Sonia Lilia Mestizo Gutiérrez*
Es frecuente que la mayoría de las personas de edad avanzada olviden el nombre de alguien o pierdan cosas de vez en cuando, pero cuando olvidan cómo llegar a casa, se confunden con los lugares que conocen bien o hacen preguntas una y otra vez, pueden dar señales de un padecimiento conocido como enfermedad de Alzheimer. La enfermedad de Alzheimer (EA) es la causa más común de demencia y mundialmente se está incrementando el número de personas afectadas debido al incremento de la esperanza de vida. La principal característica de la EA es la pérdida de memoria, sin embargo también existe deterioro cognitivo y pérdida de la orientación, el juicio y el lenguaje. Asimismo, se presentan otros síntomas como angustia, alucinaciones y delirio. En la EA existe muerte neuronal y dos alteraciones típicas: la placa neurítica o placa senil producida principalmente por la proteína beta amiloide y el ovillo neurofibrilar que se forma en las neuronas y su componente principal es la proteína tau.
Síntomas y características
Según la Asociación del Alzheimer, los síntomas comunes de esta enfermedad son: pérdida de la memoria, dificultad para ejecutar tareas familiares (por ejemplo, preparar la comida o hacer una llamada telefónica), problemas del lenguaje (olvido de simples palabras, uso incorrecto de palabras), desorientación de tiempo y espacio, disminución del juicio, problemas con el pensamiento abstracto como colocar cosas en lugares inusuales, extraviar cosas, cambios de humor o comportamiento, cambios de personalidad y pérdida de iniciativa.
Actualmente, no existe cura para la EA, por lo que se ha hecho importante el esfuerzo por descubrir métodos de prevención, diagnóstico más temprano y de fácil acceso, así como tratamientos más efectivos para mejorar la calidad de vida del paciente.
La EA es un trastorno de evolución lenta con una duración promedio de 8 a 12 años. El diagnóstico de la EA combina pruebas psicológicas y de imagen, así como la exclusión de otros trastornos neurológicos. El diagnóstico sólo se confirma por el examen post mortem. Generalmente, cuando se diagnostica un paciente con EA, la patología ya ha avanzado varios años. Los cambios en el cerebro subyacentes a la EA probablemente se desarrollan por lo menos 20 ó 30 años antes de la aparición de los primeros síntomas, por lo que es de suma importancia identificar cambios en el cerebro antes del inicio de dichos síntomas.
Existen dos tipos de EA: genética o familiar, asociada a los genes PS1, PS2, APP; y la forma más común, la EA de aparición tardía o esporádica, asociada al gen APOE4. En la EA familiar el desarrollo de la enfermedad se presenta entre los 30 y 40 años, mientras que la EA tardía se presenta alrededor de los 65 años. Un gran factor de riesgo es la edad avanzada, sin embargo existe la posibilidad de que la combinación de otros factores ambientales y fisiológicos (enfermedad cerebrovascular, hipertensión, niveles elevados de colesterol, herencia genética, obesidad y diabetes) podría desencadenar la enfermedad. La comprensión de la genética de la aparición tardía de la EA puede conducir a una detección temprana, prevención y mejores tratamientos.
Relación con diabetes mellitus, inflamación y estrés
En el inicio de la década de los 90’s, el estudio de Rotterdam estableció la relación inicial entre la EA y la diabetes mellitus (DM). Diversos estudios han propuesto que la EA puede deberse a una señalización defectuosa de insulina en el cerebro. Incluso algunos autores la han denominado “diabetes tipo 3”. Recientemente, se ha establecido que la inflamación del sistema nervioso central (SNC) y periférico es la liga de la DM con la EA. La neuroinflamación y señalización defectuosa de la insulina conducen al daño en la memoria de la EA. Asimismo, se ha demostrado que el estrés oxidativo está asociado con una amplia variedad de enfermedades del SNC, incluyendo a la EA.
Motivados por encontrar una relación entre los niveles de expresión de genes de la EA, diabetes mellitus, inflamación y estrés, que podría ser clave en el desarrollo de la EA, hicimos uso de métodos y modelos de inteligencia artificial, en particular de redes bayesianas como mecanismo de clasificación. Se trabajó con una base de datos pública obtenida de Gene Expression Omnibus DataSet. La expresión de los genes fue tomada del hipocampo (estructura cerebral relacionada con la memoria) de 31 individuos: 9 de control, 7 con enfermedad de Alzheimer incipiente, 8 con enfermedad de Alzheimer moderada y 7 con enfermedad de Alzheimer severa. Las muestras se obtuvieron a través del Banco de Cerebros del Centro de Investigación de la Enfermedad de Alzheimer de la Universidad de Kentucky. Nuestros resultados mostraron una novedosa interacción de varios genes que culmina con disfunción mitocondrial. La interpretación biológica de los resultados indica que la disfunción mitocondrial de la EA es el resultado de la interacción genética del estrés oxidativo, inflamación y DM. La disminución de la actividad mitocondrial en la sinapsis podría ser uno de los primeros eventos de la neurogeneración.
En otro trabajo hicimos uso de árboles de decisión para modelar los niveles de expresión de la EA (incipiente, moderada y severa), la puntuación del MMSE (prueba para detectar el deterioro cognitivo) y el número de ovillos neurofibrilares. El resultado obtenido consideró al MMSE como el atributo más importante que permitió establecer una clasificación de los diferentes estados de la EA y se identificó un nivel tentativo de expresión del gen MAPT que podría iniciar procesos celulares anormales relacionados con la proteína tau asociada a los ovillos neurofibrilares.
Los anteriores resultados demuestran que la fusión entre las neurociencias y la inteligencia artificial constituye uno de los más promisorios tópicos de investigación. Muchos aspectos relacionados con el funcionamiento del cerebro se encuentran actualmente sin explicación y podrían comprenderse mediante el trabajo interdisciplinario de especialistas en ambas áreas.
*Doctora en Investigaciones Cerebrales, Maestra en Inteligencia Artificial y Licenciada en Informática. Académico de carrera de la Facultad de Ciencias Químicas de la región Xalapa, Universidad Veracruzana.
Diseño: L.D.G Francisco J. Cobos Prior
