La herramienta desarrollada por investigadores de la USC redujo del 71 % al 31 % las PET de amiloide que no permitían seleccionar participantes para un ensayo clínico de prevención de la enfermedad.
Un algoritmo basado en biomarcadores sanguíneos podría agilizar la selección de personas con riesgo de desarrollar enfermedad de Alzheimer y reducir la necesidad de realizar pruebas de imagen costosas. La herramienta, desarrollada por investigadores de la Facultad de Medicina Keck de la Universidad del Sur de California (USC), permitió disminuir significativamente las exploraciones PET de amiloide que no resultaban útiles para determinar la elegibilidad de los participantes en un ensayo clínico.
Los resultados, publicados en Alzheimer’s & Dementia: The Journal of the Alzheimer’s Association, corresponden al ensayo internacional de fase 3 AHEAD 3-45, que investiga si el tratamiento temprano con lecanemab puede modificar la evolución de la enfermedad en personas con acumulación de beta-amiloide antes de la aparición de síntomas clínicos.
El estudio representa un avance en el uso de biomarcadores en sangre para mejorar el cribado y la selección de participantes en investigaciones sobre el Alzheimer.
El algoritmo redujo las PET de amiloide no concluyentes para el reclutamiento
Uno de los principales obstáculos de los ensayos clínicos sobre Alzheimer es identificar a las personas que cumplen los criterios biológicos necesarios para participar.
Hasta ahora, muchos candidatos debían someterse a una tomografía por emisión de positrones (PET) para determinar si presentaban suficiente acumulación de beta-amiloide en el cerebro.
Sin embargo, una proporción considerable de participantes descubría, después de realizarse la exploración, que no cumplía los requisitos del ensayo.
Con la incorporación del algoritmo sanguíneo, la proporción de personas que se sometieron a una PET y posteriormente resultaron no aptas para participar pasó del 71 % al 31 %.
La reducción permitió disminuir las exploraciones innecesarias para el proceso de selección, aliviar la carga de los centros de investigación y evitar pruebas que no aportaban información útil para el reclutamiento.
Dos biomarcadores sanguíneos para estimar la acumulación de amiloide
El algoritmo combina información de dos biomarcadores presentes en el plasma sanguíneo:
- Beta-amiloide: se utiliza la proporción entre determinadas formas de esta proteína, relacionada con los primeros cambios asociados a su acumulación.
- p-tau217: la proteína tau fosforilada en la posición 217, considerada un biomarcador relevante para estimar la presencia de patología relacionada con el Alzheimer.
El modelo también incorpora dos factores asociados al riesgo de acumulación de amiloide: la edad y la presencia del alelo APOE4, una variante genética vinculada a una mayor probabilidad de desarrollar la enfermedad.
La combinación de estos datos permite estimar qué personas tienen más probabilidades de cumplir los criterios biológicos para participar en el ensayo, antes de recurrir a pruebas de imagen.
Una herramienta desarrollada con datos de más de mil participantes
Los investigadores desarrollaron el algoritmo utilizando información de 1,080 participantes del estudio AHEAD y posteriormente lo validaron con datos independientes del Registro de Wisconsin para la Prevención del Alzheimer.
Su implementación se produjo de forma progresiva durante el reclutamiento, entre 2020 y 2024.
La primera versión, introducida en febrero de 2022, redujo la proporción de PET que no permitían seleccionar participantes del 71 % al 50 %.
Posteriormente, en mayo de 2023, la incorporación del biomarcador p-tau217 permitió mejorar el rendimiento del modelo y situar esa proporción en el 31 %.
La evolución refleja cómo la combinación de diferentes biomarcadores puede mejorar la precisión del cribado en investigación clínica.
El modelo estima el riesgo como un proceso continuo
El algoritmo utiliza una técnica estadística denominada Mezcla de Expertos (Mixture of Experts, MoE).
Este método permite considerar que la acumulación de beta-amiloide no se distribuye de manera uniforme entre las personas.
En lugar de clasificar a los candidatos únicamente como positivos o negativos, el modelo estima su posición dentro de un espectro continuo de acumulación de amiloide.
Este enfoque puede ayudar a identificar con mayor precisión a las personas que tienen más probabilidades de cumplir los criterios de inclusión en un ensayo clínico.
Puede un análisis de sangre detectar el Alzheimer antes de los síntomas?
El desarrollo de biomarcadores sanguíneos está transformando la investigación sobre la detección temprana del Alzheimer.
La acumulación de beta-amiloide puede comenzar muchos años antes de que aparezcan los primeros síntomas de deterioro cognitivo. Por eso, identificar a personas con cambios biológicos tempranos constituye una prioridad para los ensayos de prevención.
Sin embargo, es importante diferenciar entre una herramienta de cribado para investigación clínica y una prueba destinada al diagnóstico rutinario.
El algoritmo descrito en este estudio fue desarrollado para seleccionar participantes en un ensayo específico. Sus resultados no significan que pueda utilizarse de forma generalizada para diagnosticar Alzheimer en personas asintomáticas.
La aplicación clínica de los biomarcadores sanguíneos requiere validación, interpretación médica y consideración de las características individuales de cada paciente.
Lecanemab y la investigación sobre prevención del Alzheimer
El ensayo AHEAD 3-45 investiga el potencial de lecanemab, un medicamento dirigido contra la beta-amiloide, en personas con acumulación de esta proteína antes de que aparezcan síntomas clínicos.
El fármaco actúa sobre los depósitos de beta-amiloide relacionados con la enfermedad. El objetivo de la investigación es determinar si una intervención más temprana puede modificar la evolución del Alzheimer.
La selección de participantes es especialmente importante en este tipo de ensayos, porque permite identificar a personas que presentan las características biológicas requeridas para evaluar el tratamiento.
En este contexto, los algoritmos basados en sangre podrían contribuir a acelerar el reclutamiento y optimizar los recursos destinados a la investigación.
Biomarcadores sanguíneos: una nueva etapa en la investigación del Alzheimer
El avance refuerza el interés por los biomarcadores sanguíneos como herramientas complementarias a las pruebas de imagen y otros métodos diagnósticos.
Su potencial reside en ofrecer procedimientos de cribado más accesibles, menos invasivos y capaces de reducir la necesidad de exploraciones complejas en determinados contextos.
No obstante, los resultados deben interpretarse dentro del ámbito específico del ensayo AHEAD 3-45.
La investigación continúa avanzando hacia métodos que permitan identificar con mayor precisión a las personas con cambios biológicos asociados al Alzheimer y facilitar el desarrollo de estrategias de prevención y tratamiento.
