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Las ondas cerebrales del sueño revelan diferencias biológicas en el Alzheimer: la IA distingue tres subgrupos de pacientes
Un equipo de investigación identificó señales relacionadas con la enfermedad en los registros de una noche completa de 100 personas y halló entre los pacientes grupos asociados con marcadores del líquido cefalorraquídeo; los resultados ofrecen pistas para una evaluación no invasiva, pero todavía no permiten detectar la enfermedad en sus primeras etapas.
Los cambios patológicos de la enfermedad de Alzheimer pueden comenzar años antes de que aparezcan síntomas cognitivos evidentes, pero su confirmación suele depender de pruebas del líquido cefalorraquídeo o estudios de imagen. Un equipo de investigación español propone ahora otra vía de exploración: utilizar aprendizaje automático para analizar electroencefalogramas durante el sueño y buscar patrones de actividad neuronal vinculados con biomarcadores de la enfermedad.
El estudio, publicado en «GeroScience», analizó datos de sueño de una noche completa de 42 pacientes con enfermedad de Alzheimer de leve a moderada y de 58 personas sin deterioro cognitivo. La base de datos fue creada por el Hospital Universitario Santa Maria de Lleida y el IRBLleida; los investigadores utilizaron cuatro canales de EEG, segmentaron las señales según las fases del sueño y extrajeron características lineales, espectrales y no lineales.
El equipo empleó análisis de componentes principales para reducir el gran volumen de datos de EEG y utilizó un bosque aleatorio para evaluar qué componentes estaban más relacionados con los marcadores del líquido cefalorraquídeo. Los 30 componentes obtenidos finalmente abarcaron el 92,4 % de la variación de los datos originales y no solo permitieron diferenciar a los pacientes del grupo de control, sino que también hicieron posible que un modelo de mezcla gaussiana dividiera a los pacientes en tres subgrupos.
Estos grupos no se ordenaron simplemente según la gravedad de los síntomas. Los tres grupos de pacientes mostraron diferencias escalonadas en la proporción entre la proteína tau fosforilada 181 y el β-amiloide 42, así como en la concentración de la cadena ligera de neurofilamentos, que refleja daño axonal. En otras palabras, las ondas cerebrales del sueño podrían captar no solo la presencia o ausencia de la enfermedad, sino también distintos estados biológicos entre los pacientes con Alzheimer.
El sueño constituye una ventana de observación porque los circuitos neuronales que lo regulan podrían verse afectados en las primeras etapas de la enfermedad, y los cambios asociados pueden reflejarse en el electroencefalograma. Los investigadores plantean que, si el método se valida en el futuro, los registros de EEG durante el sueño, más fáciles de obtener, podrían ayudar a seleccionar a las personas que necesiten someterse a pruebas adicionales del líquido cefalorraquídeo o estudios de imagen, en lugar de sustituir los biomarcadores existentes.
Las pruebas actuales todavía están claramente lejos de permitir la detección clínica. La muestra incluyó solo a 100 personas, todos los pacientes se encontraban ya en etapas de leves a moderadas y el estudio no demostró que el modelo pudiera predecir la aparición de la enfermedad en personas asintomáticas o en etapas muy tempranas; el grupo de control tampoco se sometió a una evaluación equivalente de marcadores del líquido cefalorraquídeo. El siguiente paso será realizar una validación prospectiva en poblaciones más amplias e independientes que abarquen distintas etapas de la enfermedad, y confirmar la sensibilidad y la especificidad diagnósticas, así como la estabilidad del modelo, antes de poder determinar si los registros domiciliarios o rutinarios del sueño pueden convertirse realmente en una vía de acceso fiable.