Un nuevo hallazgo cerebral podría anticipar el Alzheimer años antes del diagnóstico

Un equipo de investigadores de la Universidad de Brown descubrió un patrón de actividad cerebral que podría predecir el desarrollo de la enfermedad de Alzheimer en personas con deterioro cognitivo leve. Este avance se logró mediante una técnica de escaneo cerebral no invasiva y una herramienta de análisis personalizada, que permitió detectar cambios sutiles en las señales eléctricas relacionadas con el procesamiento de la memoria, años antes de que se produzca un diagnóstico formal.

La profesora de neurociencia Stephanie Jones, quien co-lideró la investigación, expresó: "Hemos detectado un patrón en las señales eléctricas de la actividad cerebral que predice qué pacientes son más propensos a desarrollar la enfermedad en un plazo de dos años y medio". Este descubrimiento representa un paso emocionante, ya que permite observar de manera no invasiva un nuevo marcador temprano de la progresión del Alzheimer.

Los resultados de este estudio fueron publicados en la revista Imaging Neuroscience. En colaboración con investigadores de la Universidad Complutense de Madrid, el equipo analizó grabaciones de actividad cerebral de 85 personas diagnosticadas con deterioro cognitivo leve, siguiendo su evolución a lo largo de varios años.

La actividad cerebral se registró utilizando magnetoencefalografía (MEG), un método no invasivo que captura señales eléctricas del cerebro mientras los participantes permanecían en reposo con los ojos cerrados. A través de este enfoque, los investigadores pudieron identificar diferencias claras en la actividad cerebral de los participantes que desarrollaron Alzheimer en comparación con aquellos que mantuvieron su condición estable.

Utilizando una herramienta computacional llamada Spectral Events Toolbox, desarrollada por el equipo de Brown, se desglosó la actividad cerebral en eventos distintos, revelando cuándo ocurren las señales, con qué frecuencia aparecen, su duración y su intensidad. Esta herramienta ha sido adoptada ampliamente y citada en más de 300 estudios académicos.

Los investigadores se centraron en la actividad cerebral en la banda de frecuencia beta, que está vinculada a los procesos de memoria y es especialmente relevante en la investigación del Alzheimer. Compararon los patrones de actividad beta en personas con deterioro cognitivo leve que posteriormente desarrollaron Alzheimer con aquellos que no lo hicieron. Se observaron diferencias notables: los participantes que desarrollaron Alzheimer mostraron una disminución en la tasa de eventos beta, así como una duración más corta y una menor potencia de estas señales.

La investigadora Danylyna Shpakivska, primera autora del estudio, comentó: "Dos años y medio antes de su diagnóstico de Alzheimer, los pacientes producían eventos beta a una tasa más baja, con menor duración y menor potencia". Este hallazgo es significativo, ya que es la primera vez que se estudian los eventos beta en relación con la enfermedad de Alzheimer.

Los biomarcadores actuales que se encuentran en el líquido cefalorraquídeo o en la sangre pueden detectar placas de beta amiloide y ovillos de tau, proteínas que se acumulan en el cerebro y que se cree que impulsan los síntomas del Alzheimer. Sin embargo, estos marcadores no muestran directamente cómo responden las células cerebrales a este daño. Un biomarcador basado en la actividad cerebral ofrece una visión más directa de cómo funcionan las neuronas bajo estrés, según David Zhou, investigador postdoctoral en el laboratorio de Jones.

La profesora Jones considera que la Spectral Events Toolbox podría ayudar a los clínicos a identificar la enfermedad de Alzheimer antes de que ocurra un deterioro cognitivo significativo. "La señal que hemos descubierto puede ayudar en la detección temprana", afirmó. Una vez que se replique este hallazgo, los clínicos podrían utilizar esta herramienta para diagnósticos tempranos y para evaluar la efectividad de las intervenciones.

El equipo ahora se encuentra en una nueva fase del proyecto, apoyada por un Zimmerman Innovation Award en Ciencias del Cerebro del Carney Institute. Jones concluyó: "Ahora que hemos descubierto características de eventos beta que predicen la progresión de la enfermedad de Alzheimer, nuestro próximo paso es estudiar los mecanismos de generación utilizando herramientas de modelado neural computacional".

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