Los investigadores han desarrollado un nuevo método para identificar a las personas con mayor riesgo genético de desarrollar la enfermedad de Alzheimer antes de que aparezcan los síntomas analizando su genética, lo que podría ayudar a acelerar la creación de nuevos tratamientos, según publican en la revista de ‘PLOS Genetics’.
Aunque algunos tratamientos contra el Alzhéimer pueden aliviar los síntomas, ha sido un reto desarrollar tratamientos para prevenir o ralentizar la progresión de la enfermedad. Algunos ensayos clínicos en los que se han investigado posibles tratamientos no han tenido éxito porque se trataba de pacientes cuya enfermedad estaba demasiado avanzada para ser tratada. Unos métodos mejores para identificar a las personas con alto riesgo de desarrollar Alzheimer podrían ayudar a la investigación de tratamientos.
Ahora, una investigación del Instituto Broad del MIT y la Universidad de Harvard (Estados Unidos) analizaron los datos de 7,1 millones de variantes comunes del ADN -alteraciones de la secuencia estándar del ADN- de un estudio anterior que incluía a decenas de miles de personas con o sin Alzheimer.
Utilizaron estos datos para desarrollar un método novedoso que predice el riesgo de Alzheimer de una persona, dependiendo de las variantes de ADN que tenga. A continuación, refinaron y validaron el método con datos de más de 300.000 personas adicionales.
Para demostrar el potencial del nuevo método, los investigadores lo aplicaron para determinar el riesgo de Alzhéimer de cada uno de los 636 donantes de sangre y examinaron si los niveles sanguíneos de alguna de las 3.000 proteínas eran más altos o más bajos de lo normal en aquellos identificados como de alto riesgo.
El análisis sacó a la luz 28 proteínas que podrían estar relacionadas con el riesgo de padecer Alzhéimer, entre ellas varias que nunca se habían estudiado en la investigación de la enfermedad. El estudio de estas proteínas podría revelar nuevas direcciones para el desarrollo de fármacos y nuevos biomarcadores de la enfermedad neurocognitiva.