✨︎ Resumen (TL;DR):
- El sistema ProtAIDe-Dx identifica simultáneamente Alzheimer, Parkinson y ELA.
- La herramienta se entrenó con mediciones de proteínas de más de 17,000 pacientes.
- El modelo predice el deterioro cognitivo mejor que los diagnósticos clínicos tradicionales.
Investigadores de la Universidad de Lund en Suecia desarrollaron un modelo de inteligencia artificial que detecta cinco afecciones neurodegenerativas mediante una sola muestra de sangre. El estudio, publicado el 30 de marzo en Nature Medicine, plantea una nueva estrategia para diagnosticar las enfermedades relacionadas con la demencia.
ProtAIDe-Dx es un sistema de aprendizaje automático que identifica simultáneamente la enfermedad de Alzheimer, Parkinson, esclerosis lateral amiotrófica (ELA), demencia frontotemporal y casos de derrames cerebrales previos.
Para construir la herramienta, los científicos utilizaron mediciones de proteínas de más de 17,000 pacientes y participantes de control. Estos datos provienen de la base del Consorcio Global de Proteómica Neurodegenerativa, la más grande del mundo en su tipo.
“Nuestra esperanza es poder diagnosticar con precisión varias enfermedades a la vez con un solo análisis de sangre en el futuro”, señaló Jacob Vogel, profesor asistente de la Universidad de Lund y líder del estudio.
El reto de los síntomas superpuestos
La neurología enfrenta un problema clínico constante: diferentes condiciones neurodegenerativas comparten síntomas, lo que complica su clasificación durante las primeras etapas del deterioro cognitivo.
El equipo utilizó una técnica de aprendizaje conjunto. Primero, la IA identifica un patrón general de degeneración cerebral basado en proteínas compartidas y, posteriormente, usa ese molde para distinguir cada enfermedad individual.
Al analizar los resultados, el perfil de proteínas del modelo resultó ser más exacto para predecir el deterioro cognitivo que el diagnóstico clínico tradicional.
“Parece que los individuos con el mismo diagnóstico clínico pueden tener diferentes subtipos biológicos subyacentes”, explicó Lijun An, primer autor del estudio e investigador posdoctoral.
Como prueba de esto, múltiples pacientes diagnosticados con Alzheimer mostraron patrones proteicos similares a otros trastornos, lo que sugiere el desarrollo de condiciones biológicas múltiples de forma paralela.
Validación y próximos pasos
El estudio obtuvo validación a través de múltiples conjuntos de datos independientes y recibió financiamiento de instituciones como SciLifeLab, el programa Data Driven Life Science de Wallenberg y los Institutos Nacionales de Salud de Estados Unidos.
Sin embargo, Vogel advirtió que depender exclusivamente de las mediciones de proteínas en la sangre no bastará para un diagnóstico definitivo.
“Necesitamos refinar el método y combinarlo con otras herramientas de diagnóstico clínico”, indicó el investigador.
Como fase final del proyecto, el equipo planea integrar marcadores proteómicos adicionales mediante espectrometría de masas para lograr aislar los patrones únicos y definitivos de cada padecimiento cerebral.
