MADRID, 11 Ago. (EUROPA PRESS) -
Investigadores del Instituto Carney para la Ciencia del Cerebro de la Universidad de Brown (Estados Unidos) han identificado un biomarcador a partir de señales eléctricas del cerebro que podría usarse para predecir si el deterioro cognitivo leve se convertirá en enfermedad de Alzheimer.
"Hemos detectado un patrón en las señales eléctricas de la actividad cerebral que predice qué pacientes tienen mayor probabilidad de desarrollar la enfermedad en un plazo de dos años y medio", ha explicado la profesora de neurociencia Stephanie Jones en el centro que ha liderado este descubrimiento.
Según publica 'Imaging Neuroscience', el equipo de investigación, en el que ha colaborado la Universidad Complutense de Madrid (UCM), analizó grabaciones de la actividad cerebral de 85 pacientes diagnosticados con deterioro cognitivo leve y monitoreó la evolución de la enfermedad durante los años siguientes.
Para registrar las grabaciones, utilizaron una técnica no invasiva denominada magnetoencefalografía (MEG) mientras los pacientes se encontraban en reposo con los ojos cerrados. La mayoría de los métodos para estudiar grabaciones MEG comprimen y promedian la actividad detectada, lo que dificulta su interpretación a nivel neuronal, pero los investigadores de Brown impulsaron una herramienta computacional denominada 'Spectral Events Toolbox', que revela la actividad neuronal como eventos discretos, mostrando con exactitud cuándo y con qué frecuencia ocurren, su duración y su intensidad.
Utilizando esta herramienta en la que el equipo es pionero, analizaron los eventos de actividad cerebral en pacientes con deterioro cognitivo leve que se producen en la banda de frecuencia beta, una frecuencia implicada en el procesamiento de la memoria, con lo que descubrieron diferencias claras en los eventos beta de los participantes que desarrollaron Alzheimer en un plazo de dos años y medio, en comparación con los que no lo hicieron.
"Dos años y medio antes del diagnóstico de Alzheimer, los pacientes presentaban eventos beta con menor frecuencia, menor duración y menor potencia", según ha detallado la primera autora del estudio, Danylyna Shpakivska.
A partir de estos hallazgos, los científicos confían en que la herramienta 'Spectral Events Toolbox' pueda ser usada para diagnosticar la enfermedad de Alzheimer antes de que progrese. "Una vez que se replique nuestro hallazgo, los profesionales sanitarios podrán utilizar nuestras herramientas para el diagnóstico temprano y también para comprobar si sus intervenciones están funcionando", ha destacado Jones.
Mientras, el equipo pasará a una nueva fase de investigación para estudiar los mecanismos de generación mediante herramientas de modelado neuronal computacional. "Si logramos recrear el fallo cerebral que genera esa señal, podremos colaborar para probar terapias que podrían corregir el problema", ha concluido la especialista.
