‘Proyectos de Investigación’

Científicos vinculan el estrés infantil con la longevidad

Investigaciones recientes realizadas por un equipo de científicos de la Escuela de Medicina de la Universidad de Boston, han identificado ciertos aspectos de la experiencia infantil vinculados a las personas que viven más tiempo. De esta manera, estos estudios han mostrado que las personas criadas en familias con un nivel socioeconómico más alto fueron más optimistas en la mediana edad y, a su vez, presentaron mayor longevidad. Por otro lado, aquellos que experimentaron más estresores psicosociales, como la muerte de los padres, movimientos geográficos frecuentes y disciplina severa, tendieron a encontrar eventos de la vida más estresantes en la mediana edad, y se veía reflejado en una vida menos longeva.

Investigaciones previas habían demostrado ya que las experiencias infantiles adversas están asociadas con un mayor riesgo de mortalidad. Sin embargo, los efectos parecen ser impulsados por una pequeña proporción de personas que experimentaron múltiples “golpes” de estresores severos, como el abuso físico y la violencia doméstica. Poco se sabía sobre los posibles efectos de los factores de estrés más leves pero más comunes y los beneficios potenciales de las experiencias favorables de la infancia sobre la longevidad. Es difícil observar estudios dónde se analicen diferentes aspectos de las experiencias infantiles y cómo influyen en la vida. Estas preguntas se abordan en un nuevo estudio que aparece en la revista Psychology and Aging.

El estudio incluyó a 1.042 hombres que habían sido seguidos desde 1961 en el Estudio Normativo sobre el Envejecimiento. Se evaluaron tres aspectos de las experiencias de la infancia, incluido el estado socioeconómico, los estresores psicosociales y la presencia de relaciones cercanas en diferentes etapas del estudio. El optimismo, la satisfacción con la vida, los eventos estresantes y el afecto negativo en la mediana edad, se evaluaron entre 1985 y 1991. El estado de la mortalidad se rastreó hasta 2016.

Un hallazgo clave fue que los hombres que recordaban haber tenido más estresores infantiles también tendían a experimentar más estresores cuando eran adultos y, a su vez, tenían un mayor riesgo de morir. Por ejemplo, al comparar hombres que tenían cinco factores estresantes psicosociales infantiles versus uno, los que tenían más factores estresantes infantiles tenían un riesgo 3% mayor de morir debido a tener más factores estresantes en la edad adulta. Estos hallazgos sugieren que un patrón continuo de exposición al estrés desde la infancia hasta la mediana edad puede actuar como un precursor de una vida más reducida.

Los investigadores también analizaron cómo los aspectos favorables de las experiencias infantiles, también pueden contribuir a la longevidad. En particular, los hombres criados en familias con un nivel socioeconómico más alto tendían a informar niveles más altos de optimismo y satisfacción con la vida en la mediana edad y, a su vez, tenían una mayor probabilidad de tener vidas más longevas. Estos hallazgos sugieren que el optimismo y la satisfacción con la vida son vías de resiliencia que transmiten los beneficios de los recursos socioeconómicos de la infancia a vidas más largas.

Referencia: Lewina O. Lee, Carolyn M. Aldwin, Laura D. Kubzansky, Daniel K. Mroczek, Avron Spiro. The long arm of childhood experiences on longevity: Testing midlife vulnerability and resilience pathways.Psychology and Aging, 2019; DOI: 10.1037/pag0000394

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Un estilo de vida saludable podría compensar el riesgo genético de demencia

Un estudio dirigido por un grupo de investigación de la facultad de medicina de la Universidad de Exeter, encontró que el riesgo de demencia era un 32% más bajo en personas con un alto riesgo genético, si hubieran seguido un estilo de vida saludable, en comparación con aquellos que tenían un estilo de vida menos saludable.

El estudio analiza en qué medida puede compensar el propio riesgo genético de demencia, viviendo con un estilo de vida saludable. Los participantes del estudio con alto riesgo genético y un estilo de vida desfavorable mostraron casi tres veces más probabilidades de desarrollar demencia en comparación con aquellos con un riesgo genético bajo y un estilo de vida saludable. Estos hallazgos demuestran que podemos actuar para tratar de compensar nuestro riesgo genético de demencia. Mantener un estilo de vida saludable se asoció con un menor riesgo de demencia, independientemente del riesgo genético.

El estudio analizó datos de 196.383 adultos de ascendencia europea mayores de 60 años procedentes del Reino Unido. Los investigadores identificaron 1.769 casos de demencia durante un período de seguimiento de ocho años. El equipo agrupó a los participantes en aquellos con riesgo genético alto, intermedio y bajo de demencia.

Para evaluar el riesgo genético, los investigadores analizaron los datos publicados anteriormente e identificaron todos los factores de riesgo genéticos conocidos para la enfermedad de Alzheimer. Cada factor de riesgo genético se ponderó de acuerdo con la fuerza de su asociación con la enfermedad de Alzheimer.

Para evaluar el estilo de vida, los investigadores agruparon a los participantes en categorías favorables, intermedias y desfavorables según su propia dieta, actividad física, consumo de tabaco y alcohol. Los investigadores mencionan en su publicación que llevar un estilo de vida saludable esta asociado con un riesgo reducido de demencia en todos los grupos de riesgo genético.

Este tipo de investigaciones favorecen un mensaje esperanzador y ponen en nuestras manos la posibilidad de intentar prevenir con estilos de vida saludable aunque nuestro riesgo genético no sea el más favorable.

