Cómo pueden ayudar los grandes datos en el tratamiento de la enfermedad de Alzheimer

 

Cómo pueden ayudar los grandes datos en el tratamiento de la enfermedad de Alzheimer

Aproximadamente 44 millones de personas en todo el mundo sufren de la enfermedad de Alzheimer y el costo de la atención asciende al uno por ciento del PIB mundial. Esto supone una enorme carga para los presupuestos públicos y el sistema de salud. Dejar esto desatendido supondrá una grave amenaza para la economía mundial. Durante la última década, se han hecho muchos intentos de desarrollar un tratamiento para la enfermedad, pero sin éxito. Los intentos han dado lugar definitivamente a conocimientos más ricos, pero aún así, no estamos cerca de encontrar una cura permanente.

Una de las principales barreras que hay que superar son los muchos subgrupos indefinidos de deterioro cognitivo leve. Básicamente, el Alzheimer es una amplia categoría de enfermedad con otros subgrupos como resultado de la interacción de factores genéticos, no genéticos y ambientales. Cuando un investigador desarrolla una droga particular destinada a una sola de las muchas vías biológicas, las personas con otras formas de la enfermedad que la consumen no tendrán ningún alivio.

La Iniciativa de Neuroimágenes de la Enfermedad de Alzheimer ( ADNI ) une a los investigadores con datos de estudio mientras trabajan para definir la progresión de la enfermedad de Alzheimer. Se tomó un gran volumen de datos de dos grandes estudios de ADNI en los que se aplicó un algoritmo de agrupación multicapa para identificar grupos de enfermedades similares. Esta investigación fue dirigida por Dragan Gamberger, Ph.D., un experto en inteligencia artificial del Instituto Rudjer Boskovic en Croacia y P. Murali Doraiswamy, M.D., profesor de psiquiatría y director del programa de trastornos neurocognitivos en Duke Health. Cerca de 562 personas fueron sometidas a pruebas de cognición, escáneres cerebrales y biomarcadores del líquido cefalorraquídeo y se les hizo un seguimiento durante un período de cinco años.

Surgieron dos grupos, el de los «declinantes rápidos» y el otro de la «enfermedad de movimiento lento». Los declinantes rápidos avanzaron hacia la demencia a una tasa cinco veces mayor que el otro grupo. Ciertos cambios en el cerebro y los genes son imperativos para esta enfermedad. Los investigadores utilizan cada vez más la extracción de datos para agrupar toda la vasta información de manera imparcial a fin de sacar a la luz las pautas e identificar a los que corren mayor riesgo de contraer esta enfermedad.

Los pacientes y cuidadores anteriores tenían que dar entrevistas en persona para que los síntomas de la enfermedad fueran registrados y analizados. Esto demostró ser un proceso extremadamente largo. Grandes datos y análisis simplificaron este proceso de investigación en gran medida. El software y las aplicaciones ahora pueden ser utilizados para mantener un seguimiento de la función cognitiva de los pacientes y facilitar el procedimiento de diagnóstico para los médicos. Digamos, por ejemplo, Lumosity – es una plataforma de juegos para el cerebro en la que los datos de puntuación del usuario se utilizan para la detección temprana del Alzheimer antes de que se produzca una pérdida neuronal permanente. La automatización del proceso de diagnóstico permitirá que la investigación se lleve a cabo a gran escala y el análisis ayudará a combinar el análisis semántico con el patrón de comportamiento.

Como el Alzheimer es una enfermedad altamente estigmatizada, el reclutamiento de pacientes para la recolección de datos experimentales solía ser un proceso difícil. Los pacientes y los cuidadores ahora utilizan ampliamente las fuentes en línea para buscar el estado de su enfermedad y publicar preguntas en los foros en línea. Los grandes análisis de datos pueden hacer uso de algoritmos avanzados para reunir datos y generar conocimientos sobre la densidad de los pacientes.

Además, con el aumento del volumen de datos relacionados con factores genéticos, no genéticos y ambientales, se necesitará un gran análisis de los datos para procesar, analizar y generar conocimientos que puedan conducir posteriormente a encontrar nuevas curas para esta enfermedad.

Extractos de un artículo de Alzforum articula el tema y el potencial de forma adecuada:

«Los estudios genéticos que estamos haciendo ahora están limitados por el tamaño de las muestras», señaló Zaven Khachaturian, editor de la revista Alzheimer$0027s & Dementia, en Washington, DC. «Necesitamos tener muestras muy grandes porque la genética y la complejidad de la enfermedad es enorme». Este tipo de análisis de «grandes datos» sería un excelente elemento en los esfuerzos internacionales de la EA, acordó George Vradenburg, quien preside el grupo de apoyo USAgainstAlzheimer$0027s [y convocante de la Iniciativa Global CEO sobre la Enfermedad de Alzheimer] con sede en Washington, DC. La combinación de los genomas, los perfiles de química sanguínea y las imágenes cerebrales de un gran número de sujetos debería ayudar a los investigadores a comprender quiénes están en riesgo de padecer demencia y a qué vías biológicas dirigirse con los tratamientos, dijo.

Se espera que el número de personas que sufren de Alzheimer alcance los 115 millones en 2050. Esta enfermedad degenerativa pronto supondrá una enorme carga para las economías de los diferentes países y es casi irresponsable si se piensa que esta cuestión no es lo suficientemente digna de atención.

Leave a Comment!