Físicos de la Universidad Nacional de Australia (ANU) han combinado nanotecnología, inteligencia artificial y biología molecular para idear una nueva forma de buscar marcadores proteicos de la enfermedad de Alzheimer en la sangre. Estos marcadores son signos reveladores de neurodegeneración temprana, y la detección temprana es nuestra mejor defensa para no intervenir eficazmente en la progresión de la enfermedad de Alzheimer. Si bien actualmente no existe cura para la enfermedad, si los síntomas se pueden detectar con hasta 20 años de anticipación cuando aparecen por primera vez, tiene el potencial de cambiar drásticamente los resultados de salud.
Si bien gran parte de la investigación se ha centrado en el desarrollo de terapias dirigidas para tratar la enfermedad de Alzheimer en etapa avanzada, también se han logrado grandes avances en el campo del diagnóstico avanzado.
El coautor, el profesor Patrick Kluth, de la Escuela de Investigación Física de la Universidad Nacional de Australia, dijo: "Actualmente, el diagnóstico de Alzheimer se basa principalmente en evidencia de deterioro intelectual en una etapa en la que la enfermedad ha dañado gravemente el cerebro. La detección temprana es crucial para un tratamiento eficaz, pero a menudo requiere procedimientos invasivos y costosos, como punciones lumbares en el hospital, que pueden suponer una carga física y mental para los pacientes".
Los investigadores han desarrollado un chip de silicio ultrafino cubierto de agujeros a nanoescala, conocidos como nanoporos sólidos. Luego se coloca una pequeña cantidad de sangre en el chip y, mediante el proceso de transferencia de nanoporos, se puede separar la compleja mezcla de proteínas de la sangre. Luego, el chip se inserta en un dispositivo del tamaño de un teléfono móvil, donde un algoritmo de inteligencia artificial busca proteínas que coincidan con una firma proteica asociada con la enfermedad de Alzheimer de aparición temprana.
Los investigadores descubrieron que al clasificar las señales de proteínas según las propiedades de la señal, el modelo tenía una precisión significativamente alta (96,4% de especificidad) en la identificación de cuatro combinaciones de proteínas aprendidas por máquina. Debido a que las proteínas contienen patrones genéticos únicos y personalizados, podrían desempeñar un papel aún mayor en el diagnóstico médico si se contara con la tecnología adecuada.
El coautor Shankar Dutt, investigador de la Universidad Nacional de Australia, dijo: "Si la persona puede descubrir su nivel de riesgo con tanta antelación, entonces tendrá tiempo suficiente para empezar a hacer cambios agresivos en su estilo de vida y estrategias de tratamiento farmacológico que puedan ayudar a frenar la progresión de la enfermedad".
Los investigadores señalan que si bien la nueva tecnología se centra en la enfermedad de Alzheimer, los algoritmos que utiliza pueden entrenarse para buscar otras enfermedades y detectarlas simultáneamente. Estas enfermedades incluyen la enfermedad de Parkinson, la esclerosis múltiple (EM) y la esclerosis lateral amiotrófica (ELA).
"La sangre es un fluido complejo que contiene más de 10.000 moléculas biológicas diferentes", dijo Dutt. "Al emplear técnicas de filtración avanzadas y aprovechar nuestra plataforma de nanoporos, combinada con nuestros algoritmos inteligentes de aprendizaje automático, podremos identificar las proteínas más esquivas".
Clouse añadió que el equipo espera que la tecnología de detección esté disponible en los próximos cinco años, lo que permitirá a los pacientes obtener resultados "casi en tiempo real".
"Esta prueba rápida y sencilla puede ser realizada por médicos de cabecera y otros médicos, eliminando la necesidad de visitas al hospital y es particularmente conveniente para las personas que viven en áreas regionales y remotas", dijo.
La investigación fue publicada en la revista SmallMethods.