Un estudio internacional, publicado en Scientific Reports, y en el que participa la Universidad de Navarra, ha demostrado que es posible predecir qué personas desarrollarán deterioro cognitivo leve o demencia hasta siete años antes del diagnóstico clínico estándar. La investigación ha desarrollado un biomarcador que combina el análisis avanzado de la actividad eléctrica cerebral con herramientas de inteligencia artificial para identificar de forma temprana el riesgo de padecer esta afección en personas que aún no presentan síntomas clínicos, pero sí refieren quejas subjetivas de memoria.
El trabajo cuenta con la participación de Rubén Armañanzas, investigador principal del Instituto de Ciencia de los Datos e Inteligencia Artificial (DATAI) de la Universidad de Navarra, y se ha desarrollado en colaboración con la empresa BrainScope Company (EE. UU.), responsable de la plataforma tecnológica utilizada para el procesamiento y análisis de las señales cerebrales. Los datos del estudio fueron previamente recopilados en el Brain Research Laboratory de la Facultad de Medicina de la Universidad de Nueva York (NYUSOM). Armañanzas trabajó conjuntamente con el equipo de la catedrática Leslie S. Prichep, directora científica de BrainScope.
“Detectar el riesgo de demencia en fases previas a la aparición de síntomas constituye uno de los principales retos de la neurología actual. Este avance permite dar un paso hacia herramientas de predicción más precisas que podrían facilitar intervenciones tempranas y un mejor seguimiento clínico de las personas con mayor probabilidad de desarrollar deterioro cognitivo”, señala Armañanzas.
Predicción en la fase más temprana
Una de las principales novedades del estudio es que el modelo se ha entrenado con registros de personas con deterioro cognitivo subjetivo (SCI, por sus siglas en inglés), es decir, individuos que perciben pequeños fallos de memoria pero que aún obtienen resultados normales en los tests de memoria convencionales. Según explica Armañanzas, “a diferencia de la mayoría de biomarcadores actuales, que se aplican cuando ya existen alteraciones objetivas o daño estructural, este enfoque analiza señales funcionales cerebrales en una etapa previa, cuando todavía no hay diagnóstico clínico. Este enfoque permite explorar la posible evolución del deterioro antes de que aparezcan cambios estructurales evidentes”.
En este sentido, Prichep subraya que “identificar el riesgo de deterioro cognitivo con tanta antelación puede tener un impacto significativo en la salud cerebral de las personas mayores, al ofrecer margen para actuar antes de que el daño sea irreversible y mejorar así la evolución futura de los pacientes”.
Para lograr estos resultados, el equipo analizó la actividad eléctrica cerebral o electroencefalografía (EEG) en reposo de 88 adultos mayores con SCI, para los que existía un seguimiento clínico anual durante entre cinco y siete años. Durante ese periodo, algunos participantes progresaron a deterioro cognitivo leve o demencia, mientras que otros permanecieron estables.
El modelo combina el análisis de la actividad eléctrica cerebral con técnicas de aprendizaje automático. A partir de más de 6.000 variables electrofisiológicas iniciales, el equipo identificó 14 características clave relacionadas principalmente con alteraciones en la conectividad neuronal y en las bandas de frecuencia alfa y theta, asociadas en la literatura científica a procesos neurodegenerativos tempranos.
Aplicación clínica y próximos pasos
Según muestra el estudio, el sistema utiliza 8 electrodos frontales, en lugar del montaje completo tradicional de 19 canales, lo que simplifica su posible aplicación clínica y reduce costes y tiempos de exploración. “Aunque el biomarcador no sustituye el criterio médico, podría convertirse en una herramienta complementaria en la evaluación temprana del riesgo. Si el algoritmo predice riesgo y se combina con otras pruebas, el neurólogo puede contar con indicios más sólidos para intervenir antes”, apunta Armañanzas. La siguiente etapa de la investigación, explica, “será un estudio clínico en fase 2 para comparar el rendimiento del modelo con otros biomarcadores utilizados en demencia y evaluar su posible integración en protocolos clínicos más amplios”.
El trabajo ha contado con financiación de la Alzheimer’s Drug Discovery Foundation (ADDF) y se ha desarrollado en colaboración con centros internacionales como la University of Kentucky (EE. UU.) y el grupo Neuroconnect (Italia), que participaron en la validación independiente de los resultados.
