Un estudio realizado por investigadores del University College de Londres y el Centro Médico Universitario de Goettinge utilizó un análisis de sangre y el aprendizaje automático para predecir el inicio de la enfermedad de Parkinson hasta siete años antes de que aparezcan los síntomas. El análisis se basó en ocho biomarcadores sanguíneos que están alterados en pacientes con Parkinson, y la prueba desarrollada tuvo una precisión del cien por cien. Se analizó la sangre de 72 pacientes con trastorno de conducta por movimientos oculares rápidos, y se descubrió que el 79 % de los pacientes con esta condición tenían el mismo perfil que alguien con Parkinson. La prueba predijo correctamente que 16 pacientes desarrollarían la enfermedad hasta siete años antes de la aparición de síntomas.
Los investigadores esperan poder desarrollar una prueba más sencilla que pueda predecir la enfermedad de Parkinson incluso antes de los siete años previos a la aparición de síntomas. Esta prueba podría ayudar a identificar potenciales pacientes de Parkinson con varios años de antelación, lo que permitiría administrar terapias farmacológicas en una fase temprana para ralentizar la progresión de la enfermedad o incluso evitar que se produzca. Los biomarcadores utilizados están relacionados con procesos como la inflamación y la degradación de proteínas no funcionales, lo que los convierte en posibles dianas para nuevos tratamientos farmacológicos.
El Parkinson es un trastorno neurodegenerativo que actualmente afecta a casi 10 millones de personas en todo el mundo y es causado por la muerte o deterioro de células nerviosas en el cerebro que controlan el movimiento. Los enfermos son tratados con terapia sustitutiva de dopamina cuando ya han desarrollado síntomas como temblores, lentitud de movimientos y problemas de memoria. La predicción y el diagnóstico tempranos podrían ser valiosos para encontrar tratamientos que puedan ralentizar o detener la enfermedad protegiendo las células cerebrales productoras de dopamina.
Los investigadores esperan conseguir financiación para crear una prueba más sencilla en la que se pueda colocar una gota de sangre en una tarjeta y enviarla al laboratorio para su análisis. Esta prueba utilizaría los biomarcadores sanguíneos identificados en el estudio para predecir la probabilidad de desarrollo de la enfermedad de Parkinson. La investigación ha demostrado la efectividad del análisis de sangre y el aprendizaje automático en la predicción temprana de la enfermedad, lo que podría revolucionar el diagnóstico y tratamiento de esta patología neurodegenerativa de rápida propagación en todo el mundo.
En conclusión, el uso de biomarcadores sanguíneos y el aprendizaje automático ha demostrado ser una herramienta eficaz para predecir el inicio de la enfermedad de Parkinson hasta siete años antes de que aparezcan los síntomas. Esta tecnología podría permitir la identificación temprana de potenciales pacientes de Parkinson, lo que facilitaría la administración de tratamientos farmacológicos en una fase más temprana para ralentizar la progresión de la enfermedad. Los investigadores continúan trabajando para desarrollar una prueba más sencilla que pueda predecir la enfermedad antes incluso de los siete años previos a la aparición de síntomas, lo que podría tener un impacto significativo en el diagnóstico y tratamiento del Parkinson a nivel mundial.
