En un avance significativo para la neurobiología, científicos del University College de Londres y el Centro Médico Universitario de Gotinga, Alemania, desarrollaron un método que podría predecir la enfermedad de Parkinson hasta siete años antes de la aparición de los síntomas. Este método innovador, publicado en la revista Nature Communications, utiliza inteligencia artificial (IA) para analizar biomarcadores en el plasma sanguíneo.
El Parkinson, una enfermedad neurodegenerativa progresiva, es conocida por síntomas como temblores, rigidez muscular y deterioro cognitivo. Sin embargo, también puede manifestarse con síntomas menos evidentes como trastornos del sueño y problemas digestivos. Actualmente, no existe una cura definitiva para el Parkinson, y su diagnóstico suele ocurrir en etapas avanzadas cuando los síntomas motores ya están presentes.
La promesa de la inteligencia artificial en la medicina
La nueva estrategia se basa en el reconocimiento de proteínas asociadas con la inflamación neuronal y la degradación de proteínas no funcionales. A diferencia de otros métodos, como la lectura de la retina o el uso de perros entrenados para detectar el Parkinson a través del olfato, este análisis de sangre es menos invasivo y más accesible.
El estudio involucró el seguimiento de 72 pacientes durante 10 años. Los resultados fueron alentadores, con el análisis de sangre prediciendo correctamente que 16 pacientes desarrollarían Parkinson antes de que aparecieran los signos clínicos.
"Esto podría permitir la administración de terapias farmacológicas en una fase mucho más temprana, posiblemente ralentizando la progresión de la enfermedad o incluso evitando su aparición", afirmó Michael Bartl, uno de los autores principales e investigador en el Centro Médico Gotinga.
El equipo de investigadores diseñó un algoritmo de aprendizaje automático que analiza ocho biomarcadores específicos en el plasma sanguíneo. Para entrenar a la IA, utilizaron datos de perfiles sanguíneos de pacientes recién diagnosticados, individuos con comportamientos motores erráticos (fase premotora) y personas sanas.
El modelo demostró una precisión del 100% en la identificación de pacientes con Parkinson y predijo con un 79% de precisión a quienes desarrollarían la enfermedad hasta siete años antes de que aparecieran los síntomas.
El Dr. Ray Chaudhuri, del King's College London, destacó que este análisis de sangre podría ser "invaluable" si se replica con éxito en futuros estudios. Sin embargo, advirtió sobre las implicaciones éticas del diagnóstico predictivo y la necesidad de un asesoramiento adecuado, dado que aún no existen tratamientos que modifiquen la enfermedad de manera significativa.
Aunque estos hallazgos son prometedores, los investigadores subrayan la necesidad de más estudios para validar estos resultados. La replicación y ampliación de este estudio en investigaciones futuras serán cruciales para confirmar la eficacia del análisis de sangre como herramienta diagnóstica.