Biotecnología
Avances No Invasivos en el Alzheimer que Transforman la Detección
Más de 7 millones de estadounidenses viven con Alzheimer hoy. Esta cifra solo va a aumentar en los próximos años, proyectándose que alcance casi 13 millones para 2050, según los datos proporcionados por la Asociación de Alzheimer.
De manera similar, se prevé que los costos de salud y cuidados a largo plazo para las personas que viven con demencia alcancen casi 1 billón de dólares en 2050.
A nivel mundial, más de 57 millones de personas vivían con demencia en 2021, y la enfermedad de Alzheimer (EA) representaba la mayoría (60-70%) de los casos. Se espera que estas cifras alcancen 139 millones para 2050.
En cuanto al riesgo de por vida de Alzheimer a los 45 años, es particularmente alto para las mujeres, 1 de cada 5, comparado con 1 de cada 10 para los hombres. Además, dos tercios de los estadounidenses con Alzheimer son mujeres.
Además, los estadounidenses negros mayores tienen aproximadamente el doble de probabilidad de padecer la enfermedad que los blancos mayores, mientras que los hispanos mayores tienen aproximadamente una vez y media más de probabilidad.
Aunque la enfermedad de Alzheimer ocurre con mayor frecuencia después de los 65 años, con el riesgo aumentando significativamente con la edad, también puede presentarse en personas más jóvenes en casos de Alzheimer de inicio temprano y raro.
Los investigadores creen1 que aproximadamente 110 de cada 100,000 personas de 30 a 64 años tienen demencia de inicio temprano.
¿Qué es exactamente la enfermedad de Alzheimer? Bueno, es un trastorno cerebral progresivo que destruye lentamente la memoria, el pensamiento, el razonamiento y las habilidades de aprendizaje. También puede cambiar el comportamiento y la personalidad, así como debilitar o eliminar el lenguaje y la comprensión espacial.
Esta enfermedad neurodegenerativa es la forma más común de demencia, un término general para el deterioro cognitivo y la pérdida de memoria.
Alzheimer’s disease is not a normal part of aging. It is un proceso biológico que comienza con la acumulación de proteínas en el cerebro. Dos proteínas en particular son responsables aquí:
- Amiloide, que forma placas fuera de las células cerebrales
- Tau, que forma enredos dentro de las células cerebrales
La acumulación de estas dos proteínas causa la muerte de las células cerebrales y conduce a la reducción del tamaño del cerebro.
Los síntomas tempranos de esta enfermedad incluyen olvidar conversaciones o eventos recientes, y con el tiempo, conducir a una pérdida de memoria grave que afecta la capacidad de una persona para realizar incluso tareas cotidianas simples.
En etapas avanzadas, la pérdida de función cerebral puede incluso causar infecciones, deshidratación o mala nutrición, lo que potencialmente resulta en la muerte. El Alzheimer mata a más personas que el cáncer de mama y de próstata combinados. Desde hace años, se encuentra entre los diez principales2 causas de muerte en personas de 65 años o más.
Sin embargo, no existe una cura para la enfermedad de Alzheimer. Lo que hacen los medicamentos es ayudar a ralentizar su progresión y manejar los síntomas.
Actualmente, para diagnosticar esta enfermedad, los proveedores de salud utilizan la salud del paciente, su historial médico, su rutina diaria y cualquier cambio en el estado de ánimo y comportamiento. También emplean varias pruebas, incluyendo análisis de sangre, pruebas cognitivas, pruebas de LCR, resonancia magnética cerebral, tomografía computarizada, tomografía por emisión de positrones y evaluaciones psiquiátricas y de salud mental.
La investigación en este campo está ampliando la gama de pruebas y herramientas para la detección temprana, incluyendo el uso de IA y técnicas de imagen avanzadas para identificar cambios en el cerebro.
Los avances no invasivos para el Alzheimer también se están explorando para la detección y diagnóstico tempranos, así como para abordar los síntomas.
