Nueva estrategia para detectar el Mal de Alzheimer de manera rápida y a bajo costo

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La enfermedad de Alzheimer es una creciente causa de discapacidad y muerte a nivel mundial.

Según un informe de la Organización Mundial de la Salud (OMS), se estima que para el año 2050 afectará a más de 130 millones de personas.

Y este incremento se verá reflejado también en su costo global, que aumentará de manera notable hasta convertirse en una gran carga para la sanidad pública.

Teniendo en cuenta este factor económico, muchas personas de sectores vulnerables, que no tienen acceso a análisis completos de la enfermedad de Alzheimer, quedarían aun más lejos de poder recibir un diagnóstico y tratamiento certeros.

Ante este contexto, un equipo de investigación del Consorcio multicéntrico para expandir la investigación sobre la Demencia en América Latina (ReDLat) se preguntó si era posible desarrollar herramientas rápidas, de bajo costo y automáticas para detectar y caracterizar la enfermedad.

El interrogante impulsó un estudio en el que estos científicos analizaron patrones lingüísticos en tareas breves de producción de palabras, utilizadas comúnmente en las evaluaciones de detección del Mal de Alzheimer.

Las más típicas son las pruebas de fluidez verbal, en las que los participantes tienen un minuto para decir palabras que comienzan con un sonido dado (por ejemplo “pa” o que pertenecen a una categoría específica (por ejemplo, animales).

La gran mayoría de los estudios miden el desempeño contando el número de respuestas aceptables, después de eliminar las respuestas inválidas.

Sin embargo, este tipo de análisis revela déficits en casi todos los trastornos cerebrales y no puede mostrar qué tipos de palabras específicas podrían ser particularmente favorecidas por los pacientes con enfermedad de Alzheimer.

Esto motivó el nuevo enfoque desarrollado por los especialistas.

“Tomamos todas las palabras producidas y las descompusimos en sus propiedades léxicas y semánticas, utilizando bases de datos digitalizadas que nos proporcionan valores específicos sobre la frecuencia de uso, especificidad conceptual, estructura de sonido, longitud, y otros aspectos de cada respuesta”, explicó Franco Ferrante, primer autor del estudio, becario del Consejo Nacional argentino de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET) e investigador del Centro de Neurociencia Cognitiva de la Universidad de San Andrés (CNC-UdeSA), en Argentina.

El estudio encontró que los pacientes con enfermedad de Alzheimer se caracterizan por una preferencia por palabras altamente utilizadas y, conceptualmente, poco específicas, con patrones de sonido comunes.

De hecho, estas y otras propiedades de las palabras permitieron detectar a personas con enfermedad de Alzheimer con casi un 90 por ciento de éxito.

“Los datos se utilizaron para diferenciar entre personas con y sin enfermedad de Alzheimer y, además, se evaluó si dicha información lingüística permitía detectar qué tan afectados estaban los participantes en términos cognitivos y cerebrales”, señaló Adolfo García, coautor del estudio, director del CNC-UdeSA y senior Atlantic Fellow del Global Brain Health Institute.

Latinoamérica tiene una prevalencia alta de demencia, entre 7,1% y 11,5% entre personas mayores de 65 años, en comparación con una prevalencia más baja, estable o disminuida en Europa y Estados Unidos.

Además, presenta particularidades únicas relacionadas con factores genéticos y culturales, pero también socioeconómicos.

Esta última variable resulta trascendental para asegurar un acceso equitativo a la salud.

“Este es un enfoque poderoso, dado que es breve, automatizado y objetivo, por lo que podría aplicarse masivamente sin añadir carga a los pacientes ni a los médicos.

Esto es especialmente importante para las personas en condiciones desatendidas, que pueden no tener acceso a una evaluación completa para buscar posibles patologías”, destacó Joaquín Migeot, coautor del estudio e investigador del CNC-UdeSA.

Asimismo, García remarcó el potencial traslacional del estudio al contar que ya se está implementando este enfoque en TELL, una app que desarrollaron para realizar evaluaciones automáticas del habla.

“Se está utilizando en más de diez centros clínicos en todo el mundo y expandiéndose en diez idiomas diferentes”, celebró.

Fuente: Alzheimer’s & Dementia