Gran avance en el descubrimiento de biomarcadores de la demencia
La demencia es un reto mundial cada vez mayor, con cuarenta millones de personas afectadas en todo el mundo, una cifra que se prevé que se duplique cada veinte años. Solo en Europa, 8,8 millones de personas padecen esta enfermedad. A pesar de sus graves repercusiones personales y sociales, la demencia sigue siendo difícil de diagnosticar en sus primeras fases, ya que los síntomas clínicos suelen aparecer años después del inicio de los cambios patológicos, y existe un solapamiento considerable de los síntomas clínicos entre las distintas causas de demencia.
Enfoque integrador para la identificación de biomarcadores
El equipo del proyecto MIRIADE(se abrirá en una nueva ventana), puesto en marcha con el apoyo de las Acciones Marie Skłodowska-Curie(se abrirá en una nueva ventana), tenía como objetivo acelerar el descubrimiento de nuevos biomarcadores de la demencia(se abrirá en una nueva ventana). «Hemos creado un programa excepcional de investigación y formación para posibilitar enfoques sanitarios de precisión que permitan el diagnóstico precoz, el seguimiento de la enfermedad y la mejora de los resultados de los tratamientos», explica la coordinadora del proyecto Charlotte Teunissen del Centro Médico Universitario de Ámsterdam(se abrirá en una nueva ventana) (UMC).
Grandes avances con el aprendizaje automático
Un logro fundamental del proyecto MIRIADE reside en su enfoque integrador del análisis de los datos y la identificación de los biomarcadores. El consorcio unificó los datos ómicos(se abrirá en una nueva ventana) de muestras de líquido cefalorraquídeo y sangre y remitió más de treinta biomarcadores candidatos para su desarrollo. Combinó la inteligencia artificial (IA), el análisis de datos masivos, las tecnologías de ensayo más avanzadas y la formación en competencias empresariales, lo que hizo avanzar tanto el descubrimiento científico como la aplicación clínica. Las herramientas de IA desarrolladas se diseñaron para ayudar a los estudiantes de doctorado e investigadores del proyecto a determinar qué proteínas, de entre miles, merecían ser investigadas. Se basaron en conjuntos de datos existentes, revisiones bibliográficas y datos experimentales recogidos dentro del propio proyecto. En Luxemburgo, por ejemplo, los investigadores aplicaron modelos estadísticos detallados y técnicas de prospección de textos. Con este enfoque de datos multicapa se logró que los modelos de aprendizaje automático predijeran qué proteínas eran no solo biológicamente relevantes, sino también factibles de medir en el LCR o la sangre. Otro uso relevante de la IA fue evaluar si una determinada proteína podía detectarse utilizando anticuerpos, reactivos que se unen a las proteínas diana. «Normalmente hay un poco de ensayo y error en este proceso», dice Teunissen. «Pero los modelos de IA ayudaron a predecir si era probable que una interacción anticuerpo-proteína funcionara antes incluso de que la probáramos en el laboratorio». Para tres de los quince estudiantes de doctorado del proyecto, la IA no fue solo un método de investigación, sino el eje principal de sus investigaciones. Los beneficios de esta iniciativa han ido mucho más allá del ámbito del proyecto MIRIADE. Estos modelos sirven de base a nuevos proyectos de investigación neurodegenerativa y ofrecen una forma más inteligente de encontrar biomarcadores que funcionen en el mundo clínico real.
Validación de biomarcadores y desarrollo de ensayos
Gracias a este enfoque de datos masivos se lograron avances notables en el desarrollo de los ensayos de biomarcadores y su validación clínica. Mediante tecnologías avanzadas de proteínas, en MIRIADE se logró desarrolla y validar clínicamente ensayos para dieciséis biomarcadores. Entre los biomarcadores prioritarios estaban la dopamina descarboxilasa para la demencia, la acuaporina-4 para la enfermedad de Alzheimer y los biomarcadores sinápticos(se abrirá en una nueva ventana) SNAP-25 y VAMP-2 en sangre para la demencia frontotemporal y la enfermedad de Alzheimer.
Trasladar los resultados a la práctica clínica
La aplicación de los hallazgos de MIRIADE a usos clínicos y diagnósticos está muy avanzada. Los biomarcadores como la dopamina decarboxilasa ya se han aplicado en los ensayos clínicos iniciales, y los ensayos de proteina τ en plasma están siendo objeto de una evaluación prospectiva. En cuanto a otros biomarcadores, está previsto llevar a cabo estudios de validación retrospectivos y prospectivos para perfeccionar su aplicación clínica. Además, en el proyecto se ha creado una hoja de ruta completa para orientar el futuro desarrollo de los biomarcadores. Este marco incluye las mejores prácticas para la integración de los datos masivos, el desarrollo de ensayos y la validación clínica, así como enfoques para fomentar la colaboración de las partes interesadas con el fin de acelerar la traslación de los biomarcadores a la práctica. De cara al futuro, el equipo de MIRIADE continuará su labor perfeccionando la validación de los biomarcadores, ampliando la producción de ensayos y buscando financiación para avanzar en sus descubrimientos. El equipo de MIRIADE está dando forma a un futuro en el que el diagnóstico a tiempo y el tratamiento eficaz mejoren significativamente la evolución de los pacientes y reduzcan la carga socioeconómica de la demencia en todo el mundo.