En relación con eso, a principios de este año, un ensayo clínico descubrió que la apertura repetitiva de la barrera hematoencefálica (BHE) mediante ultrasonido focalizado en los lóbulos frontales no solo es segura, sino que también puede reducir las placas amiloides.
También mejoró los síntomas neuropsiquiátricos comunes (ansiedad, agitación, irritabilidad y delirios) relacionados con la enfermedad. Según Neal Kassell, MD, fundador y presidente de la Focused Ultrasound Foundation, que financió la investigación dirigida por el Hospital Anam de la Universidad de Corea en colaboración con la Universidad Yonsei:
“La investigación sobre el Alzheimer ha permanecido relativamente estancada durante las últimas décadas, pero el ultrasonido focalizado ofrece esperanza en un campo que ha buscado durante mucho tiempo soluciones innovadoras y tiene el potencial de alterar el curso de esta enfermedad devastadora.“
Haga clic aquí para aprender cómo la IA puede ayudar a predecir la enfermedad de Alzheimer.
La frecuencia cardíaca en reposo mejora la predicción del riesgo de demencia en poblaciones diversas
Mientras los científicos han comenzado a buscar más allá del cerebro señales de alerta temprana, hay una conexión obvia que está pasando desapercibida: la conexión corazón-cerebro. Un equipo internacional de investigadores ha descubierto que la frecuencia cardíaca en reposo puede ayudar en la detección del riesgo de demencia con mayor precisión en la mayoría de los grupos raciales.
La frecuencia cardíaca es simplemente el número de veces que nuestro corazón late por minuto. Una frecuencia cardíaca normal en reposo, que es cuando estamos tranquilos e inactivos, oscila entre 60 y 100 latidos por minuto. Cambios en la frecuencia cardíaca pueden indicar una condición cardíaca u otros problemas de salud.
La misma medición del latido que nos ayuda a monitorear la salud de nuestro corazón y el nivel de condición física, según los investigadores, también puede ayudar a predecir el riesgo de demencia.
Según Newman Sze, Profesor de Ciencias de la Salud en la Universidad Brock y titular de la Cátedra de Investigación de Canadá en Mecanismos de Salud y Enfermedad, una frecuencia cardíaca anormal es uno de los factores de riesgo más importantes para la demencia después de la obesidad y la hipertensión.
Por ejemplo, pueden señalar estrés crónico subyacente y disfunción autonómica, lo que potencialmente contribuye a la neurodegeneración y a una perfusión cerebral deficiente.
“Si la frecuencia cardíaca en reposo es demasiado baja o demasiado alta debido a una insuficiencia del músculo cardíaco, no se bombea suficiente sangre al cerebro. El cerebro no recibe suficiente oxígeno y nutrientes, lo que lleva a la degeneración cerebral.”
– Sze
Sin embargo, la característica no se captura en una de las herramientas pronósticas más utilizadas, el modelo CAIDE.
Para evaluar la susceptibilidad de un paciente a desarrollar demencia en el futuro, la herramienta de evaluación internacional Factores de Riesgo Cardiovascular, Envejecimiento e Incidencia de Demencia (CAIDE) utiliza varias mediciones fisiológicas y sociales.
El modelo CAIDE ha sido fundamental en la toma de decisiones clínicas, la orientación al paciente y la gestión del riesgo.
Aunque muestra fuertes capacidades predictivas, el modelo actual no captura la imagen completa de la salud de una persona, especialmente en los diversos grupos raciales de EE. UU., según se indica. La validez limitada del modelo existente puede traducirse en un acceso desigual a la atención médica, disparidades en la calidad de la atención y variaciones en los factores de riesgo relacionados con la demencia, como las enfermedades cardiovasculares.
Además, los modelos de predicción, como señaló el estudio, a menudo se construyen usando una población muy selectiva, lo que no funciona para la demografía diversa.
Por lo tanto, el equipo de investigación de ocho miembros investigó los impactos de incluir la frecuencia cardíaca en reposo (FCR) en el modelo CAIDE para ver si añadirla mejoraría el modelo y aumentaría el acceso equitativo a la predicción de demencia.
