Investigadores del Carney Institute for Brain Science de la Universidad de Brown han identificado un biomarcador basado en el cerebro que podría usarse para predecir si el deterioro cognitivo leve se convertirá en enfermedad de Alzheimer gracias a una herramienta personalizada para analizar la actividad eléctrica de las neuronas.
Trabajando en colaboración con la Universidad Complutense de Madrid, el equipo de investigación analizó las grabaciones de la actividad cerebral de 85 pacientes diagnosticados con deterioro cognitivo leve y monitoreó el progreso de la enfermedad durante los siguientes años. Las grabaciones se realizaron mediante magnetoencefalografía, o MEG, una técnica no invasiva para registrar la actividad eléctrica en el cerebro, mientras los pacientes estaban en estado de reposo con los ojos cerrados.
La mayoría de los métodos para estudiar las grabaciones de MEG comprimen y promedian la actividad detectada, lo que dificulta su interpretación a nivel neuronal. Los investigadores de Brown han sido pioneros en una herramienta computacional, llamada Spectral Events Toolbox, que revela la actividad neuronal, mostrando exactamente cuándo y con qué frecuencia ocurre la actividad, cuánto dura y qué tan fuerte o débil es. La herramienta se ha vuelto ampliamente utilizada y ha sido citada en más de 300 estudios académicos.
Utilizando sistema, el equipo analizó los eventos de actividad cerebral en pacientes con deterioro cognitivo leve, que se producen en la banda de frecuencia beta, una frecuencia que, según Stephanie Jones, profesora de neurociencia afiliada al Carney Institute for Brain Science de Brown y codirectora de la investigación, está relacionada con el procesamiento de la memoria, por lo que es importante estudiarla en la enfermedad de Alzheimer. Descubrieron diferencias claras en los eventos beta de los participantes que desarrollaron la enfermedad de Alzheimer en un plazo de dos años y medio, en comparación con los que no la desarrollaron.
«Hemos detectado un patrón en las señales eléctricas de la actividad cerebral que predice qué pacientes tienen más probabilidades de desarrollar la enfermedad dentro de dos años y medio», destaca Stephanie Jones. «Ser capaz de observar de forma no invasiva un nuevo marcador temprano de la progresión de la enfermedad de Alzheimer en el cerebro por primera vez es un paso muy emocionante», afirma.
«Dos años y medio antes de su diagnóstico de enfermedad de Alzheimer, los pacientes producían eventos beta a una tasa más baja, de menor duración y con una potencia más débil«, señala Danylyna Shpakivska, primera autora del estudio con sede en Madrid. «Hasta donde sabemos, esta es la primera vez que los científicos han analizado los eventos beta en relación con la enfermedad de Alzheimer», indica
Los biomarcadores de líquido cefalorraquídeo y sangre pueden identificar la presencia de placas tóxicas de beta amiloide y ovillos de tau, proteínas que se acumulan en el cerebro y se cree que contribuyen a los síntomas de la enfermedad de Alzheimer. Pero un biomarcador de la actividad cerebral en sí representa un método más directo para evaluar cómo responden las neuronas a esta toxicidad, recalca David Zhou, investigador postdoctoral en el laboratorio de Jones en Brown que dirigirá la siguiente fase del proyecto.
«La señal que hemos descubierto puede ayudar a la detección temprana». «Una vez que se replique nuestro hallazgo, los médicos podrían usar nuestro conjunto de herramientas para el diagnóstico temprano y también para verificar si sus intervenciones están funcionando», destaca Jones.
«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 neuronal computacional«, señala Jones. «Si podemos recrear lo que está mal en el cerebro para generar esa señal, entonces podemos trabajar con nuestros colaboradores para probar terapias que podrían corregir el problema», destaca la Profesora de Neurociencia, Instituto Carney de la Universidad de Brown.
Pueden consultar aquí el artículo ‘High-power transient 12–30 Hz beta event features as early biomarkers of Alzheimer’s disease conversion: An MEG study’ publicado en Imaging Neuroscience.
