Frente a futuros biomarcadores, investigadores apuestan por cribados centrados en personas con riesgo de Alzheimer Infobae

Frente a futuros biomarcadores, investigadores apuestan por cribados centrados en personas con riesgo de Alzheimer. Noticias en tiempo real Ayer, 08:30

Una investigadora de la Unidad de Investigación en Enfermedades Crónicas (UFIEC) del Instituto de Salud Carlos III (ISCIII) ha publicado en la revista Med un artículo en torno a la detección precoz de la enfermedad de Alzheimer, en el que se priopriza, de cara al futuro desarrollo de biomarcadores, por cribados centrados en personas con riesgo de Alzheimer.

En este sentido, apuestan no por cribados generalizados, sino por estrategias centrada "en las personas con riesgo elevado, que equilibren la oportunidad clínica con la responsabilidad ética y la viabilidad económica", señalan en un artículo publicado en la revista "Med", en el que se aporta un marco científico y ético en el ámbito de la posible detección selectiva en personas con riesgo de padecer esta enfermedad neurodegenerativa.

La publicación del artículo se enmarca en el desarrollo del consorcio europeo CombiDiag MSCA Doctoral Network, que cuenta con la participación del ISCIII y que busca impulsar el diagnóstico temprano en Alzheimer, desarrollar nuevas estrategias de diagnóstico utilizando biomarcadores periféricos poco invasivos.

La doctora Eva Carro, jefa de la Unidad de Neurobiología del Alzheimer de la UFIEC-ISCIII y parte del Área de Enfermedades Neurodegenerativas del Centro de Investigación Biomédica en Red (CIBER-ISCIII), explica cómo en los últimos años están surgiendo nuevas opciones para la posible detección temprana del Alzheimer, en personas con síntomas ligados a las fases más precoces de la enfermedad e incluso en personas todavía asintomáticas.

Sin la posibilidad actual de disponer terapias curativas, "la reciente aprobación de tratamientos modificadores de la enfermedad, y los avances en biomarcadores menos invasivos o no invasivos, están cambiando el paradigma hacia la detección temprana", explica.

El artículo, en forma de Comentario y firmado junto a la doctora Fangya Xu, de la Universidad de Reading, en el Reino Unido, expone un marco multidisciplinar que integra las evidencias científicas existentes, los principios éticos y una atención clínica basada en valores, como posible guía para desarrollar y consolidar programas de detección temprana del Alzheimer.

Las autoras explican que cada vez es más factible detectar la enfermedad de Alzheimer en fases preclínicas o prodrómicas, con herramientas como biomarcadores de fluidos corporales y biomarcadores digitales, y añaden que su posible uso en procesos más proactivos de detección precoz debe dejar claro "sobre qué personas hacerlo y en qué condiciones, siempre buscando la calidad de vida de las personas y respetando la integridad científica y la ética médica".

BIOMARCADORES BIOLÓGICOS Y HERRAMIENTAS DIGITALES

En el ámbito de los biomarcadores diagnósticos en sangre, se citan áreas prometedoras de estudio, "como los marcadores ligados a las proteínas amiloide-B (AB) y tau, la relación entre los péptidos AB42 y AB40 y la amiloidosis, las isoformas tau fosforiladas y los neurofilamentos de cadena ligera, que pueden ayudar a diferenciar el Alzheimer en fase temprana de otras demencias o de los síntomas naturales del envejecimiento".

También se están estudiando marcadores no sanguíneos, como las respuestas inmunitarias e inflamatorias ligadas a los primeros síntomas de la enfermedad, biomarcadores en la saliva, perfiles metabolómicos urinarios e, incluso, microARN presentes en el líquido lagrimal. Junto a estos biomarcadores biológicos, hay herramientas digitales y electrofisiológicas que están surgiendo como posibles vías no invasivas para la detección precoz del Alzheimer, como los modelos cuantitativos de electroencefalografía (QEEG) y las herramientas de procesamiento del lenguaje natural (NLP).

Las autoras señalan que integrar datos provenientes de señales genéticas, metabólicas y conductuales "puede permitir el desarrollo de algoritmos de riesgo adaptativos y estrategias de detección personalizadas".


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