Después de todo, la FCR es un marcador accesible y no invasivo de la salud cardíaca, que, a diferencia de los factores de riesgo cardiovascular tradicionales, ofrece información adicional relacionada con la función del sistema nervioso autónomo y las respuestas al estrés cardiovascular.
Para evaluar la efectividad de la FCR, el equipo utilizó los datos de 44,467 participantes estadounidenses de 18 años o más, incluidos los de 65 años o más, recopilados por el Centro Nacional de Coordinación del Alzheimer (NACC) entre 2005 y 2023. También incluyó información de pruebas cognitivas, exámenes físicos y entrevistas.
Para desarrollar el modelo, el equipo utilizó un algoritmo de bosque aleatorio en el conjunto de datos del NACC.
La técnica de aprendizaje automático (ML) capturó relaciones complejas y no lineales entre variables, mejorando la predicción del riesgo de demencia del equipo.
Los participantes en la base de datos se dividieron inicialmente en grupos raciales autoinformados: blanco, negro africano, hispano, asiático y dos poblaciones indígenas: nativo americano y nativo de Alaska.
El equipo de investigación luego aplicó a cada grupo el modelo CAIDE actual, que consta de edad, sexo, nivel educativo, actividad física, índice de masa corporal (IMC), nivel de colesterol y mediciones de hipertensión, junto con el biomarcador del alelo ε4 de la apolipoproteína E (APOE), el factor de riesgo genético más fuerte para la EA.
El proceso se repitió con el modelo CAIDE-FCR que incluía la frecuencia cardíaca en reposo. Sze dice:
“Este ajuste mejoró significativamente la predicción del riesgo de demencia en la mayoría de los grupos raciales, ofreciendo una forma más inclusiva y accesible de identificar a las personas en riesgo.”
Lo bueno de esto es que la frecuencia cardíaca en reposo es fácil de medir, lo que significa que más personas pueden ser evaluadas y monitoreadas. Y eso hace que el modelo CAIDE-FCR sea más inclusivo.
Aunque en el pasado se han intentado mejorar la precisión del modelo CAIDE mediante análisis de laboratorio intensivos en recursos para detectar biomarcadores de demencia en muestras de sangre, esto conlleva el riesgo de reducir el acceso para poblaciones multirraciales y desatendidas.
“En contraste, la frecuencia cardíaca en reposo se puede medir con un simple manguito de presión arterial o colocando los dedos en la muñeca — métodos que son rápidos, no invasivos y ampliamente disponibles, incluso en entornos comunitarios desatendidos.”
– Shakiru Alaka, un estudiante de doctorado y autor principal del estudio.
Según los hallazgos del estudio, que fue publicado3 en Alzheimer’s & Dementia: The Journal of the Alzheimer’s Association, el modelo CAIDE-FCR mejoró la precisión de la predicción del riesgo de demencia de manera significativa para todos los grupos raciales del estudio, excepto las poblaciones indígenas americanas. Pero eso podría deberse al bajo número de participantes, señaló. Según Sze:
“Este hallazgo destaca la importante conexión entre la salud del corazón y la salud del cerebro.”
El modelo CAIDE-FCR, de bajo costo y no invasivo, continuó, es “un paso hacia la solución de brechas sistémicas en cómo evaluamos el riesgo de demencia en poblaciones diversas” que podría integrarse en la atención rutinaria “para ayudar a identificar a los en riesgo más temprano y de manera más equitativa.”
Tareas Cognitivas Basadas en Video Detectan el Alzheimer Años Antes de los Síntomas
Mientras el estudio anterior utilizó ML y frecuencia cardíaca en reposo, un estudio de investigadores de Rutgers-Newark está usando videojuegos para la detección temprana del Alzheimer y ha encontrado que es tan efectivo como los análisis de sangre.
Los investigadores desarrollaron los juegos para ayudar a detectar la enfermedad años antes de que sus síntomas sean perceptibles.
Estas pruebas innovadoras de demencia proporcionan una forma no invasiva de cribado de demencia, igualando los resultados de los análisis de sangre ampliamente disponibles que revelan biomarcadores para la enfermedad de Alzheimer. Las nuevas pruebas no invasivas, además, tienen la ventaja adicional de ser indoloras y rentables porque no requieren técnicos capacitados para obtener muestras de sangre.