Referencia: Ilianna Lourida, Eilis Hannon, Thomas J. Littlejohns, Kenneth M. Langa, Elina Hyppönen, Elzbieta Kuzma, David J. Llewellyn. Association of Lifestyle and Genetic Risk With Incidence of DementiaJAMA, 2019; DOI: 10.1001/jama.2019.9879

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Cepillar los dientes – ¿Podría disminuir el riesgo de Alzheimer?

Investigadores de la Universidad de Bergen no solo evitan los caries al mantener una buena higiene bucal, sino que han descubierto una clara conexión entre las enfermedades de las encías y la enfermedad de Alzheimer.

Los investigadores han determinado que la gingivitis podría jugar un papel importante en si una persona desarrolla o no la enfermedad de Alzheimer.  Los investigadores descubrieron pruebas basadas en el ADN de que la bacteria que causa la gingivitis puede pasar de la boca al cerebro y producir una proteína que destruye las células nerviosas en el cerebro, lo que a su vez conduce a la pérdida de la memoria y, en última instancia, al desarrollo del Alzheimer.

Cepille sus dientes para una mejor memoria

Los investigadores señalan que la bacteria por si sola no está causando el Alzheimer, pero la presencia de estas bacterias aumenta el riesgo de desarrollar la enfermedad sustancialmente y también está implicada en una progresión más rápida de la enfermedad. Sin embargo, la buena noticia es que este estudio muestra que la higiene bucal podría disminuir el riesgo de padecer Alzheimer. Por tanto según estas investigaciones si ha padecido gingivitis y tiene casos de enfermedad de Alzheimer en su familia, es recomendable acudir regularmente a su dentista y limpiar sus dientes adecuadamente.

Referencia: Stephen S. Dominy, Casey Lynch, Florian Ermini, Malgorzata Benedyk, Agata Marczyk, Andrei Konradi, Mai Nguyen, Ursula Haditsch, Debasish Raha, Christina Griffin, Leslie J. Holsinger, Shirin Arastu-Kapur, Samer Kaba, Alexander Lee, Mark I. Ryder, Barbara Potempa, Piotr Mydel, Annelie Hellvard, Karina Adamowicz, Hatice Hasturk, Glenn D. Walker, Eric C. Reynolds, Richard L. M. Faull, Maurice A. Curtis, Mike Dragunow, Jan Potempa. Porphyromonas gingivalis in Alzheimer’s disease brains: Evidence for disease causation and treatment with small-molecule inhibitorsScience Advances, 2019; 5 (1): eaau3333 DOI: 10.1126/sciadv.aau3333

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Enfermedades neurodegenerativas identificadas mediante inteligencia artificial (actualización)

Un grupo de investigadores de la Escuela de Medicina de Icahn del Monte Sinaí y publicado en la revista médica Laboratory Investigation han desarrollado una plataforma de inteligencia artificial para detectar una variedad de enfermedades neurodegenerativas en muestras de tejido cerebral humano, incluida la enfermedad de Alzheimer y la encefalopatía traumática crónica. Su descubrimiento ayudará a los científicos a desarrollar biomarcadores y terapias dirigidas, lo que dará como resultado un diagnóstico más preciso de enfermedades cerebrales complejas que mejoren los resultados de los tratamientos a los pacientes diagnosticados.

La acumulación de proteínas tau anormales en el cerebro en las marañas neurofibrilares es una característica de la enfermedad de Alzheimer, pero también se acumula en otras enfermedades neurodegenerativas, como la encefalopatía traumática crónica y otras afecciones relacionadas con la edadEl diagnóstico preciso de las enfermedades neurodegenerativas es todo un reto y requiere un especialista altamente capacitado.

Los investigadores del Centro de Patología Computacional y de Sistemas en Mount Sinai desarrollaron y utilizaron esta plataforma para aplicar enfoques de aprendizaje automático eficaces en portaobjetos microscópicos digitalizados preparados con muestras de tejido de pacientes con un espectro de enfermedades neurodegenerativas. Aplicando el aprendizaje profundo (deep learning), estas imágenes se utilizaron para crear una red neuronal convolucional capaz de identificar enredos neurofibrilares con un alto grado de precisión directamente de las imágenes digitalizadas.

La utilización de la inteligencia artificial tiene un gran potencial para mejorar nuestra capacidad de detectar y cuantificar enfermedades neurodegenerativas, lo que representa un gran avance sobre los enfoques existentes que requieren mucha mano de obra y son poco reproducibles. En última instancia, este proyecto tiene el potencial de poder conseguir un diagnóstico más eficiente y preciso de las enfermedades neurodegenerativas.

Este es el primer marco disponible para evaluar algoritmos de aprendizaje profundo utilizando datos de imágenes a gran escala en neuropatología. La plataforma permite la gestión de datos, la exploración visual, la descripción de objetos, la revisión de múltiples usuarios y la evaluación de los resultados del algoritmo de aprendizaje profundo.

Los investigadores han usado técnicas avanzadas de computación y matemáticas junto con tecnología de microscopio de vanguardia, visión computacional e inteligencia artificial para clasificar con mayor precisión una amplia gama de enfermedades.

El departamento de patología académica del Mount Sinai es de los más grandes de USA y procesa más de 80 millones de pruebas al año, lo que da lugar a una oferta para los investigadores para el acceso a un amplio conjunto de datos que pueden utilizarse para mejorar las pruebas y los diagnósticos.

