Un estudio internacional, liderado por equipos de la Queen Mary University of London y varias instituciones estadounidenses, demostró que un marcador digital, calculado a partir de la actividad cerebral durante el sueño, predice el riesgo de desarrollar demencia años antes de la aparición clínica de los síntomas.
El trabajo, publicado en Proceedings of the National Academy of Sciences y reseñado por medios como New Scientist y ScienceDaily, pone foco en el llamado Brain Age Index (BAI), un valor derivado mediante inteligencia artificial que mide la diferencia entre la “edad cerebral” y la edad cronológica a partir de registros de electroencefalografía (EEG) durante el sueño.
El BAI se obtiene utilizando algoritmos de machine learning que analizan microestructuras de la señal de EEG durante el sueño nocturno. Estas microestructuras, que incluyen patrones de ondas cerebrales específicas, se han relacionado con funciones cognitivas y muestran cambios con la edad.
El estudio integró datos de cinco grandes cohortes longitudinales de Estados Unidos, incluyendo el Multi-Ethnic Study of Atherosclerosis (MESA), el Atherosclerosis Risk in Communities (ARIC), el Framingham Heart Study-Offspring Study (FHS-OS), el Osteoporotic Fractures in Men Study (MrOS) y el Study of Osteoporotic Fractures (SOF).
En total, se analizaron datos de más de 7.100 personas adultas sin demencia al inicio del seguimiento, con edades comprendidas entre los dieciocho y los ochenta y cinco años. El proceso varió entre cohortes: desde un promedio de 3,6 años en MrOS hasta casi 17 años en ARIC.
Se registraron cientos de casos de demencia incidentes a lo largo del tiempo, permitiendo un análisis robusto de la asociación entre BAI y el desarrollo de la enfermedad.
Según ScienceDaily, esta métrica podría facilitar el diagnóstico precoz, la monitorización de intervenciones preventivas y la identificación de personas en riesgo mucho antes de que se evidencie la pérdida de memoria u otros síntomas.
Asociación entre el BAI y el riesgo de demencia
El análisis reveló que, por cada aumento de 10 años en el BAI (es decir, cuando la edad cerebral medida por EEG durante el sueño está diez años por encima de la edad real), el riesgo de desarrollar demencia aumentó en un 39%.
Esta asociación se mantuvo incluso al ajustar por factores de confusión como enfermedades coexistentes, apnea del sueño y la genética vinculada a la demencia, como el alelo APOE ε4. El estudio también demostró que la relación era consistente en hombres y mujeres y a lo largo de diferentes grupos etarios.
El BAI se presenta como un biomarcador digital con capacidad predictiva, que se sostiene tras excluir variables clínicas y genéticas. Entre los cientos de casos de demencia detectados, el análisis fue posible gracias al seguimiento longitudinal y a la amplitud de las cohortes.
La investigación plantea que el uso de una métrica digital objetiva podría superar la variabilidad inherente a los instrumentos tradicionales de valoración cognitiva.
Según ScienceDaily, la métrica ofrece la posibilidad de monitorizar la efectividad de nuevos tratamientos y de personalizar el abordaje preventivo a partir de la identificación de personas con mayor vulnerabilidad.
Aplicaciones y futuro del BAI en la medicina preventiva
Expertos citados por New Scientist destacan que el BAI es un biomarcador no invasivo, accesible y apto para estudios poblacionales. Su análisis se basa en polisomnografías domiciliarias, lo que permite a la herramienta ser utilizada en entornos comunitarios y no solo en laboratorios especializados.
Los autores del estudio sugieren que el BAI podría incorporarse en el futuro a chequeos rutinarios de salud cerebral, aportando información clave para la prevención y la toma de decisiones clínicas.
El uso de inteligencia artificial e interpretación automática de EEG reduce tanto la variabilidad como el sesgo humano, optimizando la reproducibilidad y aplicabilidad de la herramienta en diferentes contextos. Esta capacidad hace del BAI un recurso potencial para sistemas de salud pública y atención primaria.
La investigación sobre la edad digital del cerebro y su vínculo con el deterioro cognitivo avanza con fuerza a nivel global. Según MedPage Today y Nature News, laboratorios de Europa, Asia y América del Norte ya exploran nuevas métricas basadas en señales fisiológicas como el ritmo cardíaco o los patrones de actividad diaria.
El consenso empieza a consolidarse: la integración de biomarcadores digitales y algoritmos de inteligencia artificial podría redefinir la prevención de las enfermedades neurodegenerativas en las próximas décadas, anticipando riesgos mucho antes de que aparezcan los primeros síntomas.
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