Publicado en la revista Alzheimer’s Research & Therapy, el estudio4 fue realizado por la Aging & Brain Health Alliance, que se centra en el papel de la genética y el estilo de vida en el retraso del Alzheimer.
Con el último descubrimiento, los investigadores no tendrán que esperar a que la enfermedad sea diagnosticada convencionalmente y pueden seleccionar participantes para ensayos de fármacos en las etapas más tempranas de la enfermedad de manera no invasiva, ahorrando años en el calendario de ensayos clínicos.
“Es bastante emocionante para nosotros porque incluso antes de que cualquier problema cognitivo sea evidente, tenemos una señal de advertencia temprana.”
– Autor principal Miray Budak del Center for Molecular & Behavioral Neuroscience
La alianza ha estado desarrollando y probando su herramienta de cribado con videojuegos durante más de dos décadas. Y finalmente, tienen más evidencia que confirma que, de hecho, es eficaz para detectar la reducción de la función cerebral años antes de que los pacientes o sus allegados noten cualquier síntoma.
La prueba de videojuegos, llamada tarea de generalización, mide la capacidad cognitiva de una persona. Eso se hace demostrando qué tan bien una persona puede deducir una regla relacionada con formas y colores y luego aplicarla a nuevos ejemplos.
El equipo también desarrolló una evaluación diferente que utiliza imágenes de resonancia magnética para detectar disminuciones en la flexibilidad cerebral.
Para probar la efectividad de sus herramientas, el equipo realizó recientemente un estudio con 148 participantes, todos afroamericanos y cognitivamente sin deterioro. Realizaron varias pruebas cognitivas, incluida la tarea de generalización, antes de proporcionar muestras de sangre y someterse a una resonancia magnética cerebral.
A diferencia de las pruebas cognitivas actualmente en uso, que requieren que los participantes recuerden una lista de palabras o dibujen una esfera de reloj y a menudo no detectan los síntomas del Alzheimer hasta que es demasiado tarde, las herramientas de Rutgers-Newark son simples, utilizables globalmente y apoyan la intervención temprana, permitiendo a las personas proteger mejor su salud cerebral.
Modelos de Gemelos Digitales Personalizados para el Diagnóstico Temprano del Alzheimer
Mientras tanto, un nuevo estudio ha creado un modelo de gemelo digital para ayudar en el diagnóstico de la enfermedad de Alzheimer en sus etapas preclínicas, como el deterioro cognitivo subjetivo (SCD), lo que puede permitir una gestión oportuna de la condición.
Los métodos de diagnóstico temprano actuales son inadecuados para dichos cribados preclínicos debido a su disponibilidad limitada y fiabilidad diagnóstica. Además, dependen de métodos invasivos y escasamente disponibles, lo que incrementa el subdiagnóstico del EA en sus formas preclínicas.
Para superar estos desafíos, el estudio5 publicado en Alzheimer’s Research & Therapy presentó el modelo Digital Alzheimer’s Disease Diagnosis o DADD, que proporciona biomarcadores digitales de la enfermedad de Alzheimer mediante el aprovechamiento del modelado cerebral personalizado y registros de EEG. Se recopilaron señales de EEG de individuos sanos así como de pacientes con SCD.
La electroencefalografía (EEG) es una herramienta ampliamente adoptada que ha sido utilizada extensamente para investigar los efectos del EA y el deterioro cognitivo en la actividad eléctrica cerebral medida durante tareas cognitivas o en estado de reposo.
Aunque el EEG ofrece beneficios de costos reducidos y amplia disponibilidad, a diferencia de métodos diagnósticos más costosos como la resonancia magnética y los escáneres PET, tiene limitaciones, principalmente relacionadas con la resolución espacial y los efectos de conducción de volumen.
Además, no existe una vía diagnóstica para el EA basada en registros de EEG que haya llegado al uso clínico.
