El diagnóstico temprano de las enfermedades neurodegenerativas presenta una ventana de oportunidad crucial para el tratamiento efectivo de estas condiciones. Tradicionalmente, el diagnóstico se ha enfrentado al reto de identificar la enfermedad cuando los síntomas ya son evidentes, lo que a menudo significa que el daño cerebral es irreversible. Sin embargo, un reciente avance por parte de un equipo de investigación español ha abierto la posibilidad de anticiparse al desarrollo de demencias años antes de que los síntomas clínicos aparezcan, mediante el uso de un biomarcador innovador.
Este biomarcador se basa en la combinación de electroencefalogramas (EEG), una técnica económica y no invasiva para medir la actividad cerebral, y algoritmos de inteligencia artificial (IA) que analizan los datos del EEG en busca de patrones específicos asociados con las alteraciones cerebrales tempranas. De esta forma, es posible predecir el riesgo de demencia con hasta siete años de antelación, lo que representa un avance significativo en la detección precoz de estas enfermedades.
El estudio se centra en personas con deterioro cognitivo subjetivo, quienes reportan problemas de memoria pero cuyos tests cognitivos muestran resultados normales, lo que previamente representaba un desafío diagnóstico. El uso de este biomarcador en 88 adultos mayores ha demostrado una precisión notable en distinguir entre quienes desarrollarán demencia y quienes no.
Este método no solo es relevante desde un punto de vista tecnológico, sino también clínico, pues actualmente los métodos más fiables para predecir enfermedades como el Alzheimer requieren procedimientos invasivos o costosos. La integración de un sistema basado en EEG e IA podría facilitar la implementación en atención primaria o consultas neurológicas de rutina, ofreciendo una solución accesible y no invasiva para la detección temprana de neurodegeneraciones. El objetivo final es aprovechar este diagnóstico precoz para aplicar tratamientos emergentes al inicio de la enfermedad, mejorando significativamente la calidad de vida de los pacientes.