Conforme con un estudio de EurekAlert!, investigadores de la Facultad de Medicina de la Universidad de Washington en St. Louis, han descubierto un algoritmo para estimar cuándo es probable que una persona desarrolle Alzheimer. El algoritmo está disponible en la revista Neurology y este utiliza datos de una tomografía por emisión de positrones amiloides (PET por sus siglas en inglés). Cabe destacar que esta exploración cerebral sirve para medir los niveles cerebrales de la proteína beta amiloide, clave de la enfermedad de Alzheimer.
De acuerdo con la Mayo Clinic, la enfermedad de Alzheimer es un trastorno neurológico progresivo el cual ocasiona el cerebro se encoja y que las neuronas cerebrales mueran. Asimismo, el Alzheimer es la causa más común de demencia, un deterioro continuo del pensamiento, el comportamiento y las habilidades sociales de un individuo. Para entender mejor, en aquellos individuos quienes desarrollan la demencia de Alzheimer, el amiloide se acumula en su cerebro hasta veinte años antes de que aparezcan los primeros signos de confusión y olvido.
Es por eso que las exploraciones por PET ya se utilizan de forma cotidiana en las investigaciones de esta enfermedad cerebral. De igual manera, el algoritmo representa una nueva forma de analizar las exploraciones para aproximar cuándo aparecerán los primeros síntomas. El proceso de cálculo se lleva a cabo utilizando la edad de una persona y los datos de una sola tomografía PET. Después, el algoritmo arroja una estimación de cuánto ha progresado un individuo hacia la demencia y cuánto tiempo queda antes de que se establezca el deterioro cognitivo.
Por su parte, Suzanne Schindler, autora de la investigación y asistente de neurología comentó: “Cuando les digo a las personas cognitivamente normales acerca de los resultados positivos del PET, la primera pregunta es: ¿Cuánto tiempo tengo para tener demencia?’”. A lo cual añadió: “Hasta ahora, la respuesta era: Tienes un mayor riesgo de desarrollar Alzheimer en los próximos cinco años. Pero ¿qué significa eso? Las personas quieren saber cuándo es probable que desarrollen síntomas, no solo si tienen un mayor riesgo”.
Junto con sus colegas, Schindler analizó tomografías PET de 236 personas quienes participaban en estudios de investigación sobre el Alzheimer a través del Centro de Investigación de la Enfermedad de Alzheimer de la Universidad de Washington. Los participantes tenían un promedio de edad de 67 años al comienzo del estudio y se sometieron a dos escáneres cerebrales con un promedio de 4 años y medio de diferencia. Como parte del proceso, los investigadores aplicaron una métrica conocida como la relación de valor de absorción estándar (SUVR por sus siglas en inglés) a las exploraciones. Esto para poder para estimar la cantidad de proteína acumulada en el cerebro de cada participante.
En la misma línea, al comienzo de la investigación la mayoría de los participantes eran cognitivamente normales y por medio de las evaluaciones los expertos observaron las primeras fallas cognitivas de cada participante. Como dato importante, Schindler descubrió, la acumulación de amiloide tiene un punto de inflexión y que cada individuo llega a ese punto de inflexión a una edad diferente. A lo cual agregó: “Cuando una persona pasa el punto de inflexión, acumulará altos niveles de amiloide los cuales probablemente causen Alzheimer. Si sabemos cuánta proteína tiene una persona en este momento, podemos calcular cuánto tiempo tiene que llegó al punto de inflexión”.
Finalmente, la autora de la investigación apuntó que las tomografías PET de rutina tienen un costo de 6 mil dólares y las denominó demasiado caras. No obstante, recalcó que gracias al algoritmo se podría ayudar a acelerar el desarrollo de fármacos para tratar la demencia por Alzheimer, al agilizar los ensayos clínicos.
El Alzheimer es una enfermedad que además de afectar la memoria de las personas, llega un punto en el cual estas ya no pueden ser independientes. Es por eso, que los investigadores continúan realizando diversos estudios para poder prevenir este padecimiento neurológico.
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