En este estudio se señaló que los modelos computacionales y los gemelos digitales ofrecen una solución prometedora, pero se utilizan escasamente en entornos clínicos.
Así, el equipo creó el modelo DDD, que utilizó mecanismos asociados con las enfermedades para crear un gemelo digital personalizado para cada paciente. El modelo DADD ha demostrado alta precisión en la predicción de biomarcadores del líquido cefalorraquídeo (LCR) del Alzheimer, así como en la conversión al deterioro cognitivo clínico.
Los biomarcadores digitales derivados del modelo pudieron distinguir de manera robusta entre SCD y participantes sanos, con una mejora del 7% en la precisión de clasificación comparado con los biomarcadores estándar de EEG.
El modelo también identificó con éxito a pacientes que fueron positivos para los biomarcadores de LCR del EA con una precisión del 88%, mucho mayor que la precisión del 58% de los biomarcadores de EEG. El estudio señaló:
“Predecir los biomarcadores de LCR combinando gemelos digitales con registros no invasivos podría revolucionar el diagnóstico del EA en sus etapas tempranas, allanando el camino para la aplicación clínica de gemelos digitales en el diagnóstico del EA.”
Pruebas de Toque de Dedo con Sensor Magnético Revelan el Alzheimer en su Etapa Más Temprana
Aunque el deterioro cognitivo es un síntoma central y temprano de la enfermedad de Alzheimer, también puede cambiar la forma en que funciona el cuerpo.
Estos cambios físicos pueden incluir músculos rígidos, fatiga, pérdida de equilibrio o coordinación, arrastre de los pies, dificultad para ponerse de pie o sentarse, y contracciones incontrolables.
Los estudios que examinaron la función de los dedos en pacientes con demencia han encontrado deterioros en el control motor fino. Además, han reportado intervalos más largos entre toques de dedo y menos toques en pacientes con EA y deterioro cognitivo leve (DCL) comparados con ancianos sanos.
Para probar eso, el Centro Nacional de Geriatría y Gerontología de Japón (NCGG) y Hitachi colaboraron y informaron una alta correlación entre el movimiento específico de toque de dedo y la demencia tipo Alzheimer. Para ello, utilizaron una técnica de análisis de forma de onda que permitió extraer una variedad de patrones de toque de los datos de capacidad motora con la ayuda de sensores magnéticos (UB1).
Los pacientes con demencia mostraron toques más lentos y menos regulares, demostrando que este simple movimiento rítmico puede servir como un indicador temprano del deterioro cognitivo.
En su investigación conjunta posterior, NCGG y Hitachi exploraron6 las diferencias en los movimientos de los dedos durante el toque de dedo entre ancianos sanos y pacientes con EA y DCL. Esta vez, utilizaron UB-2, el dispositivo mejorado de toque de dedo con sensor magnético.
Según el estudio, los pacientes con enfermedad de Alzheimer pueden experimentar una duración de contacto retrasada durante el toque de dedo, ritmo irregular y desfase temporal entre ambas manos.
Los resultados del estudio mostraron que la duración del contacto en pacientes con EA y DCL era “significativamente más larga” que en ancianos sanos. Se señala que este retraso en la duración del contacto durante el toque de dedo podría ser un patrón característico observado desde la etapa de DCL, como una etapa más temprana.
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| Método | Tipo | Invasividad | Costo Aproximado | Precisión de Detección |
|---|---|---|---|---|
| Modelo de Frecuencia Cardíaca en Reposo (CAIDE-FCR) | Medición fisiológica | No invasivo | Bajo | Alta (varía según el grupo) |
| Tareas Cognitivas con Videojuegos | Prueba cognitiva | No invasivo | Bajo | Comparable a los análisis de sangre |
| Modelo de Gemelo Digital EEG (DADD) | EEG + Modelado computacional | No invasivo | Medio | Hasta 88% |
| Toque de Dedo con Sensor Magnético | Evaluación de habilidades motoras | No invasivo | Bajo | Alta para detección en etapas tempranas |
Invertir en el Tratamiento del Alzheimer
La compañía farmacéutica global, Eli Lilly and Company (LLY ), es un nombre destacado en el sector, desarrollando activamente fármacos contra el Alzheimer.
