Salud
Parkinson: análisis de sangre promete predecirse siete años antes la enfermedad
Esta enfermedad es un desafío central en la neurobiología actual. Las investigaciones no cesan.
Esto fue dado a conocer por científicos de Londres y Alemania, quienes mostraron su nuevo modelo de estudio, basado en aprendizaje automático, en la revista Nature Communications.
Su origen no está esclarecido, pero el consenso médico dicta que dicha enfermedad resulta de una combinación de factores genéticos y ambientales.
Y aunque no hay un tratamiento definitivo para tal patología, algunos expertos en salud mental menciona que es importante atenderla antes de que se manifieste.
Varios son los métodos de detección temprana que se están explorando, como la lectura de la retina hasta el uso de perros entrenados para “oler el Parkinson”, según lo menciona el portal Wired.
Una de esas estrategia es el reconocimiento de ocho biomarcadores relacionados con el desarrollo de la enfermedad. “Un algoritmo de aprendizaje automático analiza proteínas en el plasma sanguíneo y calcula las probabilidades de padecer esta afección neurodegenerativa”, señala el portal.
Para la IA, los científicos requirieron de datos de perfiles sanguíneos de pacientes diagnosticados con Parkinson. Esta es una de las primeras propuestas concretas de anticipación basada en componentes que están asociados a la inflamación neuronal.
En total se le realizó un seguimiento a 72 pacientes durante 10 años. El análisis de sangre predijo que 16 de esos pacientes desarrollarían la enfermedad antes de que aparecieran los signos.
Para Michael Bartl, investigador del Centro Médico Gotinga, en Alemania, “esto significa que podrían administrarse terapias farmacológicas en una fase más temprana, lo que posiblemente ralentizaría la progresión de la enfermedad o incluso evitaría que se produjera. No solo hemos desarrollado una prueba, sino que podemos diagnosticar la enfermedad basándonos en marcadores que están directamente relacionados con procesos como la inflamación y la degradación de proteínas no funcionales”, explicó.