Actualización (05/06/2019)

Otro grupo de investigadores del Departamento de Patología y Medicina del Laboratorio de la Universidad Davis en California, han diseñado una “red neuronal convolucional” (CNN), un programa de computadora diseñado para reconocer patrones basados en miles de ejemplos etiquetados por humanos. Para ello, el equipo de investigación ha ideado un método para etiquetar rápidamente decenas de miles de imágenes de una colección de medio millón de imágenes de primer plano de tejido de 43 muestras de cerebro sano y enfermo y donde demostraron que su algoritmo podría procesar una diapositiva completa de todo el cerebro con 98.7% de precisión, con una velocidad limitada solo por la cantidad de procesadores de computadora que utilizaron. Estas herramientas de aprendizaje automático no es mejor para identificar las placas que los propios neuropatólogos (que son los encargados de etiquetar los casos para posteriormente entrenar el algoritmo), pero es incansable y escalable. Se podría decir que estas nuevas técnicas son un copiloto, un multiplicador de fuerza que extiende el alcance de lo que podemos lograr y nos permite hacer preguntas que nunca hubiéramos conseguido manualmente. Por ejemplo, podemos buscar placas raras en lugares inesperados que podrían darnos pistas importantes sobre el curso de la enfermedad, etc.

Referencias:

  • Maxim Signaevsky, Marcel Prastawa, Kurt Farrell, Nabil Tabish, Elena Baldwin, Natalia Han, Megan A. Iida, John Koll, Clare Bryce, Dushyant Purohit, Vahram Haroutunian, Ann C. McKee, Thor D. Stein, Charles L. White, Jamie Walker, Timothy E. Richardson, Russell Hanson, Michael J. Donovan, Carlos Cordon-Cardo, Jack Zeineh, Gerardo Fernandez, John F. Crary. Artificial intelligence in neuropathology: deep learning-based assessment of tauopathyLaboratory Investigation, 2019; DOI: 10.1038/s41374-019-0202-4
  • Ziqi Tang, Kangway V. Chuang, Charles DeCarli, Lee-Way Jin, Laurel Beckett, Michael J. Keiser, Brittany N. Dugger. Interpretable classification of Alzheimer’s disease pathologies with a convolutional neural network pipelineNature Communications, 2019; 10 (1) DOI: 10.1038/s41467-019-10212-1
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Una mejor “visión” de la detección temprana del Alzheimer (actualización)

Eye examUno de los grandes desafíos de la medicina es la determinación de biomarcadores y test de detección temprana de las enfermedades. Esto es especialmente importante en el caso de las enfermedades relacionadas con el envejecimiento y especialmente en el caso de las enfermedades neurodegenerativas, como el Alzheimer que se inician mucho antes de la aparición de los primeros síntomas. Por eso detectar el inicio de la acumulación de las placas seniles y ovillos neurofibrilares mediante pruebas tempranas sería un gran paso para la lucha contra la enfermedad.

Actualmente la única manera segura de confirmar la enfermedad de Alzheimer es examinar el cerebro de una persona después de que ha muerto para la detección de estas acumulaciones de placas y ovillos. Sin embargo, los investigadores están desarrollando experimentalmente hipótesis que teorizan sobre la estrecha relación del ojo (retina) con el cerebro que permitiría abrir una “ventana” mucho más accesible para la detección y estudio de la progresión de la enfermedad, ya que las placas asociadas con el Alzheimer se producen no sólo en el cerebro sino también en la retina, ya que esta estructura de la parte posterior del ojo comparte muchas de las características del cerebro.

Una investigación publicada recientemente en la revista Investigative Ophthalmology & Visual Science, muestra cómo es la técnica y la capacidad de detección que tiene esta prueba de la retina en ratones. Científicos de la Universidad de Minnesota en cooperación con la compañía de tecnología de imágenes CytoViva, con sede en Alabama, están desarrollando un dispositivo de diagnóstico no invasivo que intenta detectar las primeras etapas de la enfermedad de Alzheimer antes de que aparezcan los primeros síntomas físicos. La prueba trataría obtener imágenes de la retina utilizando lo que se conoce como imágenes hiperespectrales, es decir emitir una luz que brille en los ojos, llegaría a la retina situada en la parte posterior del ojo, y se refleja de nuevo, de tal manera que el dispositivo utilizado es capaz de mostrar imágenes de la retina a lo largo de diferentes longitudes de onda. Sobre la base de estos experimentos desarrollados sobre una población de ratones y muestras de células de retina humana, se pueden obtener patrones de dispersión de la luz formadas por las partículas microscópicas de β-amiloide, a partir del análisis de las imágenes. En esta investigación se probó esta técnica en una población de ratones seleccionados específicamente para desarrollar la enfermedad de Alzheimer y se comparan sus resultados con ratones control. En el análisis de los resultados, observaron a lo largo de las diferentes etapas de la enfermedad, un patrón de dispersión de la luz que se repetía incluso antes de que los síntomas se presentaran.

El grupo de investigación se encuentra ahora reclutando un grupo de voluntarios humanos tanto con la enfermedad como con buen estado de salud, para llevar a cabo un ensayo clínico en fase 1 con esta tecnología. El éxito de estas técnicas de detección temprana, sería un gran paso no sólo para la lucha preventiva de la enfermedad, sino también porque abriría nuevas vías de investigación para desarrollar fármacos de actuación temprana que ahora mismo es difícil probar en humanos que no han sido diagnosticados todavía.

Hay que especificar que los hallazgos de la placa de β-amiloide presente en la retina y la tecnología de imagen óptica comenzaron en el Hospital Cedars-Sinai con estudios en roedores vivos e investigación post-mortem con retinas humanas de personas que habían fallecido con Alzheimer. Los primeros resultados se publicaron ya en 2010. Este estudio de la Universidad de Minnesota es uno de varias investigaciones en curso para determinar si se pueden obtener resultados similares en los seres humanos para la detección temprana de la enfermedad a partir de la retina.

