Un análisis de sangre que mide una variante de la proteína tau y un gen de riesgo, junto con tres breves pruebas cognitivas predijeron con más del 90 por ciento de precisión qué individuos desarrollarían demencia de tipo Alzheimer en un plazo de cuatro años.
Investigadores de la Universidad de Lund (Suecia) han desarrollado un algoritmo que combina datos de un simple análisis de sangre y breves pruebas de memoria para predecir con gran exactitud quiénes desarrollarán la enfermedad de Alzheimer en el futuro. Los resultados se publican en Nature Medicine.
Aproximadamente entre el 20 y el 30 por ciento de los pacientes con enfermedad de Alzheimer son diagnosticados erróneamente en la atención sanitaria especializada, y diagnóstico es aún más difícil en la atención primaria.
La precisión puede mejorar considerablemente si se miden las proteínas tau y beta-amiloide a través de una muestra de líquido cefalorraquídeo o mediante tomografía axial computarizada (PET). Sin embargo, estos métodos son caros y no están al alcance de muchos centros en todo el mundo.
Un grupo de investigación dirigido por Oskar Hansson ha demostrado que una combinación de pruebas relativamente accesibles puede servir para diagnosticar la enfermedad de forma temprana y fiable. El estudio examinó a 340 pacientes con deterioro leve de la memoria en el estudio sueco BioFINDER, y los resultados se confirmaron en un estudio norteamericano con 543 personas.
La combinación de un sencillo análisis de sangre que mide una variante de la proteína tau y un gen de riesgo para el Alzheimer y tres breves pruebas cognitivas que solo requieren 10 minutos predijeron con más del 90 por ciento de precisión qué pacientes desarrollarían demencia de tipo Alzheimer en un plazo de cuatro años. Este algoritmo de pronóstico fue significativamente más preciso que las predicciones clínicas de los expertos en demencia que examinaron a los pacientes, pero que no tenían acceso a pruebas de líquido cefalorraquídeo ni a PET, declara Hansson.
«Nuestro algoritmo se basa en un análisis de sangre de tau fosforilado y un gen de riesgo para el Alzheimer, combinado con pruebas de memoria y función ejecutiva. Ahora hemos desarrollado un prototipo de herramienta online para estimar el riesgo individual de que una persona con problemas leves de memoria desarrolle demencia de tipo Alzheimer en un plazo de cuatro años», explica Sebastian Palmqvist, primer autor del estudio.
Una clara ventaja del algoritmo es que se ha desarrollado para su uso en clínicas sin acceso a instrumentos de diagnóstico avanzados. Por tanto, en el futuro, podría suponer una gran diferencia en el diagnóstico del Alzheimer en el marco de la atención primaria.
«De momento, el algoritmo solo se ha probado en pacientes que han sido examinados en clínicas de memoria. Nuestra esperanza es que también se valide para su uso en la atención primaria, así como en los países en desarrollo con recursos limitados», añade Palmqvist.
Herramientas diagnósticas sencillas para el Alzheimer también podrían mejorar el desarrollo de medicamentos, ya que es difícil reclutar a los participantes adecuados para los ensayos de fármacos en un tiempo y de forma rentable.
«El algoritmo nos permitirá reclutar a personas con Alzheimer en una fase temprana, que es cuando los nuevos fármacos tienen más posibilidades de frenar el curso de la enfermedad», concluye Hansson.
https://medicinaysaludpublica.com/noticias/neurologia/novedosa-herramienta-diagnostica-predice-el-riesgo-individual-de-desarrollar-alzheimer/9654
