Un análisis de sangre mínimamente invasivo junto con inteligencia artificial (IA) puede señalar la enfermedad de Alzheimer (EA) en etapa temprana, lo que aumenta la posibilidad de una intervención temprana cuando se disponga de tratamientos efectivos.
En un estudio, los investigadores utilizaron seis metodologías de inteligencia artificial, incluido el aprendizaje profundo, para evaluar los biomarcadores epigenómicos de leucocitos en sangre. Encontraron más de 150 diferencias genéticas entre los participantes del estudio con EA en comparación con los participantes que no tenían EA.
Todas las plataformas de IA fueron efectivas para predecir la EA. La evaluación de Deep Learning de citosina-fosfato-guaninas (CpG) intragénicas tuvo tasas de sensibilidad y especificidad del 97%.
“Es casi como si los leucocitos se hubieran convertido en un periódico que nos diga: ‘Esto es lo que está sucediendo en el cerebro'”, dijo el autor principal Ray Bahado-Singh, MD, presidente del Departamento de Obstetricia y Ginecología de la Universidad de Oakland William Beaumont Escuela de Medicina, Auburn Hills, Michigan, dijo en un comunicado.
Los investigadores señalan que los hallazgos, si se replican en estudios futuros, pueden ayudar a proporcionar diagnósticos de EA “mucho antes” en el proceso de la enfermedad.
“El santo grial es identificar a los pacientes en la etapa preclínica para que las intervenciones tempranas efectivas, incluidos los nuevos medicamentos, puedan estudiarse y, en última instancia, usarse”, dijo Bahado-Singh.
“Este ciertamente no es el paso final en la investigación de la enfermedad de Alzheimer, pero creo que representa un cambio de dirección significativo”, dijo a los asistentes en una conferencia de prensa.
Los hallazgos fueron publicados en línea el 31 de marzo en MÁS UNO.
Tsunami de plata
Los investigadores señalan que la EA a menudo se diagnostica cuando la enfermedad se encuentra en sus últimas etapas, después de que ha ocurrido un daño cerebral irreversible.
“Actualmente no existe una cura para la enfermedad y el tratamiento se limita a medicamentos que intentan tratar los síntomas y tienen poco efecto sobre la progresión de la enfermedad”, anotaron.
El coinvestigador Khaled Imam, MD, director de medicina geriátrica de Beaumont Health, señaló que aunque la resonancia magnética y la punción lumbar pueden identificar la EA desde el principio, los procesos son costosos y / o invasivos.
“Tener biomarcadores en la sangre … y poder identificar [AD] años antes de que comiencen los síntomas, es de esperar que podamos intervenir desde el principio en el proceso de la enfermedad “, dijo Imam.
Se estima que el número de estadounidenses de 85 años o más se triplicará para el 2050. Este inminente “tsunami plateado”, que vendrá con un aumento proporcional de casos de EA, hace que sea aún más importante poder diagnosticar la enfermedad desde el principio. El lo notó.
El estudio incluyó a 24 personas con EA de inicio tardío (70,8% mujeres; edad media, 83 años); Se consideró que 24 eran “cognitivamente saludables” (66,7% mujeres; edad media, 80 años). Se extrajeron aproximadamente 500 ng de ADN genómico de muestras de sangre total de cada participante.
Usando la matriz Infinium MethylationEPIC BeadChip, las muestras fueron examinadas en busca de marcadores de metilación que “indicarían que el proceso de la enfermedad ha comenzado”, señalan los investigadores.
Además del aprendizaje profundo, las otras cinco plataformas de inteligencia artificial incluyeron la máquina de vectores de soporte, el modelo lineal generalizado, el análisis de predicción para microarrays, el bosque aleatorio y el análisis discriminante lineal.
Estas plataformas se utilizaron para evaluar los cambios en el genoma de los leucocitos. Para predecir la EA, los investigadores también utilizaron el análisis de la vía del ingenio.
“Cambios químicos” significativos
Los resultados mostraron que el grupo con EA tenía 152 CpG metilados significativamente diferencialmente en 171 genes en comparación con el grupo sin EA (tasa de descubrimiento falso PAG valor <.05).