Existen también otras investigaciones en busca de técnicas no invasivas que detecten de forma temprana la enfermedad de Alzheimer, entre ellas se podrían destacar:

  • A través de un simple análisis de saliva podría ayudar a determinar sí se va a desarrollar la enfermedad durante los próximos seis años. En un estudio preliminar presentado en la Conferencia Internacional de la Asociación de Alzheimer (CIAC) en Washington, los investigadores de la Universidad de Alberta, encontraron metabolitos específicos (subproductos moleculares del metabolismo) presentes en la saliva que podrían indicar cambios metabólicos en el cerebro y que podría significar que se está ante las primeras etapas de Alzheimer. Otro estudio del Instituto de investigación Beaumont (Michigan), utiliza biomarcadores metabolómicos fiables basados en H NMR.
  • Una investigación internacional liderada por el Centro de Tecnologías Biomédicas de la Universidad Politécnica de Madrid avanza hacia el diagnóstico temprano de la enfermedad de Alzheimer mediante el estudio de los patrones de actividad cerebral. Se trata de técnicas de neuroimagen, ya que mediante ellas es posible estudiar los cambios que se producen en el cerebro. Una de estas técnicas, la magnetoencefalografía (MEG), es capaz de medir con mucha precisión los campos magnéticos producidos por la actividad neuronal del cerebro. Mediante esta técnica es posible clasificar a los participantes de los grupos internacionales como ancianos sanos o con deterioro cognitivo leve con un 82% de precisión.
  • Pruebas de sensibilidad e identificación del olor para la detección de las primeras etapas de la enfermedad de Alzheimer. Una reducción en la capacidad de identificar olores se ha asociado en varios estudios con la pérdida de función en las neuronas y el avance de la enfermedad, ya que la capacidad del sentido del olfato se asocia con el primero y más corto de los nervios craneales, y con frecuencia es uno de los primeros nervios afectados por el declive cognitivo.

Actualización (07/10/2016)

  • Diagnósticos asistidos por ordenador (DAO) mediante la fusión de imágenes funcionales y estructurales basado en el uso de la técnica de aprendizaje profundo –conocido también como Deep Learning. Esta técnica de la Inteligencia Artificial (IA) tiene como objetivo modelar abstracciones de alto nivel en datos para lograr que las computadoras aprendan a diferenciar el cerebro de una persona sana del de una persona enferma extrayendo automáticamente las regiones de interés que se encuentren afectadas. Esta técnica esta siendo desarrollada por el grupo de trabajo BioSip de la Universidad de Málaga, en colaboración con un grupo de investigadores de la Universidad de Granada, lleva años estudiando este tipo de señales e imágenes biomédicas.
Actualización (24/11/2016)
  • Recientemente se ha analizado un gen que expresa un neurotransmisor podría permitir la detección temprana de la enfermedad de Alzheimer, mediante un simple análisis de sangre (Universidad de Tel Aviv). El gen, denominado RGS2 (Regulador de la proteína de señalización 2), antes no había sido implicado en la enfermedad de Alzheimer. Los investigadores informan de que una menor expresión en células de el gen RGS2, aumentaría la sensibilidad a los efectos tóxicos de la acumulación de la β-amiloide en las neuronas. Se ha encontrado acumulación de la  β-amiloide, no solo en cerebros con Alzheimer, sino en cerebros sanos de edades avanzadas, lo que sugiere que es la expresión de dicho gen la que determina la susceptibilidad a esa acumulación de proteína. Los investigadores han encontrado que la expresión reducida del RGS2 ya se puede detectar en las células sanguíneas durante el deterioro cognitivo leve, en la fase más temprana de la enfermedad de Alzheimer. lo que podría determinar un diagnóstico precoz con un simple análisis de sangre.

Actualización (05/04/2017)

  • Investigadores de la Universidad de Valladolid y del Hospital Universitario Río Hortega han comprobado que el análisis de las fluctuaciones espacio-temporales de los electroencefalogramas, una prueba sencilla y aún no incluida en los protocolos de diagnóstico de este tipo de demencia, puede ser útil para entender los mecanismos neuronales implicados en la fase temprana de la enfermedad de Alzhéimer. Diversos estudios sugieren que la actividad neuronal es sensible a cambios cerebrales sutiles provocados por las formas incipientes de esta demencia. Por ello, el análisis de registros neurofisiológicos, como el electroencefalograma (EEG), puede aportar información muy interesante para ayudar a entender estos cambios cerebrales. En comparación con otras técnicas de neuroimagen, como la tomografía por emisión de positrones o la resonancia magnética funcional, el coste del EGG es mucho menor por lo que podría considerarse como un potencial biomarcador de detección temprana.

Actualización (12/06/2017)

  • Investigadores del Boston University Medical Centeren uno de los mayores estudios realizados hasta la fecha para utilizar la metabolómica, el estudio de los compuestos que se crea a través de diversas reacciones químicas en el cuerpo, han sido capaces de identificar nuevos compuestos circulantes en la sangre asociados con el riesgo de desarrollar demencia y la enfermedad de Alzheimer. Los resultados apuntan a nuevas vías biológicas que pueden estar implicados y podrían servir como biomarcadores de riesgo de la enfermedad. Concretamente los investigadores mencionan el alto contenido en ácido antranílico en sangre como posible biomarcador. 

Actualización (20/07/2017)

  • Investigadores de la Facultad de Medicina de la Universidad de Washington en St. Louis, sugieren que las medidas en sangre de la beta amiloide tienen un gran potencia como biomarcadores tempranos para identificar a las personas con niveles alterados de amiloide en sus cerebros o líquido cefalorraquídeos. Lo ideal sería que una prueba de detección basada en la sangre, identificara a las personas que comenzaron el camino hacia los años de Alzheimer antes de que pudieran ser diagnosticados en base a los síntomas. Si se realiza un análisis en combinación también con la proteína tau, los investigadores creen que se podría tener una idea más exacta de quién presenta mayor riesgo de desarrollar la enfermedad de Alzheimer.

