Las personas podrán saber si desarrollarán la enfermedad de Parkinson hasta siete años antes de que aparezcan los síntomas. Bastará una prueba de sangre y un análisis con inteligencia artificial (IA) para obtener los resultados. Científicos de Londres y Alemania han expuesto su nuevo modelo de estudio, basado en aprendizaje automático, en la revista Nature Communications.
El Parkinson, un desafío central en la neurobiología actual, se asocia comúnmente con el movimiento involuntario de las manos, pero también con síntomas menos evidentes como, rigidez muscular, deterioro cognitivo, cambios emocionales, trastornos del sueño y problemas digestivos. Aunque su origen aún no está completamente esclarecido, el consenso médico dicta que esta afección resulta de una combinación de factores genéticos y ambientales. Dado que aún no existe un tratamiento definitivo para la patología, muchos expertos en salud mental consideran crucial atenderla antes de que se manifieste.
En los últimos años, se han explorado diversos métodos de detección temprana, desde la lectura de la retina hasta el uso de perros entrenados para “oler el Parkinson”. La nueva estrategia se basa en el reconocimiento de ocho biomarcadores relacionados con el desarrollo de la enfermedad. Un algoritmo de aprendizaje automático analiza proteínas en el plasma sanguíneo y calcula las probabilidades de padecer esta afección neurodegenerativa.
Para entrenar a la IA, los científicos utilizaron datos de perfiles sanguíneos de pacientes recién diagnosticados con Parkinson, personas con comportamientos motores erráticos (premotoras) e individuos sanos. El enfoque resulta prometedor pues ofrece una de las primeras propuestas concretas de anticipación basada en componentes asociados a inflamación neuronal.
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Una IA predice el Parkinson siete años antes de que se manifieste
De acuerdo con los resultados difundidos, el modelo de aprendizaje automático fue capaz de identificar con precisión a todos los pacientes con Parkinson, y pudo determinar al 79% de las personas con predisposición hasta siete años antes de desarrollar síntomas. Este esfuerzo requirió el seguimiento de 72 pacientes durante 10 años. El análisis de sangre predijo correctamente que 16 pacientes desarrollarían la enfermedad de Parkinson antes de que aparecieran los signos.
“Esto significa que podrían administrarse terapias farmacológicas en una fase más temprana, lo que posiblemente ralentizaría la progresión de la enfermedad o incluso evitaría que se produjera. No solo hemos desarrollado una prueba, sino que podemos diagnosticar la enfermedad basándonos en marcadores que están directamente relacionados con procesos como la inflamación y la degradación de proteínas no funcionales”, explicó Michael Bartl, uno de los autores principales e investigador del Centro Médico Gotinga, en Alemania.
La mayoría de los métodos actuales para predecir el Parkinson y el Alzheimer se basan en la localización de proteínas asociadas a los síntomas. Sin embargo, muchos de estos biomarcadores no han sido completamente aceptados por la comunidad científica debido a la falta de profundidad en los estudios. La reciente propuesta, que toma en cuenta ocho proteínas, es una de las primeras extendidas en el tiempo y toma como base de análisis a la inteligencia artificial. Aunque todavía es perfectible, como admiten los propios investigadores, la propuesta es lo suficientemente robusta como para ser considerada en ensayos clínicos generales.
“Este análisis de sangre específico indica eventos moleculares en etapas tempranas y podría ayudar a identificar a los participantes en riesgo para ensayos clínicos destinados a retardar o prevenir la enfermedad de Parkinson motora”, señala el artículo de Nature.
