En concreto, los expertos han descubierto que a medida que aumentaba la severidad del Alzheimer, las proteínas eran más largas, más rígidas y más agrupadas. Asimismo, y tras comprobar este hecho, los científicos introdujeron información sobre los biomarcadores y varios otros factores (incluyendo las puntuaciones de las evaluaciones cognitivas de los pacientes) en un algoritmo diseñado para calificar la gravedad de la enfermedad, comprobando que la ecuación podría identificar las etapas de la enfermedad y la progresión.
La información utilizada en el estudio provino de una base de datos de muestras de líquido espinal y sangre de pacientes vistos por el coautor del estudio Douglas Scharre, profesor de neurología clínica y psiquiatría en el Instituto Neurológico del Centro Médico Wexner de Ohio State.
"Con una herramienta como ésta puede predecir cuán rápido va a pasar esta enfermedad, y actualmente no podemos hacer eso. Mirar múltiples indicadores de la enfermedad de una sola vez aumenta la fiabilidad del diagnóstico y el pronóstico", han explicado los investigadores, cuyo trabajo ha sido publicado en la revista 'Science Advances'.
Ahora bien, los autores han reconocido que es "demasiado pronto" para estimar cuántas herramientas de este tipo costaría si se desarrollaran para su uso rutinario, pero sí han asegurado que identificar un análisis de sangre, en lugar de uno que se basa en el líquido cefalorraquídeo, sería clave para minimizar los riesgos y costos.
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