Actualización (12/07/2018)

  • Un equipo de científicos del Instituto de Neurociencia y Salud Mental de la Universidad de Alberta, han identificado tres biomarcadores para detectar un deterioro cognitivo leve y la enfermedad de Alzheimer en muestras de saliva. Lo que supondría una opción muy poco invasiva para el diagnóstico prematuro de la enfermedad o de los deterioros cognitivos. La investigación tiene resultados prometedores para su aplicación en un entorno clínico, aunque necesita más investigaciones con un mayor número de muestras para poder confirmar los resultados.

 

Actualización (05/06/2019)

  • Un equipo de científicos del Centro de Neurología Cognitiva y Enfermedad de Alzheimer de Northwestern Mesulam, han descubierto que la reducción de los capilares sanguíneos en la parte posterior del ojo puede ser una nueva forma no invasiva de diagnosticar el deterioro cognitivo temprano, el precursor de la enfermedad de Alzheimer. Los científicos detectaron estos cambios vasculares en el ojo humano de manera no invasiva, con una cámara de infrarrojos, ya que la parte posterior del ojo es accesible ópticamente a un nuevo tipo de tecnología (angiografía OCT) que puede cuantificar los cambios capilares con gran detalle y con una resolución incomparable, haciendo del ojo un espejo ideal para lo que sucede en el cerebro.
  • Se siguen produciendo más evidencias de que los análisis de sangre pueden detectar el riesgo de Alzheimer. Un nuevo estudio confirma que un simple análisis de sangre puede revelar si se está acelerando el daño de las células nerviosas en el cerebro. Investigadores la Universidad de Lund, analizaron la proteína ligera del neurofilamento (NFL) en muestras de sangre de pacientes con enfermedad de Alzheimer. El estudio sugiere que la concentración de NFL en la sangre puede revelar si se está acelerando el daño de las células nerviosas en el cerebro.  Cuando las células nerviosas en el cerebro se dañan o mueren, la proteína NFL se filtra hacia el líquido cefalorraquídeo y luego hacia la sangre. Anteriormente se sabía que los niveles de NFL son elevados entre las personas con enfermedades neurodegenerativas, pero no se han realizado estudios a largo plazo.

Referencias:

  • Swati S. More, James M. Beach, Robert Vince. Early Detection of Amyloidopathy in Alzheimer’s Mice by Hyperspectral Endoscopy. Investigative Opthalmology & Visual Science, 2016; 57 (7): 3231 DOI: 10.1167/iovs.15-17406
  • Jack Jr. CR, Knopman DS, Mielke MM et al. Predicting the risk of mild cognitive impairment in the Mayo Clinic Study of Aging. Neurology. 2015.
  • Maestú F, Peña J-M, Garcés P, et al. A multicenter study of the early detection of synaptic dysfunction in Mild Cognitive Impairment using Magnetoencephalography-derived functional connectivity. NeuroImage Clin. 2015;9:103-109. doi:10.1016/j.nicl.2015.07.011.
  • Smell Test May Predict Early Stages of Alzheimer’s Disease. Test may offer low-cost alternative to other Alzheimer’s tests. Researchers from Columbia University Medical Center (CUMC)
  • A Hadar, E Milanesi, A Squassina, P Niola, C Chillotti, M Pasmanik-Chor, O Yaron, P Martásek, M Rehavi, D Weissglas-Volkov, N Shomron, I Gozes, D Gurwitz. RGS2 expression predicts amyloid-β sensitivity, MCI and Alzheimer’s disease: genome-wide transcriptomic profiling and bioinformatics data miningTranslational Psychiatry, 2016; 6 (10): e909 DOI: 10.1038/tp.2016.179
  • Vincent Chouraki, Sarah R. Preis, Qiong Yang, Alexa Beiser, Shuo Li, Martin G. Larson, Galit Weinstein, Thomas J. Wang, Robert E. Gerszten, Ramachandran S. Vasan, Sudha Seshadri. Association of amine biomarkers with incident dementia and Alzheimer’s disease in the Framingham StudyAlzheimer’s & Dementia, 2017; DOI: 10.1016/j.jalz.2017.04.009
  • Kirsten E. Bell, Tim Snijders, Michael Zulyniak, Dinesh Kumbhare, Gianni Parise, Adrian Chabowski, Stuart M. Phillips. A whey protein-based multi-ingredient nutritional supplement stimulates gains in lean body mass and strength in healthy older men: A randomized controlled trialPLOSONE, 2017; 12 (7): e0181387 DOI: 10.1371/journal.pone.0181387
  • Shraddha Sapkota, Tao Huan, Tran Tran, Jiamin Zheng, Richard Camicioli, Liang Li, Roger A. Dixon. Alzheimer’s Biomarkers From Multiple Modalities Selectively Discriminate Clinical Status: Relative Importance of Salivary Metabolomics Panels, Genetic, Lifestyle, Cognitive, Functional Health and Demographic Risk MarkersFrontiers in Aging Neuroscience, 2018; 10 DOI: 10.3389/fnagi.2018.00296
  • Yi Stephanie Zhang, Nina Zhou, Brianna Marie Knoll, Sahej Samra, Mallory R. Ward, Sandra Weintraub, Amani A. Fawzi. Parafoveal vessel loss and correlation between peripapillary vessel density and cognitive performance in amnestic mild cognitive impairment and early Alzheimer’s Disease on optical coherence tomography angiographyPLOS ONE, 2019; 14 (4): e0214685 DOI: 10.1371/journal.pone.0214685
  • Niklas Mattsson, Nicholas C. Cullen, Ulf Andreasson, Henrik Zetterberg, Kaj Blennow. Association Between Longitudinal Plasma Neurofilament Light and Neurodegeneration in Patients With Alzheimer DiseaseJAMA Neurology, 2019; DOI: 10.1001/jamaneurol.2019.0765
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El famoso “Big Data” también nos puede ayudar a entender mejor los trastornos neurodegenerativos

