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Análisis de sangre con IA predice el Parkinson siete años antes de los síntomas

Por el equipo editorial de LabMedica en español
Actualizado el 28 Jun 2024

La enfermedad de Parkinson es actualmente el trastorno neurodegenerativo de más rápido crecimiento en todo el mundo y afecta a casi 10 millones de personas en todo el mundo. Es una enfermedad progresiva causada por el deterioro y muerte de las células nerviosas en una parte del cerebro conocida como sustancia negra, que es esencial para el control del movimiento. Estas células nerviosas disminuyen o se dañan, perdiendo su capacidad de producir una sustancia química crucial, la dopamina, a menudo debido a la acumulación de una proteína llamada alfa-sinucleína. Actualmente, los tratamientos para personas con Parkinson, como la terapia de reemplazo de dopamina, se inician después de que ya han aparecido síntomas como temblores, movimientos lentos, problemas de marcha y problemas de memoria. Sin embargo, existe consenso entre los investigadores en que la predicción y el diagnóstico tempranos podrían conducir al descubrimiento de tratamientos capaces de ralentizar o detener la progresión del Parkinson protegiendo las células cerebrales productoras de dopamina. Ahora, un simple análisis de sangre que emplea inteligencia artificial (IA) puede predecir la aparición del Parkinson hasta siete años antes de que aparezcan los síntomas.

Un equipo de investigadores, dirigido por científicos del University College London (UCL, Londres, Reino Unido) y el University Medical Center Goettingen (Goettingen, Alemania), utilizó una rama de la IA conocida como aprendizaje automático para analizar un panel de ocho biomarcadores sanguíneos, que cambian de concentración en pacientes con Parkinson, logrando un diagnóstico con un 100 % de precisión. El equipo de investigación amplió su estudio para evaluar si esta prueba también podría predecir la probabilidad de desarrollar Parkinson. Lo hicieron analizando muestras de sangre de 72 pacientes con trastorno de conducta de movimientos oculares rápidos (iRBD, por sus siglas en inglés), una condición en la que los pacientes representan sus sueños, a menudo de manera vívida o violenta, sin darse cuenta. Se reconoce que aproximadamente entre el 75 % y el 80 % de las personas con iRBD eventualmente desarrollarán una sinucleinopatía (incluido el Parkinson) debido a la acumulación anormal de alfa-sinucleína.


Imagen: El análisis de sangre utiliza IA para predecir el Parkinson siete años antes de la aparición de los síntomas (foto cortesía de Kateryna Kon/Shutterstock)
Imagen: El análisis de sangre utiliza IA para predecir el Parkinson siete años antes de la aparición de los síntomas (foto cortesía de Kateryna Kon/Shutterstock)

La aplicación de la herramienta de aprendizaje automático a las muestras de sangre de estos pacientes reveló que el 79 % de los pacientes con iRBD tenían perfiles de biomarcadores similares a los diagnosticados con Parkinson. Estos pacientes fueron monitoreados durante una década, y las predicciones de la IA hasta ahora se alinean con la tasa real de progresión clínica: el equipo identificó con éxito a 16 pacientes que desarrollarían Parkinson, hasta siete años antes de que surgiera cualquier síntoma. Los investigadores continúan rastreando a estos pacientes para validar aún más la precisión de esta prueba predictiva.

"Al determinar 8 proteínas en la sangre, podemos identificar a los pacientes potenciales de Parkinson con varios años de antelación. Esto significa que las terapias con medicamentos podrían administrarse en una etapa más temprana, lo que posiblemente podría ralentizar la progresión de la enfermedad o incluso evitar que ocurra", dijo El Dr. Michael Bartl del Centro Médico Universitario de Goettingen, quien dirigió la investigación desde el punto de vista clínico: “No sólo hemos desarrollado una prueba, sino que también podemos diagnosticar la enfermedad basándose en marcadores que están directamente relacionados con procesos como la inflamación y la degradación de proteínas no funcionales. Por tanto, estos marcadores representan posibles objetivos para nuevos tratamientos farmacológicos”. Los hallazgos del equipo de investigación se publicaron en Nature Communications el 18 de junio de 2024.

Enlaces relacionados:
University College London
University Medical Center Goettingen


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