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ASÍ FUNCIONA
Tiene una fiabilidad del 80% y se realiza mediante análisis de resonancias magnéticas.
Actualmente, de acuerdo con la Organización Mundial de la Salud, la demencia es la séptima causa de muerte a nivel global y afecta a más de 55 millones de personas a nivel global. Mientras tanto, en España, hay más de medio millón de personas afectadas directamente, pero la cifra se duplicará en 20 años debido principalmente al aumento en la esperanza de vida.
Una de las claves principales para enfrentarnos a la demencia es la prevención y el diagnóstico temprano. Ahora, un equipo de científicos de la Universidad Queen Mary de Londres, liderados por Charles Marshall, han desarrollado un nuevo método para predecir la demencia con más del 80% de precisión y hasta nueve años antes de un diagnóstico. El nuevo método proporciona una forma más precisa de predecir la demencia que las pruebas de memoria o las mediciones de la contracción cerebral, dos de los métodos más utilizados actualmente.
El equipo de Marshall desarrolló la prueba analizando resonancias magnéticas funcionales (fMRI) para detectar cambios en la "red de modo predeterminado" (DMN) del cerebro. La DMN conecta regiones del cerebro para realizar funciones cognitivas específicas y es la primera red neuronal afectada por la enfermedad de Alzheimer. Los resultados se han publicado en Nature.
Los autores aprovecharon las resonancias de más de 1.100 voluntarios del Biobanco del Reino Unido, una base de datos biomédica a gran escala y un recurso de investigación que contiene información genética y de salud de medio millón de participantes del Reino Unido. Con estos datos pudieron estimar la conectividad efectiva entre las diez regiones del cerebro que constituyen el mencionado DMN.
Los investigadores asignaron a cada paciente un valor de probabilidad de demencia en función del grado de conectividad y luego compararon estas predicciones con los datos médicos de cada paciente. Los hallazgos mostraron que el modelo había predicho con precisión la aparición de la demencia hasta nueve años antes de que se hiciera un diagnóstico oficial, y con una precisión superior al 80%. En los casos en los que los voluntarios habían desarrollado demencia, también se descubrió que el modelo podía predecir con un margen de error de dos años exactamente cuánto tiempo llevaría realizar ese diagnóstico.
"Predecir quién sufrirá demencia en el futuro – explica Marshall en un comunicado - será vital para desarrollar tratamientos que puedan prevenir la pérdida irreversible de células cerebrales que causa los síntomas de la demencia. Aunque estamos mejorando en la detección de las proteínas en el cerebro que pueden causar la enfermedad de Alzheimer, muchas personas viven durante décadas con estas proteínas en el cerebro sin desarrollar síntomas de demencia. Esperamos que este avance nos permita ser mucho más precisos a la hora de determinar si alguien realmente va a desarrollar demencia y en qué momento".
El equipo de Marshall también analizó si los cambios en el DMN podrían deberse a factores de riesgo conocidos de demencia, como la genética o hábitos como fumar, dietas, falta de deporte, sobrepeso, etc. Su análisis mostró que el riesgo genético de padecer la enfermedad de Alzheimer estaba fuertemente asociado con los cambios de conectividad en la DMN, lo que respalda la idea de que estos cambios son específicos de la enfermedad de Alzheimer. También encontraron que era probable que el aislamiento social aumentara el riesgo de demencia a través de su efecto sobre la conectividad en la DMN.
"Utilizando estas técnicas de análisis con grandes conjuntos de datos – concluye Samuel Ereira, coautor del estudio -, podemos identificar aquellas personas con alto riesgo de demencia y también comprender qué factores de riesgo ambientales las llevaron a una zona de alto riesgo. Existe un enorme potencial para aplicar estos métodos a diferentes redes cerebrales y poblaciones, para ayudarnos a comprender mejor las interacciones entre el medio ambiente, la neurobiología y la enfermedad, tanto en la demencia como posiblemente en otras enfermedades neurodegenerativas. La fMRI es una herramienta de imágenes médicas no invasiva y se necesitan unos 6 minutos para recopilar los datos necesarios en un escáner de MRI, por lo que podría sumarse a las pruebas diagnósticas que ya se llevan a cabo".