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Científicos del Centro de Bioinformática Tropical y Biología Molecular de la Universidad de James Cook (Australia) como parte de un equipo internacional más amplio, ha utilizado un nuevo enfoque mediante el análisis de gran volumen de datos para conseguir un avance en la comprensión de distintos trastornos neurodegenerativos como el Alzheimer y el Parkinson, mediante la observación de las distintas combinaciones de comunicación entre las neuronas.

El equipo de investigadores estudiaron la multitud de datos que se producen en los procesos sinápticos (comunicación entre las neuronas), que es un lugar donde los trastornos y enfermedades neurológicas pueden interferir con las funciones normales del cerebro. Esta ingente cantidad de datos es muy difícil de procesar y obtener patrones de funcionamiento, sin embargo con las nuevas técnicas y capacidades de procesado computacional actuales se pueden mapear las rutas de proteínas que las neuronas utilizan para comunicarse entre sí (neurotransmisión) y tratar de ver si se puede identificar patrones de actividad relacionados con la memoria.

Estos hallazgos y metodologías, abren nuevos caminos para estudiar las vías proteicas que subyacen a la neurotransmisión y cómo podrían estar relacionadas con las distintas enfermedades y trastornos neurológicos.

Este equipo de científicos está publicando el documento que detalla los métodos computacionales y los miles de nuevos sitios de proteínas identificados como un recurso para la comunidad científica y que sobre ellos se puedan desarrollar nuevos estudios y análisis.

Referencia: Kasper Engholm-Keller, Ashley J. Waardenberg, Johannes A. Müller, Jesse R. Wark, Rowena N. Fernando, Jonathan W. Arthur, Phillip J. Robinson, Dirk Dietrich, Susanne Schoch, Mark E. Graham. The temporal profile of activity-dependent presynaptic phospho-signalling reveals long-lasting patterns of poststimulus regulationPLOS Biology, 2019; 17 (3): e3000170 DOI: 10.1371/journal.pbio.3000170

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¿Somos lo que comemos? Díselo a tu memoria…

Un grupo de investigadores del Departamento de ciencia de la alimentación y nutrición humana de la Universidad Estatal de Iowa, han descubierto una hormona de la saciedad que, a niveles altos, podría disminuir la probabilidad de que una persona desarrolle la enfermedad de Alzheimer.

Los investigadores han analizado a partir de una base de datos de neuroimagenes de la enfermedad de Alzheimer (ADNI), la hormona de la saciedad en 287 individuos de una muestra poblacional. Se trata de la Colecistoquinina (CCK) que se encuentra tanto en el intestino delgado como en el cerebroEn el intestino delgado, CCK permite la absorción de grasas y proteínas y en el cerebro, la CCK se encuentra en el hipocampo, que es la región que forma la memoria del cerebro.

En los estudios realizados, los investigadores encontraron que los individuos analizados que disponen de niveles más altos de CCK, mostraban una menor probabilidad de tener un deterioro cognitivo leve, un estado precursor de la enfermedad de Alzheimer o la enfermedad de Alzheimer. Por tanto, la hipótesis del estudio trata de demostrar cómo las hormonas de la saciedad en la sangre y el cerebro afectan la función cerebral.

¿Por qué la hormona CCK?

Los investigadores optaron por centrarse en CCK porque está altamente expresada en la formación de la memoria. Los investigadores querían ver si había algún significado entre los niveles de CCK y los niveles de memoria y el estado de la materia gris en el hipocampo y otras áreas importantes del cerebro. Al mismo tiempo, observaron las proteínas tau, que se consideran tóxicas para el cerebro, con el objetivo de observar cómo podrían interactuar con la CCK y la memoria. Encontraron que a medida que aumentaban los niveles de tau, un CCK más alto ya no estaba relacionado con un menor deterioro de la memoria.

Los investigadores esperan que este estudio fomente mas investigaciones para analizar el aspecto nutricional de las dietas, en lugar de solo considerar la ingesta calórica, ya que se puede observar cómo la dieta afecta los niveles de CCK de un individuo a través de la investigación de los cuerpos de cetona y glucosa en ayunas.

La regulación de cuándo y cuánto comemos puede tener alguna relación con qué tan buena es nuestra memoria. Estas investigaciones nos hacen pensar si lo que comemos y lo que nuestro cuerpo hace con esto, afecta o no a nuestro cerebro…

Referencia: Alexandra Plagman, Siobhan Hoscheidt, Kelsey E. McLimans, Brandon Klinedinst, Colleen Pappas, Vellareddy Anantharam, Anumantha Kanthasamy, Auriel A. Willette. Cholecystokinin and Alzheimer’s Disease: A Biomarker of Metabolic Function, Neural Integrity, and Cognitive PerformanceNeurobiology of Aging, 2019; DOI: 10.1016/j.neurobiolaging.2019.01.002

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La edad es algo más que un número. El aprendizaje automático podría predecir el envejecimiento

