Investigación Por S. A. D. Domingo, 09 Junio 2019 10:09
PROYECTO INTERNACIONAL

Nuevo biomarcador de imagen para detectar la enfermedad de Alzheimer

Extraído de imágenes de resonancia magnética, favorece el diagnóstico precoz de la enfermedad

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La enfermedad de Alzheimer (EA), que afecta a más de 800.000 personas solo en España, según datos de la Sociedad Española de Neurología, es la forma predominante de demencia en los ancianos. Uno de los principales problemas a los que se enfrentan médicos y pacientes tanto a la hora de abordar su tratamiento como su prevención es la dificultad de detectarla precozmente. De hecho, se calcula que entre un 30 y un 40% de los afectados está sin diagnosticar.

Investigadores de la Universidad Politécnica de Madrid (UPM) han participado en un estudio internacional que ha identificado un nuevo biomarcador que podría ser clave para detectar precozmente la enfermedad mediante la resonancia magnética.

"Cada vez es más evidente que, cuando a un paciente se le diagnostica la enfermedad de Alzheimer, la atrofia ya está bien establecida en el cerebro. En los individuos afectados, los volúmenes entorrinales ya se han reducido en un 20-30% y los volúmenes del hipocampo, en un 15-25%", explica Consuelo Gonzalo, del Centro de Tecnología Biomédica de la Universidad Politécnica de Madrid (UPM) y una de las autoras del estudio.

Sin embargo, las estimaciones de la progresión de la atrofia en los casos de alzhéimer, entre un 0,8% y un 2% anual, sugieren que el proceso de atrofia asociado a la enfermedad en áreas como el lóbulo temporal medio debe haber estado activo durante un periodo de varios años antes del diagnóstico o incluso la presencia de síntomas, por lo que ser capaces de detectar estas pequeñas anomalías iniciales es vital para avanzar en un diagnóstico precoz de la enfermedad.

Nuevo biomarcador de imagen para diagnosticar el alzheimer

De acuerdo con diferentes estudios, se sabe que aunque es difícil identificar el alzhéimer en los estadios iniciales, sí se han llegado a detectar ovillos neurofibrilares y depósitos de placa beta amiloide (Aβ). El resultado principal de estas alteraciones es la destrucción de las sinapsis, seguida de la degeneración de los axones y, en última instancia, la atrofia del árbol dendrítico y del pericarión, lo que conduce a la atrofia en regiones específicas del cerebro, como por ejemplo, el hipocampo

El proceso de degeneración puede visualizarse mediante diferentes modalidades de imágenes médicas, y ha demostrado ser un valioso biomarcador de la etapa y la agresividad potencial del aspecto neurodegenerativo de la patología de la enfermedad de Alzheimer.

"Los grandes avances en neuroimagen han proporcionado oportunidades para estudiar enfermedades relacionadas con la Neurología. La tomografía por emisión de positrones (TEP) y la resonancia magnética (RM) se utilizan ampliamente en estudios relacionados el alzhéimer dada su amplia disponibilidad, su naturaleza no invasiva y la ausencia relativa de molestias para el paciente", explica Consuelo Gonzalo.

Más cerca del diagnóstico precoz

Sin embargo, los cambios en la etapa inicial de la enfermedad de Alzheimer son sutiles, y es difícil distinguir los patrones mediante la evaluación radiológica convencional. Por lo tanto, sigue siendo difícil establecer biomarcadores fiables para el diagnóstico y el seguimiento de la progresión de la enfermedad, especialmente en las primeras etapas. Esto ha llevado al desarrollo de numerosos métodos automáticos para la evaluación de la atrofia cerebral. Y es en esta línea en la que se mueve la investigación en la que han participado los investigadores de la UPM.

Nuevo biomarcador de imagen para detectar el alzheimer"En este estudio, se ha propuesto el uso de una nueva característica textural, basada en el concepto de histón, para realizar la categorización de los volúmenes de RMN ponderados T1, con el fin de separar a los pacientes con enfermedad de Alzheimer de los pacientes cognitivos normales", relata la investigadora de la UPM.

Los resultados experimentales obtenidos han demostrado una mejora significativa en la clasificación de la enfermedad de Alzheimer frente al deterioro cognitivo en comparación con otras aproximaciones encontradas en la literatura. "Aunque, dadas las diferencias de edad, sexo, deficiencia y/o calidad de imagen entre las poblaciones de estudio, es imposible hacer una comparación directa, en general, podemos afirmar que los resultados obtenidos son comparables o mejores que los de métodos texturales similares", explica.

El trabajo se ha llevado a cabo apoyándose en la herramienta Clinica que proporciona un flujo de trabajo estandarizado, lo que representa un paso importante hacia la reproducibilidad de esta investigación y su comparabilidad con desarrollos futuros. En él han participado, además de la UPM, el National Center for Scientfic Research Demokritos, el Athens Technology Center, la Gottfried Wilhelm Leibniz Universität de Hannover, el Servicio Madrileño de Salud y el ST George's Hospital Medical School, la Alzheimer's Research Uk, el Grupo Español de Cáncer de Pulmón, la Fundació Centre de Regulacio Genomica y la University of Maryland Institute For Advanced Computer Studies, en el marco del proyecto europeo: Integration and analysis of heterogeneous big data for precision medicine and suggested treatments for different types of patients (IASIS).

"Los resultados obtenidos con el método propuesto sugieren la extensión del estudio a otros casos, como la discriminación entre el trastorno cognitivo normal y el leve o para predecir la evolución del trastorno cognitivo leve a la enfermedad de Alzheimer, así como la expansión y refinamiento del grupo de estudio mediante su extensión a otras bases de datos", concluye la investigadora. Como propuesta de futuro, la mejora de la capacidad de discriminación de la característica textural presentada en este trabajo aplicándola sólo a áreas específicas del cerebro.

Referencia bibliográfica:

Ortiz-Toro, César A., Gonzalo-Martín, Consuelo, García-Pedrero, Angel y Menasalvas Ruiz, Ernestina. 'Supervoxels-Based Histon as a New Alzheimer’s Disease Imaging Biomarker, Sensors', 18 (6), 2018. https://www.mdpi.com/1424-8220/18/6/1752?type=check_update&version=2

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