Un análisis de sangre muestra con gran precisión el riesgo temprano de Alzheimer

Un análisis de sangre muestra con gran precisión el riesgo temprano de Alzheimer

Un simple análisis de sangre podría revolucionar la detección temprana del Alzheimer, proporcionando una herramienta menos invasiva y muy precisa para identificar los riesgos antes de que aparezcan los síntomas.

En un estudio publicado recientemente en la revistaEbiomedicinaLos investigadores evaluaron el rendimiento de los biomarcadores plasmáticos para detectar patología β-amiloide (Aβ) en individuos sin deterioro cognitivo (CU).

La etapa preclínica de la enfermedad de Alzheimer (EA) es un período en el que se produce acumulación de tau fosforilada (P-TAU) y Aβ, pero aún no se trata de deterioro cognitivo. La detección in vivo precisa de esta etapa se basa en la tomografía por emisión de positrones nucleares (PET) y los biomarcadores del líquido cefalorraquídeo (LCR). Sin embargo, la baja accesibilidad, el alto costo y la percepción de que estos métodos son invasivos son barreras importantes.

Por otro lado, los biomarcadores sanguíneos son una alternativa conveniente y mínimamente invasiva. Los biomarcadores publicitarios sanguíneos más prometedores incluyen P-TAU181, P-TAU231, P-TAU217 y Aβ42/40. Estos biomarcadores se alteran significativamente en respuesta al aumento de la exposición a Aβ, y su sensibilidad y capacidad para detectar patología de Aβ a nivel grupal o individual varían.

Sobre el estudio

En el presente estudio, los investigadores evaluaron la solidez y el rendimiento de varios biomarcadores plasmáticos para detectar patología Aβ en individuos con CU utilizando una plataforma de inmunoensayo totalmente automatizada. Estos incluyeron participantes en la cohorte ALFA+ anidada en el estudio Alzheimer's Disease and Families (ALFA) que tenían mediciones iniciales del LCR disponibles. Los sujetos Alfa+ se estratificaron según los valores de corte de Aβ en LCR. Los participantes se consideraron positivos para LCR-Aβ (A+) si su relación LCR-Aβ42/40 era <0,071.

Los sujetos también se clasificaron según el estado de la PET con Aβ utilizando un límite de 12 centiloides. El resultado cognitivo primario fue una versión modificada del compuesto cognitivo preclínico de la enfermedad de Alzheimer (MPACC). Se utilizó la prueba de suma de rangos de Wilcoxon para comparar los datos demográficos entre los grupos de Aβ. Se realizó un análisis de covarianza tipo III para evaluar las diferencias entre grupos de biomarcadores plasmáticos, con tamaños del efecto calculados como cuadrados parciales de ETA (η²) para cuantificar la fuerza de estas diferencias.

Además, los modelos de regresión lineal múltiple examinaron las asociaciones entre los biomarcadores plasmáticos basales y el sexo, la edad, el índice de masa corporal (IMC), la función renal y el estado de portador de la apolipoproteína E (APOE) ε4. Se utilizaron regresiones lineales múltiples para evaluar las asociaciones entre los biomarcadores plasmáticos iniciales, así como entre los cambios longitudinales iniciales y de tres años en la patología primaria, la función cognitiva y los marcadores de neurodegeneración.

Además, el equipo examinó la relación entre los cambios longitudinales en los biomarcadores plasmáticos con cambios longitudinales concurrentes en la patología tau soluble y Aβ, la función cognitiva y los marcadores de neurodegeneración. Todos los modelos de regresión se ajustaron por sexo, edad, función renal e IMC.

Resultados

El estudio incluyó a 400 participantes de CU de la cohorte Alfa+. De estos, el 33,8% eran A+ según la proporción Aβ42/40 del LCR y el 66,2% eran aβ-negativos (A-). Los datos de la PET de amiloide estaban disponibles para 342 participantes y solo el 15,8 % eran A+. En particular, hubo diferencias significativas en todos los biomarcadores plasmáticos entre los grupos A+ y A-, y p-tau217/aβ42 y p-tau217 en plasma mostraron los tamaños de efecto más grandes (η² = 0,28 y 0,23, respectivamente).

La proteína fibrilar glial plasmática (GFAP), la luz de neurofilamento (NFL), la relación P-TAU217/Aβ42 y P-Tau217 aumentaron con la edad, mientras que la relación plasmática Aβ42/40 disminuyó. Las mujeres tenían niveles más altos de -GFAP en plasma; Entre los portadores de ApoE ε4, NFL y Aβ42/40 fueron más bajos, pero p-tau217, p-tau217/aβ42 y p-tau181/aβ42 en plasma fueron más altos. Es importante destacar que las proporciones plasmáticas de Aβ42/40 y P-TAU217/Aβ42 no se vieron afectadas por la función renal, un factor de confusión conocido.

