Marcadores plasmáticos predicen carga de amiloide cerebral en Alzheimer
Por el equipo editorial de LabMedica en español Actualizado el 07 Mar 2018 |
Imagen: El espectrómetro de masas con tiempo de vuelo de desorción/ionización láser asistido por matriz (MALDI) (Fotografía cortesía de JEOL).
La agregación y acumulación de beta-amiloide (Aβ), particularmente Aβ42, están implicadas en la patogénesis de la enfermedad de Alzheimer (EA) con una producción exagerada en los casos de EA autosómica dominante y alteración de la depuración en presencia de amiloidosis que contribuye a la causa de la EA.
El análisis del líquido cefalorraquídeo y otras mediciones de la amiloidosis, como los estudios de tomografía por emisión de positrones con unión del amiloide, están limitados por el costo y la disponibilidad. Existe la necesidad de un biomarcador beta-amiloide (Aβ) más práctico para determinar los depósitos de amiloide en el sistema nervioso central.
Un equipo internacional de científicos que trabajan con el Centro Nacional Japonés de Geriatría y Gerontología (Obu, Japón) utilizó la inmunoprecipitación seguida de la espectrometría de masas por desorción/ionización láser asistida por matriz (MALDI) para medir los niveles de los tres marcadores, APP669-711, Aβ42 y Aβ40 en dos cohortes: un conjunto de descubrimiento consistente en 121 pacientes japoneses y un conjunto de validación consistente en 252 pacientes australianos. Ambos conjuntos incluyeron una mezcla de individuos cognitivamente normales, individuos con deterioro cognitivo leve e individuos con enfermedad de Alzheimer diagnosticada clínicamente con demencia. Todos los pacientes también tenían datos de imágenes de tomografía por emisión de positrones (TEP) Aβ, proporcionando una evaluación de sus cargas cerebrales de Aβ. A un subconjunto de pacientes australianos también se les tomaron medidas de los niveles de Aβ en el líquido cefalorraquídeo.
El equipo evaluó las relaciones de los tres marcadores para desarrollar un marcador compuesto de sangre correspondiente a los niveles cerebrales de Aβ evaluados por la TEP y las mediciones de líquido cefalorraquídeo (LCR). Utilizaron relaciones en oposición a las mediciones absolutas para tener en cuenta la variación individual en los niveles sanguíneos de Aβ42 en los individuos. Un compuesto de las tres proporciones de proteínas plasmáticas se correspondía bien con los niveles de Aβ42 en el LCR en los pacientes y los niveles de Aβ42 en el cerebro, determinados usando la TEP. Utilizando las mediciones de TEP como el estándar de oro, los investigadores encontraron que sus mediciones de plasma tenían un desempeño comparable a las mediciones en el LCR, con ambas mostrando una exactitud del 80,4% y áreas bajo la curva de 83,8% y 87,4% para las mediciones de sangre y LCR, respectivamente. Utilizando las mediciones de LCR como el estándar de oro, los marcadores de plasma compuestos mostraron una exactitud del 80,4% y un AUC de 87,6.
Los autores concluyeron que sus resultados demostraron la utilidad clínica potencial de los biomarcadores plasmáticos para predecir la carga de beta-amiloide cerebral a nivel individual. Estos biomarcadores plasmáticos también tienen ventajas de costo-beneficio y escalabilidad sobre las técnicas actuales, lo que posibilita un acceso clínico más amplio y un cribado eficiente de la población. El estudio fue publicado el 31 de enero de 2018 en la revista Nature.
El análisis del líquido cefalorraquídeo y otras mediciones de la amiloidosis, como los estudios de tomografía por emisión de positrones con unión del amiloide, están limitados por el costo y la disponibilidad. Existe la necesidad de un biomarcador beta-amiloide (Aβ) más práctico para determinar los depósitos de amiloide en el sistema nervioso central.
Un equipo internacional de científicos que trabajan con el Centro Nacional Japonés de Geriatría y Gerontología (Obu, Japón) utilizó la inmunoprecipitación seguida de la espectrometría de masas por desorción/ionización láser asistida por matriz (MALDI) para medir los niveles de los tres marcadores, APP669-711, Aβ42 y Aβ40 en dos cohortes: un conjunto de descubrimiento consistente en 121 pacientes japoneses y un conjunto de validación consistente en 252 pacientes australianos. Ambos conjuntos incluyeron una mezcla de individuos cognitivamente normales, individuos con deterioro cognitivo leve e individuos con enfermedad de Alzheimer diagnosticada clínicamente con demencia. Todos los pacientes también tenían datos de imágenes de tomografía por emisión de positrones (TEP) Aβ, proporcionando una evaluación de sus cargas cerebrales de Aβ. A un subconjunto de pacientes australianos también se les tomaron medidas de los niveles de Aβ en el líquido cefalorraquídeo.
El equipo evaluó las relaciones de los tres marcadores para desarrollar un marcador compuesto de sangre correspondiente a los niveles cerebrales de Aβ evaluados por la TEP y las mediciones de líquido cefalorraquídeo (LCR). Utilizaron relaciones en oposición a las mediciones absolutas para tener en cuenta la variación individual en los niveles sanguíneos de Aβ42 en los individuos. Un compuesto de las tres proporciones de proteínas plasmáticas se correspondía bien con los niveles de Aβ42 en el LCR en los pacientes y los niveles de Aβ42 en el cerebro, determinados usando la TEP. Utilizando las mediciones de TEP como el estándar de oro, los investigadores encontraron que sus mediciones de plasma tenían un desempeño comparable a las mediciones en el LCR, con ambas mostrando una exactitud del 80,4% y áreas bajo la curva de 83,8% y 87,4% para las mediciones de sangre y LCR, respectivamente. Utilizando las mediciones de LCR como el estándar de oro, los marcadores de plasma compuestos mostraron una exactitud del 80,4% y un AUC de 87,6.
Los autores concluyeron que sus resultados demostraron la utilidad clínica potencial de los biomarcadores plasmáticos para predecir la carga de beta-amiloide cerebral a nivel individual. Estos biomarcadores plasmáticos también tienen ventajas de costo-beneficio y escalabilidad sobre las técnicas actuales, lo que posibilita un acceso clínico más amplio y un cribado eficiente de la población. El estudio fue publicado el 31 de enero de 2018 en la revista Nature.
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