En los nuevos laboratorios no hay batas blancas

“Cada enfermedad posee una representación algorítmica. Conocer esa fórmula ayudará a determinar alertas tempranas muy precisas”. Esta frase llama poderosamente la atención porque se trata de una de las claves de la medicina personalizada, la denominada medicina del futuro. Básicamente se trata de conocer el modelo matemático que esconde el origen y la progresión de una enfermedad en un individuo concreto.

Actualmente existen pocas empresas en el mundo que estén poniendo el foco en estos desarrollos. De hecho podríamos decir que las pocas que existen están actuando como complemento y apoyo de la investigación clínica y no como precursora de la misma.

En realidad se trata de laboratorios “muy especiales” en el que no se analizan muestras biológicas ni se secuencian genes, sino que se trabaja únicamente con datos y con sofisticados modelos algorítmicos bajo criterios de computación predictiva (In Sílico).

Por ejemplo, poca gente sabe que la mayoría de diagnósticos de enfermedades neurodegenerativas se realizan a través de tests declarativos tales como Folstein, UPDRS, Codex, etc… y no tanto a través de pruebas clínicas o neuro-imágenes.

Lo cierto es que al igual que todas las enfermedades neurodegenerativas poseen una identificación en relación a ciertos defectos en las proteínas asociadas a la expresión de algunos genes, todas ellas poseen un patrón matemático único que la distingue de las demás.

ALGORITMOS Y LA ENFERMEDAD DE PARKINSON

La enfermedad de Parkinson posee una gran diversidad en sus síntomas y en la intensidad de los mismos a pesar de que se la relaciona mayoritariamente con temblores incontrolados y rigidez motora. Aun así, confluyen aspectos relacionados con el deterioro cognitivo, la ansiedad o bien la depresión, con diferente magnitud e intensidad.

Ponemos como ejemplo que se han apreciado pacientes con un riesgo de caída muy alto, con afección elevada y con nulo deterioro cognitivo, mientras otros mostraban un bajo riesgo de caída, una moderada afección y un deterioro cognitivo muy visible.

Un reciente estudio realizado por la empresa tecnológica hispano-israelita Jacobson, Steinberg & Goldman, afincada en la ciudad de Valencia, con el apoyo de la Asociación Parkinson Gandía Safor y de la Cátedra Innovación de la Universidad Politécnica de Valencia Campus Gandía, ha permitido determinar la probabilidad de padecer la Enfermedad de Parkinson y con ello, su alerta temprana. Así mismo, también identifica qué tipo de manifestación o sintomatología inicial mostrarán los potenciales afectados.

El modelo matemático utilizado es el denominado ADNe®, el cual ya se aplicó con éxito en la alerta temprana de la Enfermedad de Alzheimer en 2018.

Dicho algoritmo genera una simulación de la estructura de la liberación combinada de los diferentes neurotransmisores, el cual marca un indicador centesimal que además de fijar la probabilidad.

En el caso de ofrecer una tasa reducida, determina una afección lenta y de baja intensidad, mientras que si dicho indicador es elevado, anticipa una evolución rápida y de alta intensidad. Así mismo, también indica si la manifestación inicial incidirá en el sistema motor, en el deterioro cognitivo, etc…

El vehículo que captura de datos es un sencillo test denominado “Azulay Bernstein” que consta de 29 breves enunciados y cuya duración a la hora de cumplimentarlo es inferior a 2 minutos.

Dicho estudio se ha realizado a los largo del presente año 2022 y ha contado con una muestra de 7.200 personas, de las cuales únicamente 28 estaban diagnosticadas previamente con dicha patología mostrando una amplia diversidad en sus manifestaciones sintomáticas. De hecho, estos 28 sujetos fueron detectados y de las 7.172 personas restantes, el algoritmo indicó qué personas (el 2,89%) padecerán esta enfermedad antes de cumplir 80 años de edad, a pesar de que las cifras oficiales arrojan una tasa del 6% de afectados.

Esta diferencia se debería al elevado número de personas oficialmente no diagnosticadas, a la confusión que generan síntomas muy similares pertenecientes a otras patologías, y a que según los resultados obtenidos, el 64,29% de los afectados serán relativamente silentes o lo que es lo mismo, no presentará evidencias claras, ya que mantendrán una lenta evolución y una leve intensidad que se solaparán con otras alteraciones, no solo neurodegenerativas sino también fisiológicas.

Por ejemplo, gracias a este estudio se ha empezado a considerar, entre otras muchas cosas, que la no siempre presente depresión resultante de la Enfermedad de Parkinson correspondería a una ausencia de demanda inhibidora del neurotransmisor serotonina y no a una frustración subjetiva consciente, tal y como se había pensado hasta ahora.

Así mismo, conociendo con antelación las manifestaciones o síntomas iniciales, las actividades pautadas podrán adecuarse a dichos síntomas específicos, ralentizando y/o bloqueando la progresión de la enfermedad.

¿HACIA DÓNDE VAMOS?

La siguiente fase del estudio ya ha comenzado y pretende concretar si realmente un paciente padecerá la Enfermedad de Parkinson u otras patologías con síntomas similares como por ejemplo, demencia en cuerpos de Lewy, enfermedad de Alzheimer, enfermedad de Huntington, demencia fronto temporal, epilepsia nocturna, etc…

Este es un claro ejemplo de una innovadora línea de investigación relacionada con el uso de modelos matemáticos para fijar alertas tempranas y propuestas farmacológicas y con ellas, pautar rutinas que retrasen la aparición y/o progresión de diferentes patologías neurodegenerativas. @mundiario