Consiguen predecir la progresión hacia la demencia en pacientes con declive cognitivo leve

Unos científicos han desarrollado una herramienta que consigue predecir el tiempo que le queda a un paciente con declive cognitivo leve para llegar a la demencia.

El trabajo lo han realizado unos investigadores de la Universidad Politécnica de Madrid (UPM) en España junto con un colega de la Universidad del Este de Finlandia.

El declive cognitivo leve puede evolucionar hacia la demencia en los primeros cuatro años, especialmente en aquellos casos donde la patología amiloide ya está presente en los pacientes −es decir, cuando proteínas anormales llamadas amiloides se acumulan y forman depósitos en el cerebro que le impiden funcionar como debería−. Según estudios recientes, la inteligencia artificial puede desempeñar un papel crucial en el diagnóstico y pronóstico durante la fase inicial de la enfermedad de Alzheimer.

El equipo de investigación de las citadas universidades ha aplicado herramientas de inteligencia artificial en pacientes con declive cognitivo leve. Los resultados han revelado que unas pocas pruebas neuropsicológicas pueden captar de manera efectiva la progresión hacia la demencia, prescindiendo de otras pruebas clínicas adicionales, lo que facilita la integración de esta tecnología en la práctica clínica. También han constatado la importancia de realizar pruebas que determinen la presencia de dos patologías (amiloide y tau) al inicio del diagnóstico de declive cognitivo leve en el paciente.

Aunque el periodo de transición entre el declive cognitivo leve y la demencia puede extenderse en más de una década, cerca del 30% de los individuos que lo padecen hacen la conversión en los primeros cuatro años. Se ha observado que aproximadamente el 80% de estos individuos conversores rápidos ya presentaban patología amiloide en el momento del diagnóstico inicial.

En la actualidad, se están desarrollando modelos de progresión de enfermedades mediante técnicas de inteligencia artificial. Estos modelos no solo contribuyen al diagnóstico y pronóstico de los pacientes, sino que también permiten validar hipótesis sobre la evolución temporal de las enfermedades. Además, posibilitan el análisis de si un marcador es capaz de rastrear la enfermedad. Estos algoritmos emplean datos longitudinales de los pacientes para estimar cómo evolucionan los síntomas y las patologías a lo largo del tiempo.

Recreación artística de una neurona en un cerebro en declive, cada vez más sumido en la ofuscación, representada aquí simbólicamente por la oscuridad. (Ilustración: Amazings / NCYT)

Los resultados del nuevo estudio señalan que los pacientes diagnosticados con declive cognitivo leve y que presentan patología amiloide al inicio del estudio tienden a progresar hacia la demencia a un ritmo más acelerado en comparación con aquellos que no muestran evidencia de esta patología.

Tal como señala Carlos Platero, investigador de la UPM que ha formado parte del equipo de trabajo, “las evaluaciones apoyadas por la inteligencia artificial mejoran significativamente el diagnóstico clínico y la monitorización de la evolución de los pacientes en los años siguientes, así como la capacidad de distinguir entre demencia de tipo Alzheimer y otros tipos”.

El estudio se titula “Estimating Dementia Onset: AT(N) Profiles and Predictive Modeling in Mild Cognitive Impairment Patients”. Y se ha publicado en la revista académica Current Alzheimer Research. (Fuente: UPM)