El año pasado, su tratamiento para adultos con EA sintomático temprano, Kisunla™ (donanemab-azbt), recibió la aprobación de la FDA. El tratamiento ha mostrado resultados prometedores al ralentizar el deterioro cognitivo en pacientes de etapa temprana
Eli Lilly and Company (LLY )
Eli Lilly es una compañía con capitalización de mercado de $605.2 mil millones, cuyas acciones se cotizan actualmente a $648.38, con una caída del 17.17% en lo que va del año. Las acciones de la compañía alcanzaron su máximo en $972.5 a finales de 2024.
(LLY )
Recientemente, las acciones experimentaron una caída a un mínimo de 19 meses, debido a un revés inesperado de su fármaco oral contra la obesidad, orforglipron. Mientras que los pacientes que tomaron la dosis más alta de la píldora durante 72 semanas perdieron hasta un 11.5% más de peso corporal que los que recibieron placebo, los resultados fueron más débiles que el Wegovy de Novo Nordisk‘s (NVO ).
Los resultados del segundo trimestre de Eli Lilly, sin embargo, mostraron una perspectiva optimista. Sus ventas aumentaron un 38% a $15.56 mil millones, mientras que las ganancias ajustadas por acción subieron un 61% a $6.31.
Últimas Noticias y Desarrollos de Acciones de Eli Lilly (LLY)
El Futuro de la Detección No Invasiva del Alzheimer
Cada tres segundos, alguien desarrolla demencia, lo que muestra cuán crítico es encontrar tratamientos efectivos para esta enfermedad debilitante. Pero aunque aún no exista una cura, los investigadores están logrando avances poderosos.
Desde lecturas de pulso hasta toques de dedo, y juegos hasta gemelos digitales cerebrales, la investigación del Alzheimer converge hacia diagnósticos más rápidos, económicos e inclusivos. Al detectar y manejar los síntomas mucho antes de que aparezcan, estas medidas cotidianas pueden permitir a las personas preservar su salud cognitiva por más tiempo y reducir la carga sobre los cuidadores.
Referencias:
1. He, Q., Wang, W., Zhang, Y., Xiong, Y., Tao, C., Ma, L., You, C., Ma, J., & Jiang, Y. Carga global de demencia de inicio temprano, de 1990 a 2021: un análisis de cohorte edad-período del Estudio de Carga Global de Enfermedades 2021. Translational Psychiatry, 15(1), 56, published 17 febrero de 2025. https://doi.org/10.1038/s41398-025-03275-w
2. Alzheimer’s Association. 2022 Hechos y cifras de la enfermedad de Alzheimer. Alzheimer’s & Dementia, 18(4), 700–789, published 14 marzo de 2022. https://doi.org/10.1002/alz.12638
3. Alaka, S.A., Ngan, S.-F.C., Shookoni, M., MacPherson, R.E.K., Faught, B.E., Klentrou, P., Kalaria, R., Chen, C.P., & Sze, S.K. Mejorando la validez de los puntajes de riesgo de demencia CAIDE con la frecuencia cardíaca en reposo y aprendizaje automático: un análisis del National Alzheimer’s Coordinating Center en todas las razas/etnias. Alzheimer’s & Dementia, published 8 agosto de 2025. https://doi.org/10.1002/alz.70442
4. Budak, M., Fausto, B.A., Osiecka, Z., et al. El plasma elevado de p-tau231 se asocia con una reducción de la generalización y la flexibilidad de la red dinámica del lóbulo temporal medial entre afroamericanos mayores sanos. Alzheimer’s Research & Therapy, 16, 253, published 22 noviembre de 2024. https://doi.org/10.1186/s13195-024-01619-0
5. Amato, L.G., Lassi, M., Vergani, A.A., et al. Los gemelos digitales y los registros no invasivos permiten el diagnóstico temprano de la enfermedad de Alzheimer. Alzheimer’s Research & Therapy, 17, 125, published 31 mayo de 2025. https:
