveles plasmáticos de p-tau217, un fragmento proteico asociado con la acumulación de amiloide y tau en el cerebro. Para su estudio, los investigadores analizaron datos de 603 adultos mayores sin deterioro cognitivo, inscritos en el Centro Knight de Investigación de la Enfermedad de Alzheimer y la Iniciativa de Neuroimagen para la Enfermedad de Alzheimer.

Los niveles plasmáticos de p-tau217 se evaluaron mediante pruebas clínicamente disponibles y autorizadas por la FDA. Dado que p-tau217 refleja la patología amiloide y tau subyacente, los investigadores utilizaron sus niveles para estimar el "reloj biológico" de progresión de la enfermedad y predecir la probabilidad de aparición de los síntomas. Los modelos predictivos estimaron la edad de inicio de los síntomas de Alzheimer con un margen de tres a cuatro años. Los niveles elevados de p-tau217 se asociaron fuertemente con el desarrollo futuro de los síntomas.

El análisis reveló que la edad influyó en la evolución de la enfermedad. Las personas con niveles elevados de p-tau217 a los 60 años desarrollaron síntomas aproximadamente 20 años después, mientras que quienes tenían niveles elevados a los 80 años desarrollaron síntomas aproximadamente 11 años después. El modelo mostró un rendimiento consistente en diferentes plataformas de diagnóstico de p-tau217, lo que respalda su robustez y generalización.

Los hallazgos, publicados en Nature Medicine, sugieren que los modelos de predicción basados en la sangre podrían optimizar los ensayos clínicos preventivos al identificar a las personas con probabilidad de desarrollar síntomas en plazos definidos. A largo plazo, estas herramientas podrían ayudar a pacientes y médicos a planificar estrategias para retrasar o prevenir el deterioro cognitivo. Los investigadores han compartido públicamente el código de su modelo y han desarrollado una aplicación web para facilitar su perfeccionamiento. Estudios futuros buscan integrar biomarcadores sanguíneos adicionales para mejorar la precisión de la predicción para uso clínico individual.

“Nuestro trabajo demuestra la viabilidad de usar análisis de sangre, que son considerablemente más económicos y accesibles que las imágenes cerebrales o los análisis de líquido cefalorraquídeo, para predecir la aparición de los síntomas del Alzheimer”, afirmó la autora principal, Dra. Suzanne E. Schindler, PhD. “Con el tiempo, el objetivo es poder indicar a cada paciente cuándo es probable que desarrolle síntomas, lo que les ayudará a ellos y a sus médicos a desarrollar un plan para prevenir o retrasar los síntomas”.

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Facultad de Medicina de la Universidad de Washington

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