El equipo encontró que Aβ42/40 en plasma (con un área bajo la curva (AUC) de 0,86 para el estado de Aβ en LCR y 0,88 para el estado de Aβ en PET), p-tau217 (AUC = 0,80 para el estado de Aβ en LCR de Aβ en LCR = 0,91 para Aβ en PET), p-tau217/β42 (AUC = 0,91 para Aβ en PET), P-TAU217/β42 (AUC = 0,91 para el estado Aβ del LCR y β; Aβ) y P-TAU181/Aβ42 (AUC = 0,82 para el estado Aβ del LCR; AUC = 0,90 para el estado Aβ de la PET) tuvieron el mayor poder para detectar individuos A+ con CU. El plasma P-TAU217/Aβ42 tuvo el mejor rendimiento para PET A+ (AUC = 0,94). Sin embargo, el trabajo destacó que la solidez del Aβ42/40 plasmático era limitada debido a su sensibilidad a la variabilidad analítica, lo que potencialmente limitaba su utilidad clínica a pesar de su buena precisión de discriminación. GFAP, NfL y p-tau181 en plasma tuvieron un rendimiento general más bajo individualmente, pero su precisión mejoró cuando se combinaron con ApoE4 en plasma (p. ej., agregar ApoE4 en plasma mejoró significativamente la discriminación del estado de Aβ en LCR por p-tau181 en plasma a un AUC de 0,80, y para GFAP y NfL en plasma, las AUC para discriminar el estado de Aβ en LCR y PET variaron de 0,69 a 0,79 con APOE4).

Además, algunos biomarcadores como el plasma Aβ42/40, P-TAU181/Aβ42 y P-TAU217/Aβ42 mostraron asociaciones con los niveles de amiloide PET, incluso en individuos clasificados como PET Aβ negativo, lo que sugiere un aumento temprano (o una disminución de Aβ42/40) antes del Aβ anormal establecido. Se grabó ACKUGLION-AKKUGLISCHE.

Todos los biomarcadores plasmáticos basales se asociaron con bases centiloideas de PET amiloide longitudinal.

Aβ42/40, P-TAU217/Aβ42 y P-TAU181/Aβ42 en plasma se asociaron con reducciones longitudinales en Aβ42/40 en LCR, aunque la asociación para p-tau217/aβ42 se observó después de la eliminación de los exportadores. Además, todos los biomarcadores plasmáticos basales, excepto GFAP, se asociaron con cambios longitudinales en p-TAU181 del LCR. Además, todos los biomarcadores plasmáticos basales con LCR-NFL longitudinal se asociaron con algunas de estas asociaciones (p. ej., para aβ42/40, p-tau181 y p-tau181/aβ42 en plasma), que solo son significativas después de la exclusión de las perspectivas.

El aumento de P-TAU217 y P-TAU217/Aβ42 se asoció significativamente con el grado longitudinal de carga de Aβ. El aumento longitudinal de GFAP en plasma se asoció con una reducción en la acumulación de Aβ42/40 en el LCR y de Aβ-PET; esta última asociación (acumulación de Aβ-PET) solo se observó en individuos que inicialmente tenían PET-Aβ negativo al inicio del estudio. El aumento de -NFL en plasma se asoció con una disminución de -Aβ42/40 en LCR. En particular, los cambios en los biomarcadores plasmáticos no se asociaron con un aumento longitudinal en los cambios cognitivos, lo que los investigadores sugirieron se debió al seguimiento relativamente corto de alrededor de tres años y a la etapa temprana de la cohorte.

Conclusiones

Los resultados muestran que las proporciones plasmáticas de p-tau217 y aβ42/40, P-TAU217/Aβ42 y P-TAU181/Aβ42 fueron los mejores biomarcadores para distinguir a los individuos A+ CU de sus homólogos A-. Además, P-TAU217/Aβ42 tuvo el rendimiento más alto en la detección de individuos PET-A+. Sin embargo, para su aplicación clínica es necesario tener en cuenta la solidez limitada del Aβ42/40 plasmático, como se destaca en el artículo. Todos los biomarcadores plasmáticos basales se asociaron con aumentos longitudinales en el centiloide de la PET. También es importante considerar las limitaciones del estudio, como: B. el diseño de centro único y una cohorte enriquecida en factores de riesgo de EA, que pueden afectar la generalización de los resultados a otras poblaciones. Se necesitan más estudios con muestras más grandes, cohortes más diversas y un seguimiento más prolongado para confirmar y ampliar estos resultados.

Fuentes: