- Investigadoras españolas desarrollan un método basado en inteligencia artificial que analiza la actividad cerebral durante el sueño para detectar el Alzheimer en fases tempranas.
- La técnica, publicada en GeroScience, permite clasificar a los pacientes en tres subgrupos biológicos según biomarcadores clave.
- El sueño resulta esencial en la eliminación de proteínas como la beta-amiloide, y su análisis mediante IA abre la puerta a un cribado no invasivo y económico.
- El equipo prevé que esta herramienta pueda complementar los análisis de sangre y realizarse desde el domicilio, facilitando un acceso más equitativo al diagnóstico precoz.
La enfermedad de Alzheimer sigue siendo uno de los mayores desafíos sanitarios, y la detección en fases iniciales se ha convertido en una prioridad. Ahora, un equipo de investigadoras españolas ha dado un paso adelante al desarrollar un método basado en inteligencia artificial que analiza la actividad cerebral durante el sueño para identificar signos tempranos de la enfermedad. Este enfoque no invasivo podría cambiar la forma en que se aborda el diagnóstico, ya que permite detectar alteraciones neuronales mucho antes de que aparezcan los síntomas clásicos.
El trabajo, publicado en la revista GeroScience, combina registros de polisomnografía con biomarcadores del líquido cefalorraquídeo para clasificar a los pacientes en distintos subgrupos biológicos. La investigación ha sido liderada por la Universidad Carlos III de Madrid (UC3M) y el Hospital Universitario Severo Ochoa de Leganés, en colaboración con centros de Lérida, y demuestra que el análisis de las ondas cerebrales nocturnas mediante técnicas de aprendizaje automático puede identificar de forma fiable alteraciones neuronales tempranas.
Una ventana al cerebro a través del sueño
El sueño es un periodo de alta actividad en el que el cerebro realiza procesos de limpieza celular de residuos metabólicos, entre ellos la proteína beta-amiloide. Existe una relación bidireccional: el Alzheimer altera la arquitectura del sueño y, a su vez, los trastornos del sueño aceleran la progresión de la enfermedad. Según Arrate Muñoz-Barrutia, catedrática de la UC3M e investigadora principal, los registros de actividad eléctrica durante el sueño ofrecen una ventana a procesos biológicos que, con el tiempo, pueden desembocar en los síntomas del alzhéimer. El objetivo es desarrollar una herramienta no invasiva, económica y extensible a la mayor parte de la población, tal como señala la doctora Anna Michela Gaeta, especialista en Neumología del Hospital Severo Ochoa.
Precisión gracias a la inteligencia artificial
El equipo ha analizado una base de datos única que combina polisomnografías con datos de proteínas obtenidos del líquido cefalorraquídeo de pacientes, recopilada previamente por investigadores de Lérida. En el estudio participaron 42 pacientes con Alzheimer leve o moderado y 58 controles cognitivamente sanos. Mediante electrodos colocados sobre el cráneo, se registró la actividad eléctrica durante toda la noche, y la inteligencia artificial procesó esas señales para detectar patrones asociados a la acumulación de proteínas neurodegenerativas. La tecnología logró diferenciar con precisión a personas sanas de pacientes con Alzheimer, y al cruzar los datos con biomarcadores como la beta-amiloide (Aβ42), la tau fosforilada (p-tau181), la tau total (t-tau) y la cadena ligera de neurofilamentos (NfL), el algoritmo identificó tres subgrupos de pacientes con perfiles biológicos distintos desde fases iniciales. Lorena Gallego Viñarás, investigadora de la UC3M, aclara que la IA no busca sustituir pruebas médicas, sino complementar el diagnóstico temprano y permitir un análisis más detallado.
Hacia un cribado accesible
De cara al futuro, los investigadores plantean que estas herramientas basadas en el sueño puedan funcionar de manera complementaria a los análisis de sangre, como el de la proteína p-tau217, que ya comienza a usarse en algunos hospitales españoles aunque no de forma homogénea. La idea es contar con un cribado económico y realizable incluso desde el domicilio, lo que permitiría detectar el Alzheimer preclínico y tratar los trastornos del sueño para ralentizar el deterioro cognitivo. Además, la colaboración entre disciplinas como neurología, neumología e ingeniería se presenta como clave para el avance en este campo. La integración de distintas áreas del conocimiento está allanando el camino para herramientas de diagnóstico más tempranas y menos invasivas, un paso crucial para enfrentar una enfermedad que afecta a millones de personas en todo el mundo.