En conjunto, utilizando CpG intragénicos e intergénicos / extragénicos, las plataformas de IA fueron efectivas para predecir quién tenía EA (área bajo la curva [AUC], ≥0,93). Usando marcadores intragénicos, el AUC para Deep Learning fue 0,99.
“Observamos cerca de un millón de sitios diferentes y vimos algunos cambios químicos que sabemos que están asociados con alteraciones o cambios en la función genética”, dijo Bahado-Singh.
Los genes alterados que se encontraron en el grupo de EA incluyeron CR1L, CTSV, S1PR1, y LTB4R – todos los cuales “se han relacionado previamente con la EA y la demencia”, señalan los investigadores. También encontraron genes metilados. CTSV y PRMT5, los cuales se han asociado previamente con enfermedades cardiovasculares.
“Una fortaleza significativa de nuestro estudio es la novedad, es decir, el uso de leucocitos sanguíneos para detectar con precisión la EA y también para interrogar la patogénesis de la EA”, escriben los investigadores.
Bahado-Singh dijo que la prueba les permitió identificar cambios en las células de la sangre, “dándonos una descripción completa no solo del hecho de que el cerebro está siendo afectado por la enfermedad de Alzheimer, sino que nos dice qué tipo de procesos están sucediendo en el cerebro.
“Normalmente no se tiene acceso al cerebro. Esto nos proporciona un simple análisis de sangre para obtener una lectura continua del curso de los eventos en el cerebro y, potencialmente, decirnos muy pronto antes de la aparición de los síntomas”, agregó.
Cautelosamente optimista
Durante la sesión de preguntas y respuestas que siguió a su presentación en la sesión informativa, Bahado-Singh reiteró que se encuentran en una etapa muy temprana de la investigación y no pudieron hacer recomendaciones clínicas en este momento.
Sin embargo, agregó, “había evidencia de que el cambio de metilación del ADN probablemente podría preceder a la aparición de anomalías en las células que dan lugar a la enfermedad”.
El co-investigador Stewart Graham, MD, director de investigación de la enfermedad de Alzheimer en Beaumont Health, agregó que aunque los hallazgos del estudio inicial generaron cierto entusiasmo en el equipo, “tenemos que ser muy conservadores con lo que decimos”.
Señaló que los hallazgos deben replicarse en una población más diversa. Aún así, “estamos entusiasmados en este momento y esperamos ver qué nos deparan los resultados futuros”, dijo Graham.
Bahado-Singh dijo Noticias médicas de Medscape que si estudios más grandes confirman los hallazgos y la prueba es viable, tendría sentido usarla como una prueba para personas mayores de 65 años.
Señaló que debido al envejecimiento de la población, “este subconjunto de individuos constituirá una fracción cada vez mayor de la población a nivel mundial”.
Todavía los primeros días
Comentando los hallazgos de Noticias médicas de Medscape, Heather Snyder, PhD, vicepresidenta de relaciones médicas y científicas de la Asociación de Alzheimer, señaló que los investigadores utilizaron un proceso de diagnóstico “interesante”.
“Fue un enfoque único para observar e intentar comprender cuáles podrían ser algunos de los fundamentos biológicos y utilizar estas herramientas y tecnologías para determinar si pueden diferenciar a las personas con Alzheimer” de las que no tienen EA, dijo Snyder, quien fue no involucrado en la investigación.
“En última instancia, queremos saber quién está en mayor riesgo, quién puede tener algo de la biología cambiante en el momento más temprano para que podamos intervenir para detener la progresión de la enfermedad”, dijo.
Señaló que actualmente se están investigando varios tipos de pruebas de biomarcadores, muchas de las cuales miden diferentes resultados.
“Y eso es lo que queremos ver en el futuro. Queremos tener tantas herramientas en nuestra caja de herramientas que nos permitan diagnosticar con precisión en el momento más temprano”, dijo Snyder.
“En este punto, [the current study] es todavía bastante temprano, por lo que debe replicarse y luego expandirse a grupos más grandes para comprender realmente lo que pueden estar viendo “, agregó.
Bahado-Singh, Imam, Graham y Snyder no han informado de relaciones financieras relevantes.
Más uno. Publicado en línea el 31 de marzo de 2021. Artículo completo
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