Algoritmo con biomarcadores sanguíneos mejora la selección de pacientes en ensayos de Alzheimer
Actualizado el 14 Sep 2026
La enfermedad de Alzheimer es un trastorno neurodegenerativo progresivo que causa pérdida de memoria y deterioro funcional. La selección de adultos cognitivamente sanos para ensayos de prevención es lenta y costosa, ya que muchos participantes se someten a tomografías por emisión de positrones (PET) que finalmente muestran una carga de amiloide insuficiente. Estas demoras sobrecargan los flujos de trabajo de los centros y exponen a algunos participantes a imágenes innecesarias. Para responder a esta necesidad, los investigadores desarrollaron un algoritmo basado en sangre para agilizar la preselección en un ensayo de prevención del Alzheimer.
Investigadores de la Facultad de Medicina Keck de la Universidad del Sur de California (USC, Los Ángeles, CA, EE. UU.) crearon un algoritmo de cribado en plasma sanguíneo para identificar a las personas con mayor probabilidad de cumplir los umbrales de amiloide requeridos para la inscripción. El enfoque, descrito en un estudio publicado en Alzheimer’s & Dementia: The Journal of the Alzheimer’s Association el 9 de septiembre de 2026, se implementó durante el reclutamiento para el ensayo fase 3 AHEAD 3-45 de lecanemab en enfermedad de Alzheimer preclínica. Entre las colaboraciones participaron la Facultad de Medicina de Harvard, el Hospital Brigham and Women’s, el Hospital General de Massachusetts, Eisai Inc. y C2N Diagnostics.
La herramienta integra dos biomarcadores plasmáticos: la proporción de beta amiloide como indicador temprano de amiloide cerebral y la tau fosforilada 217 (p-tau217) como marcador que refleja de forma más directa la carga de amiloide. La edad y el estado de portador de apolipoproteína E4 (APOE4) se añaden para refinar las estimaciones individuales de riesgo. Un marco estadístico de mezcla de expertos modela el amiloide como un continuo, en lugar de un estado binario, alineando el riesgo previsto con los rangos intermedios y elevados de placas que determinan la elegibilidad para el ensayo.
El desarrollo utilizó datos de 1.080 participantes de AHEAD y se validó en una cohorte independiente del Registro de Wisconsin para la Prevención del Alzheimer. El algoritmo se refinó de forma iterativa mientras el reclutamiento de AHEAD se desarrollaba entre 2020 y 2024. Introducido por primera vez en febrero de 2022 con la proporción de beta amiloide, redujo la proporción de candidatos no elegibles por PET del 71 % al 50 %. Tras incorporar p-tau217 en mayo de 2023, la tasa de no elegibilidad disminuyó aún más, hasta el 31 %.
El impacto operativo fue considerable para los centros y los participantes. Antes de la preselección basada en sangre, muchos candidatos esperaban hasta tres meses y se sometían a una tomografía por emisión de positrones (PET), considerada el estándar de oro diagnóstico, solo para descubrir que no eran elegibles; más del 70 % quedaba excluido. Dado que solo alrededor del 30 % de los adultos cognitivamente sanos mayores de 65 años cumple los umbrales de amiloide, el algoritmo redujo en más de la mitad las imágenes PET innecesarias y aceleró la inscripción en AHEAD 3-45. El ensayo evalúa si el tratamiento más temprano con lecanemab, un anticuerpo que elimina beta amiloide y puede ralentizar la progresión clínica en cerca de un 30 % en la enfermedad sintomática, conduce a mejores resultados.
“Cuando observamos los niveles de amiloide a nivel poblacional, vemos un pico en las personas negativas para amiloide y otro en aquellas con acumulación elevada de placas de amiloide. Hay una región en el rango intermedio que no se capta por completo solo con el marcador plasmático. El enfoque de mezcla de expertos ayuda a modelar esa incertidumbre de manera más eficaz y se adapta mejor al tipo de datos recopilados”, afirmó Oliver Langford, M.S., director de modelización y simulación del Instituto de Investigación Terapéutica del Alzheimer de la Familia Epstein de la USC en la Facultad de Medicina Keck.
“Permitirá que más personas accedan a pruebas que pueden ayudar a determinar si tienen patología de la enfermedad de Alzheimer. Si puede ir a su médico y hacerse un análisis de sangre, podrá saber antes si tiene la enfermedad”, añadió Langford.
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Keck School of Medicine at USC
