Un algoritmo anticiparía los síntomas del alzhéimer

Identificar el riesgo de alzhéimer antes de que se manifiesten los primeros síntomas podría mejorar la vida de millones de personas en los próximos años. Con ese objetivo, el Barcelonaßeta Brain Research Center (BBRC), centro de investigación de la Fundación Pasqual Maragall, impulsa Alfa10, un proyecto pionero que busca anticiparse a la enfermedad mediante el desarrollo de un algoritmo predictivo capaz de detectar a las personas con mayor riesgo, incluso antes de que aparezcan los primeros signos de deterioro cognitivo.

El proyecto, liderado por Gonzalo Sánchez y Oriol Grau, busca transformar el abordaje del alzhéimer al facilitar su detección precoz, mejorar la selección de candidatos para ensayos clínicos y abrir la puerta a tratamientos personalizados. “El objetivo de este proyecto es entender mejor cómo progresa la enfermedad antes de que se manifiesten los síntomas y, así, preparar un protocolo de actuación para casos con riesgo elevado que, a la larga, pueda ser adoptado por el sistema de salud”, explican los líderes del proyecto.

La llegada de los primeros tratamientos capaces de frenar la progresión del alzhéimer ha abierto una nueva etapa en el abordaje de la enfermedad. Sin embargo, su eficacia depende en gran medida de aplicarlos a tiempo. En la mayoría de los casos, el diagnóstico se produce cuando el daño cerebral ya es irreversible. Alfa10 quiere cambiar este paradigma, trasladando el foco a la fase preclínica de la enfermedad y creando herramientas que permitan intervenir antes y con mayor eficacia.

El desarrollo del algoritmo predictivo de Alfa10 se estructura en tres fases principales. La primera consiste en la recopilación y análisis de datos, que incluirá nuevos biomarcadores en sangre, analizados en los laboratorios del BBRC, junto con variables clínicas y cognitivas de los participantes. En una segunda fase, toda esa información se integrará con los datos históricos recopilados durante casi quince años para crear un algoritmo predictivo capaz de estimar con precisión el riesgo individual de padecer alzhéimer. Finalmente, el proyecto se orienta a la prevención y el tratamiento, con el objetivo de identificar perfiles de riesgo y facilitar el desarrollo de terapias personalizadas, acercando la prevención a la práctica clínica y reduciendo el impacto de la enfermedad antes de que cause daños cerebrales irreversibles.

Impacto social

Alfa10 representa un salto cualitativo en la investigación del alzhéimer. Por primera vez, un proyecto de este alcance combina biomarcadores detectables en sangre con herramientas de monitorización cognitiva digital remota, lo que permitirá un seguimiento más preciso, sensible y continuado del estado cerebral.

Además, tiene una clara vocación de transferencia al sistema sanitario. Más allá de generar conocimiento científico, el proyecto busca convertir los hallazgos en protocolos y herramientas útiles aplicables primero en centros especializados y, con el tiempo, en la atención primaria.

El seguimiento a largo plazo de los mismos participantes durante más de una década permitirá observar los cambios biológicos y cognitivos que preceden a los síntomas, aportando información esencial sobre cómo progresa la enfermedad y facilitando una intervención temprana y personalizada. “Una vez desarrollado, el algoritmo se validará con muestras de datos independientes y en nuevas cohortes de participantes, lo que permitirá evaluar su eficacia y facilitar su aplicación clínica”, añade el doctor Gonzalo Sánchez.