Los profesionales médicos y la ciencia han observado durante mucho tiempo que la edad biológica y la edad cronológica no siempre coinciden. Un niño de 5 años puede presentar muchos signos de vejez y padecer numerosas enfermedades relacionadas con la edad, mientras que un una persona mayor de 80 años puede ser sano y robusto. Si bien los factores ambientales como la dieta, la actividad física y otros factores juegan un papel muy importante, hay muchos otros factores que contribuyen también a diferenciar cómo algunas personas envejecen mejor que otras. Esos factores siguen siendo aún poco conocidos…

Hace pocos días un estudio publicado en la revista Genome Biology , un equipo de investigadores del Instituto Salk de Estudios Biológicos de California, ha desarrollado un proyecto de investigación mediante el análisis de células de la piel en muestras humanas tomados de 133 individuos sanos con edades comprendidas entre 1 y 94 años, con el objetivo de encontrar ”firmas moleculares” que puedan predecir la edad biológica. Los investigadores se centraron en un tipo de célula de la piel llamada fibroblastos dérmicos, que generan tejido conectivo y ayudan a la piel a sanar después de una lesión. Eligieron este tipo de células por dos razones: primero, las células son fáciles de obtener con una biopsia de piel simple y no invasiva; en segundo lugar, estudios anteriores indicaron que es probable que los fibroblastos contengan firmas de envejecimiento. Esto se debe a que, a diferencia de la mayoría de los tipos de células que se regeneran por completo cada pocas semanas o meses, un subconjunto de estas células permanecen durante toda nuestra vida.

Para obtener una muestra representativa, el equipo estudió un promedio de 13 personas por cada década de edad. El laboratorio cultivó las células para multiplicarlas, luego usó un método llamado secuenciación del ARN (RNA-Seq) para buscar biomarcadores en las células que cambian a medida que las personas envejecen. La peculiaridad de la investigación ha sido la utilización de técnicas de aprendizaje automático e inteligencia artificial mediante el entrenamiento de algoritmos personalizados para clasificar los datos del RNA-Seq. El equipo encontró ciertos biomarcadores que indicaban el envejecimiento y podían predecir la edad de una persona con un error de menos de ocho años de promedio. Para la validación del algoritmo, el equipo utilizó fibroblastos de 10 pacientes con progeria, una enfermedad genética caracterizada por el envejecimiento prematuro. Basado en el análisis de las firmas moleculares de estos pacientes, que tenían entre dos y ocho años, el modelo predijo que sería aproximadamente una década mayor que su edad cronológica.

El objetivo de perfeccionar este algoritmo es que pueda predecir un envejecimiento saludable y un envejecimiento no saludable, y tratar de encontrar las diferencias. El estudio trata de proporcionar una base para abordar las cuestiones no resueltas en el envejecimiento humano, como es la cuantificación de la tasa de envejecimiento en momentos de estrés.

El análisis del equipo de Salk fue diferente de los enfoques anteriores tomados por otros laboratorios para estudiar el envejecimiento biológico. La mayoría de los estudios anteriores se centraron en los cambios en solo unos pocos sitios de metilación del ADN, en lugar de observar los cambios de expresión en todo el genoma. El conjunto de datos también fue mucho más grande que cualquier investigación de este tipo que se haya hecho antes, porque incluía a muchas personas que representan un rango de décadas. Los investigadores han hecho públicos los datos para que otros investigadores puedan usarlos.

Desarrollar una mejor comprensión de los procesos biológicos del envejecimiento podría eventualmente ayudar a abordar las condiciones de salud que son más comunes en la vejez, como las enfermedades cardíacas y la demencia. Además si los hallazgos son validados, los médicos podrían usar este tipo de análisis para determinar cuándo comenzar a evaluar a sus pacientes para detectar afecciones relacionadas con la edad y aconsejarles de forma preventiva sobre opciones de estilo de vida saludables más personalizadas.

El siguiente paso de la investigación será buscar estas firmas moleculares en otros tipos de células para confirmar estas hipótesis.

Referencia: Jason G. Fleischer, Roberta Schulte, Hsiao H. Tsai, Swati Tyagi, Arkaitz Ibarra, Maxim N. Shokhirev, Ling Huang, Martin W. Hetzer, Saket Navlakha. Predicting age from the transcriptome of human dermal fibroblastsGenome Biology, 2018; 19 (1) DOI: 10.1186/s13059-018-1599-6

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La pérdida de audición temprana es un factor de riesgo para la salud cardiovascular

Un nuevo estudio relaciona la pérdida auditiva con un mayor riesgo de mortalidad antes de los 75 años debido a una enfermedad cardiovascular. Investigadores del Centro de Envejecimiento Robert N. Butler Columbia, en la Escuela de Salud Pública Mailman de la Universidad de Columbia, hallaron entre sus resultados que la mortalidad entre las personas con pérdida auditiva es elevada, especialmente entre hombres y mujeres menores de 75 años y aquellos que están divorciados o separados. Sin embargo, el riesgo de mortalidad disminuyó en los adultos con una pareja con “buen oído”. Este es el primer estudio que investiga los efectos combinados de la pérdida de audición asociadas con las relaciones sociales-familiares y el aumento del riesgo de mortalidad. Los hallazgos se han publicado en la revista Social Science and Medicine.

Es bien conocido que el propio envejecimiento aumenta considerablemente el riesgo de pérdida de audiciónLa pérdida de audición es la 4ª causa principal de discapacidad. Dependiendo de la edad, la probabilidad de padecer perdida auditiva aumenta aproximadamente el 1% entre las personas de 40 a 44 años, hasta el 50% en mujeres y el 62% en hombres de 80 a 84 años.

