Con proteómica, predicen Parkinson siete años antes

Poco más de un mes después de que se conociera el avance de científicos estadounidenses de predecir con antelación la enfermedad de Parkinson al analizar la retina, investigadores alemanes y británicos aseguran que han logrado un sencillo análisis de sangre, también con Inteligencia Artificial (IA) y proteómica, para pronosticar este proceso neurodegenerativo siete años antes de que aparezcan los síntomas.

En Nature Communications se difunde el estudio experimental, original de científicos y clínicos del Centro médico universitario de Goettingen y del University College of London (UCL), que analiza un panel de ocho biomarcadores sanguíneos cuyas concentraciones se alteran en pacientes con Parkinson. El diagnóstico tuvo una precisión del 100 %.

El profesor Kevin Mills, del UCL, matiza que, “a medida que hay nuevas terapias disponibles para tratar el Parkinson, necesitamos diagnosticar a los pacientes antes de que desarrollen los síntomas. No podemos regenerar nuestras células cerebrales y, por lo tanto, debemos proteger las que tenemos. Actualmente cerramos la puerta del establo después de que el caballo se escapara y necesitamos comenzar tratamientos experimentales antes de que los pacientes desarrollen síntomas. Por lo tanto, nos propusimos utilizar tecnología punta para encontrar nuevos y mejores biomarcadores. Con suficiente financiación, esperamos que esto sea posible dentro de dos años”.

A continuación, analizaron si la prueba podía predecir la probabilidad de que una persona desarrollara Parkinson. Lo hicieron analizando la sangre de 72 pacientes con trastorno de conducta de movimientos oculares rápidos (iRBD).

Este trastorno hace que los pacientes representen físicamente sus sueños sin saberlo (teniendo sueños vívidos o violentos). Ahora se sabe que alrededor de entre el 75 y el 80 % de estas personas con iRBD desarrollarán una sinucleinopatía (un tipo de trastorno cerebral causado por la acumulación anormal de una proteína llamada alfa-sinucleína en las células cerebrales), incluido el Parkinson.

Proteómica del Parkinson

Cuando la herramienta de aprendizaje automático analizó la sangre de estos pacientes, identificó que el 79 % con iRBD tenían el mismo perfil que alguien con Parkinson.

Se siguió a los pacientes a lo largo de 10 años y las predicciones de IA hasta ahora han coincidido con la tasa de conversión clínica: el equipo predijo correctamente que 16 pacientes desarrollarían Parkinson hasta siete años antes de la aparición de cualquier síntoma gracias a la proteómica.

Mientras, los investigadores continúan haciendo un seguimiento de aquellos que se prevé que desarrollarán Parkinson, para verificar aún más la precisión de la prueba.

Para el Dr. Michael Bartl, coautor, “al determinar ocho proteínas en la sangre, podemos identificar a los posibles pacientes de Parkinson con varios años de antelación. Esto significa que las terapias farmacológicas podrían administrarse en una etapa más temprana, lo que posiblemente podría ralentizar la progresión de la enfermedad o incluso prevenir su aparición. No sólo hemos desarrollado una prueba, sino que podemos diagnosticar la enfermedad basándonos en marcadores directamente relacionados con procesos como la inflamación y la degradación de proteínas no funcionales. Así pues, estos marcadores representan posibles objetivos para nuevos tratamientos farmacológicos”.

Por su parte, el equipo del profesor Kailash Bhatia, del Instituto de Neurología Queen Square de la UCL, examina la precisión de la prueba, analizando muestras de aquellos miembros de la población que tienen un alto riesgo de desarrollar Parkinson; por ejemplo, aquellos con mutaciones en genes particulares como LRRK2 o GBA, que causan la enfermedad de Gaucher.

Este equipo germano-británico también espera obtener financiación para crear una prueba más sencilla que puede detectar una gota de sangre en una tarjeta y enviarla al laboratorio, para comprobar si puede predecir Parkinson incluso antes de los siete años anteriores a la aparición de los síntomas.

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