Investigadores publican un estudio que busca enfoques para tratar mejor la enfermedad de Alzheimer
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La enfermedad de Alzheimer (EA) es la forma más común de demencia entre los ancianos y actualmente no existe una cura para la enfermedad. Las características de la EA son las placas A y los ovillos de tau que se encuentran en todo el cerebro del paciente. Durante las últimas décadas, gran parte del trabajo para encontrar un tratamiento para la EA se ha centrado en eliminar esas temidas placas A, asumiendo que la memoria podría recuperarse eliminando las placas.
«Desafortunadamente, los ensayos clínicos de este intento han fallado repetidamente», dijo Ai-Ling Lin, profesora asociada del Centro Sanders-Brown sobre el Envejecimiento (SBCoA) de la Universidad de Kentucky y la Facultad de Medicina del Reino Unido.
Lin y varios otros en el Reino Unido trabajaron en un estudio que se publicó recientemente en Communications Biology (Hammond, Xin et al). El estudio fue un esfuerzo de colaboración entre la Facultad de Medicina y la Facultad de Ingeniería. Además de las contribuciones de Lin y el Departamento de Farmacología y Ciencias de la Nutrición, Nathan Jacobs de Ciencias de la Computación y Qiang Cheng de Informática Biomédica desempeñaron un papel integral en el proyecto.
Lin dice que los fracasos de los ensayos clínicos se centraron en eliminar la las placas pueden no ser el objetivo óptimo para tratar la EA. Además de las placas y los ovillos, los pacientes con AD también muestran síntomas de neurodegeneración, que incluye la reducción del tamaño del cerebro y la pérdida de energía para mantener las funciones cerebrales. Debido a esto, los Institutos Nacionales sobre el Envejecimiento y la Asociación de Alzheimer han sugerido que se deben considerar los marcadores A (A), tau (T) y de neurodegeneración (N) para determinar el riesgo de EA.
Observar esos biomarcadores es en lo que se centró el estudio reciente, mediante el uso de un algoritmo de aprendizaje automático llamado «bosque aleatorio» para identificar los patrones de los marcadores que separan la EA de los participantes sin deterioro cognitivo y con deterioro cognitivo leve con datos de neuroimagen.
«Encontramos que los biomarcadores A/T/N muestran una importancia variable en la predicción del desarrollo de EA, con biomarcadores elevados de A y tau que predicen mejor el estado de demencia temprana, y biomarcadores de neurodegeneración, especialmente déficits en el metabolismo energético del cerebro, que predicen mejor más tarde estado de demencia», dijo Lin.
«Nuestros hallazgos pueden explicar en parte los fracasos repetidos de los ensayos clínicos que intentan tratar la EA modificando la carga A: puede ser demasiado tarde para obtener un beneficio terapéutico del tratamiento de la A cuando los pacientes ya han progresado a la etapa clínica de EA», explicó Lin. Además, dice que sus hallazgos sugieren que los tratamientos para la EA potencialmente deben estar orientados a la etapa de la enfermedad con A y tau como objetivos en la EA temprana y el metabolismo de la glucosa como objetivo en la EA posterior. «Nuestros hallazgos pueden influir en el pensamiento en el campo con respecto a la progresión y la terapéutica de la EA».
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No se trata solo de la enfermedad de Alzheimer: la investigación destaca una forma de demencia impulsa el declive tardío, Communications Biology (2020). DOI: 10.1038/s42003-020-1079-x Información de la revista: Communications Biology
Proporcionado por la Universidad de Kentucky Cita: Los investigadores publican un estudio que busca enfoques para tratar mejor Enfermedad de Alzheimer (2020, 30 de julio) recuperado el 31 de agosto de 2022 de https://medicalxpress.com/news/2020-07-publish-approaches-alzheimer-disease.html Este documento está sujeto a derechos de autor. Aparte de cualquier trato justo con fines de estudio o investigación privados, ninguna parte puede reproducirse sin el permiso por escrito. El contenido se proporciona únicamente con fines informativos.