Los investigadores analizaron datos de 50.462 adultos inscritos en el Estudio de Pérdida Auditiva de Nord-Trøndelag de 1996 a 1998. Utilizaron el Registro de Causas de Muerte de Noruega para identificar muertes hasta 2016. Los datos sobre el estado civil y el número de hijos se obtuvieron del Registro Nacional de Población . Los investigadores también categorizaron aquellos individuos fumadores, además de los hábitos de consumo de alcohol y la actividad física.

Tras el análisis de todos estos datos se obtuvieron varias correlaciones y patrones de asociación referidos a la pérdida de audición, las relaciones sociales y el aumento de mortalidad. Los hallazgos del grupo de investigación encontraron que el exceso de mortalidad entre los discapacitados auditivos puede ser particularmente mayor entre individuos con vínculos familiares-sociales más débiles, por ejemplo, entre los hombres divorciados o mujeres que no tienen hijos con pérdida auditiva por debajo de los 75 años, se encontraron mayores probabilidades de mortalidad. Estos resultados podrían explicarse ya que es más probable que las relaciones familiares más estrechas o con fuertes vínculos, podrían permitir que alguien con pérdida auditiva en mayor medida sea más activo socialmente, ya que el cónyuge o familiar puede brindar apoyo, tomar la iniciativa y ayudarlo a superar los umbrales para socializar con otros. Un cónyuge también podría alentar el uso de asistencia técnica, como audífonos, y ayudar en la consulta de servicios de salud cuando sea necesario. Tener vínculos familiares o de amistades fuertes también puede servir como un amortiguador contra las consecuencias anímicas y económicas perjudiciales de la pérdida auditiva.

Referencia: Bo Engdahl, Mariann Idstad, Vegard Skirbekk. Hearing loss, family status and mortality – Findings from the HUNT study, NorwaySocial Science & Medicine, 2019; 220: 219 DOI: 10.1016/j.socscimed.2018.11.022

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La inteligencia artificial para el diagnóstico temprano del Alzheimer

Según un estudio desarrollado por investigadores del Departamento de Radiología e Imagen Biomédica de la Universidad de California en San Francisco (UCSF) y publicado en la revista Radiology, los nuevos avances en inteligencia artificial (IA) pueden mejorar la capacidad  para predecir la enfermedad de Alzheimer a partir de las imágenes cerebrales.

El diagnóstico temprano de la enfermedad de Alzheimer es extremadamente importante, ya que los tratamientos e intervenciones son más efectivos al principio de la enfermedad. Sin embargo, el diagnóstico temprano ha demostrado ser un verdadero retoLa investigación ha relacionado el proceso de la enfermedad con los cambios en el metabolismo, como lo demuestra la captación de glucosa en ciertas regiones del cerebro, pero estos cambios pueden ser difíciles de reconocer y normalmente la sintomatología comienza cuando la enfermedad se encuentra más avanzada.

El grupo de investigación ha aplicado las tecnologías del aprendizaje profundo (deep learning), un tipo de inteligencia artificial en el que las máquinas aprenden con el ejemplo, al igual que los humanos, para encontrar patrones que señalen cambios predictivos en el metabolismo cerebral  de la enfermedad de Alzheimer. Los investigadores entrenaron un algoritmo de aprendizaje profundo a partir de las imágenes tomadas con una tecnología de imagen especial conocida como tomografía por emisión de positrones (FDG-PET) con la que se puede medir la actividad metabólica del cerebro.

Los investigadores mediante el acceso a neuroimágenes de más de 2.100 imágenes cerebrales de FDG-PET de 1.002 pacientes de la base de datos de la Iniciativa de neuroimagen de la enfermedad de Alzheimer (ADNI), que se centra en ensayos clínicos para mejorar la prevención y el tratamiento de esta enfermedad. Entrenaron el algoritmo con el 90% ciento del conjunto de datos y validando con el 10% restante, con lo que fueron capaces de descubrir patrones metabólicos que correspondían a la enfermedad de Alzheimer.

Posteriormente los investigadores probaron el algoritmo en un conjunto independiente de 40 imágenes de 40 pacientes que nunca había estudiado. El algoritmo logró una sensibilidad del 100% para detectar la enfermedad que supone un promedio de más de seis años de antelación sobre un diagnóstico normal.

Es necesario apuntar que el conjunto de pruebas independientes se considera pequeño y es necesaria una validación adicional con un estudio más amplio entre distintas instituciones. En todo caso parece vislumbrarse que estas nuevas tecnologías y con las capacidades de procesamiento existentes actualmente, podría ser una herramienta muy útil y complementaria al trabajo desarrollado por los radiólogos para el diagnóstico y la intervención terapéutica temprana en la enfermedad de Alzheimer.

Entra las investigaciones que se están desarrollando en este campo merece la pena destacar aquellas  que intentan entrenar algoritmos de aprendizaje profundo para buscar patrones asociados con la acumulación de proteínas beta-amiloides y tau, grupos de proteínas anormales y ovillos en el cerebro que son marcadores específicos de la enfermedad de Alzheimer.

Referencia: Yiming Ding, Jae Ho Sohn, Michael G. Kawczynski, Hari Trivedi, Roy Harnish, Nathaniel W. Jenkins, Dmytro Lituiev, Timothy P. Copeland, Mariam S. Aboian, Carina Mari Aparici, Spencer C. Behr, Robert R. Flavell, Shih-Ying Huang, Kelly A. Zalocusky, Lorenzo Nardo, Youngho Seo, Randall A. Hawkins, Miguel Hernandez Pampaloni, Dexter Hadley, Benjamin L. Franc. A Deep Learning Model to Predict a Diagnosis of Alzheimer Disease by Using 18F-FDG PET of the BrainRadiology, 2018; 180958 DOI

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