Se puede predecir el Parkinson: un análisis de sangre lo detecta siete años antes de los síntomas
Los pacientes fueron seguidos a lo largo de diez años y las predicciones de la IA hasta ahora han coincidido con la tasa de conversión clínica
Al determinar 8 proteínas en la sangre, de puede identificar a los posibles pacientes de Parkinson con varios años de antelación
Un equipo de investigadores, dirigido por científicos de la University College de Londres (UCL), en Reino Unido, y el Centro Médico Universitario de Goettingen, en Alemania, ha desarrollado un análisis de sangre sencillo que utiliza inteligencia artificial (IA) para predecir el Parkinson hasta siete años antes de la aparición de los síntomas. Los resultados se publican en Nature Communications.
La enfermedad de Parkinson es un trastorno progresivo que afecta el sistema nervioso y las partes del cuerpo controladas por los nervios. Los síntomas aparecen lentamente. El primero puede ser un temblor apenas perceptible en una sola mano. Los temblores son habituales, aunque el trastorno también puede causar rigidez o una disminución del movimiento.
En las etapas iniciales de la enfermedad de Parkinson, el rostro puede tener una expresión leve o nula. Es posible que los brazos no se balanceen cuando caminas. El habla puede volverse suave o incomprensible. Los síntomas de la enfermedad de Parkinson se agravan a medida que la afección evoluciona.
Así, esta afección progresiva causada por la muerte de las células nerviosas en la parte del cerebro, llamada sustancia negra, que controla el movimiento. Estas células nerviosas mueren o se deterioran, perdiendo la capacidad de producir una sustancia química importante llamada dopamina, debido a la acumulación de una proteína alfa-sinucleína.
Actualmente, las personas con Parkinson reciben tratamiento con terapia de reemplazo de dopamina después de que ya han desarrollado síntomas, como temblores, lentitud de movimiento y marcha, y problemas de memoria. Pero los investigadores creen que la predicción y el diagnóstico tempranos serían valiosos para encontrar tratamientos que pudieran retardar o detener el Parkinson protegiendo las células cerebrales productoras de dopamina.
El autor principal, el profesor Kevin Mills (Instituto de Salud Infantil Great Ormond Street de la UCL), explica: «A medida que hay nuevas terapias disponibles para tratar el Parkinson, necesitamos diagnosticar a los pacientes antes de que hayan desarrollado los síntomas. No podemos regenerar nuestras células cerebrales y, por lo tanto, debemos proteger las que tenemos. Actualmente, cerramos la puerta del establo después de que el caballo se haya escapado y necesitamos comenzar tratamientos experimentales antes de que los pacientes desarrollen síntomas. Por lo tanto, nos propusimos utilizar tecnología de punta para encontrar nuevos y mejores biomarcadores para la enfermedad de Parkinson y desarrollarlos en una prueba que podamos traducir a cualquier laboratorio grande del NHS. Con suficiente financiación, esperamos que esto sea posible dentro de dos años».
La investigación encontró que cuando una rama de la IA llamada aprendizaje automático analizó un panel de ocho biomarcadores sanguíneos cuyas concentraciones están alteradas en pacientes con Parkinson, podría proporcionar un diagnóstico con una precisión del 100%.
Posteriormente, el equipo experimentó para ver si la prueba podía predecir la probabilidad de que una persona desarrollara Parkinson. Lo hicieron analizando la sangre de 72 pacientes con trastorno de conducta de movimientos oculares rápidos (iRBD). Este trastorno hace que los pacientes representen físicamente sus sueños sin saberlo (teniendo sueños vívidos o violentos). Ahora se sabe que alrededor del 75-80% de estas personas con iRBD desarrollarán una sinucleinopatía (un tipo de trastorno cerebral causado por la acumulación anormal de una proteína llamada alfa-sinucleína en las células cerebrales), incluido el Parkinson.
Cuando la herramienta de aprendizaje automático analizó la sangre de estos pacientes, identificó que el 79% de los pacientes con iRBD tenían el mismo perfil que alguien con Parkinson.
Los pacientes fueron seguidos a lo largo de diez años y las predicciones de la IA hasta ahora han coincidido con la tasa de conversión clínica: el equipo predijo correctamente que 16 pacientes desarrollarían Parkinson y fue capaz de hacerlo hasta siete años antes de su aparición. de cualquier síntoma. El equipo ahora continúa haciendo un seguimiento de aquellos que se prevé que desarrollarán Parkinson, para verificar aún más la precisión de la prueba.
El coprimer autor, Michael Bartl (Centro Médico Universitario de Goettingen y Paracelsus-Elena-Klinik Kassel), quien realizó la investigación desde el punto de vista clínico junto con la doctora Jenny Hällqvist (Instituto de Neurología Queen Square de la UCL y Hospital Nacional de Neurología y Neurocirugía), enuncia: «Al determinar 8 proteínas en la sangre, podemos identificar a los posibles pacientes de Parkinson con varios años de antelación. Esto significa que las terapias farmacológicas podrían administrarse en una etapa más temprana, lo que posiblemente podría ralentizar la progresión de la enfermedad o incluso prevenir su aparición.
Continúa: «No sólo hemos desarrollado una prueba, sino que podemos diagnosticar la enfermedad basándonos en marcadores que están directamente relacionados con procesos como la inflamación y la degradación de proteínas no funcionales. Por tanto, estos marcadores representan posibles objetivos para nuevos tratamientos farmacológicos».
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