Una tesis realizada en la UPNA identifica biomarcadores cerebrales que pueden contribuir a detectar antes la ELA

NAVARRA INFORMACIÓN

Una tesis realizada en la UPNA identifica biomarcadores cerebrales que pueden contribuir a detectar antes la ELA

El ingeniero Juan Carlos Quizhpilema encuentra alteraciones asociadas a la enfermedad que no aparecen en resonancias magnéticas convencionales

La resonancia magnética cerebral avanzada permite detectar alteraciones características de la esclerosis lateral amiotrófica (ELA) que no son visibles en una resonancia convencional. Esta es una de las conclusiones de la tesis doctoral del ingeniero biomédico Juan Carlos Quizhpilema Cedeño (Quito, Ecuador, 1992), defendida en la Universidad Pública de Navarra (UPNA). La investigación identifica varios biomarcadores de imagen, es decir, cambios detectables en la resonancia magnética, que pueden ayudar a diagnosticar y seguir la enfermedad. Los dos más prometedores son la acumulación de hierro en la corteza motora (la zona del cerebro que controla los movimientos voluntarios) y el daño en el tracto corticoespinal (la principal vía de comunicación entre el cerebro y la médula espinal). Estos hallazgos pueden contribuir a mejorar el diagnóstico y el seguimiento de una enfermedad cuyo reconocimiento clínico continúa siendo complejo en sus fases iniciales.

Juan Carlos Quizhpilema Cedeño, nuevo doctor por la UPNA, fotografiado en NAIR Center.

“La ELA es una de las enfermedades neurológicas más devastadoras que existen —afirma Juan Carlos Quizhpilema—. Afecta a las neuronas encargadas de controlar el movimiento voluntario: las que van desde el cerebro hasta la médula espinal, y desde la médula hasta los músculos. Cuando estas células nerviosas mueren, el cuerpo pierde progresivamente su capacidad de moverse, hablar, tragar y, finalmente, respirar. La inteligencia y la memoria, sin embargo, permanecen intactas en la mayoría de los casos, lo que hace la experiencia aún más dura para quien la padece”.

En España, la enfermedad afecta cada año a entre 1,4 y 2,7 personas por cada 100.000 habitantes, con una esperanza de vida media de 3 a 5 años tras el diagnóstico. En el caso de Navarra, se detectan entre diez y doce nuevos casos anuales. Además, desde la aparición de los primeros síntomas hasta la confirmación del diagnóstico suelen transcurrir entre doce y dieciocho meses. “Todo ese tiempo perdido es un periodo en el que el daño neurológico avanza sin freno y sin que el paciente reciba el tratamiento más adecuado”, apunta el investigador.

Esta demora en el diagnóstico se debe, en gran medida, a que no existe una prueba de laboratorio o de imagen que permita identificar la ELA con certeza en sus etapas iniciales, por lo que el diagnóstico se basa en la observación clínica de los síntomas y en la exclusión de otras enfermedades, “un proceso lento y a menudo frustrante tanto para los pacientes como para sus familias”.

Tecnología para detectar antes la enfermedad

Con el fin de avanzar hacia herramientas más objetivas, esta tesis doctoral, realizada en el Complejo Hospitalario de Navarra y la UPNA, ha analizado si la resonancia magnética cerebral avanzada puede ayudar a detectar antes la enfermedad o, al menos, a confirmar con mayor rapidez y precisión su presencia.

“La resonancia magnética es una técnica que aprovecha las propiedades magnéticas de las moléculas de agua del cuerpo para generar imágenes detalladas del interior del cerebro —explica el autor de la investigación—. Hoy en día, las resonancias más avanzadas no solo muestran la anatomía cerebral, sino que pueden medir cómo fluye la sangre por el cerebro, cómo se organizan las fibras nerviosas o qué zonas están activas o en reposo”.

Para realizar la investigación, se reclutó durante tres años a pacientes diagnosticados de ELA en la consulta de Neurología del Hospital Universitario de Navarra. A estas personas se les realizaron resonancias magnéticas avanzadas en un equipo de 3 Teslas, “superior a la potencia de una resonancia estándar”, y sus resultados se compararon con los de un grupo de personas sanas. El estudio incluyó, además, un seguimiento a los seis meses para observar la evolución de los cambios detectados.

La investigación examinó el cerebro de los pacientes desde cuatro perspectivas complementarias. En primer lugar, una de las técnicas utilizadas permitió detectar pequeños depósitos de hierro en el cerebro. En concreto, se observó una acumulación significativa en la corteza motora primaria, la región encargada de controlar los movimientos voluntarios. Esta diferencia con respecto al grupo sano fue estadísticamente “muy marcada”, lo que refuerza el valor de este hallazgo como posible herramienta diagnóstica.

En segundo lugar, mediante técnicas de difusión, que estudian cómo se mueven las moléculas de agua a lo largo de las fibras nerviosas, se identificaron alteraciones en el tracto corticoespinal, la principal vía de comunicación entre el cerebro y la médula espinal. Los resultados mostraron signos de deterioro de la mielina, la capa protectora de las neuronas, así como daño estructural en estas fibras nerviosas. “Estos cambios se encontraron ya en fases tempranas o intermedias de la enfermedad”, añade Juan Carlos Quizhpilema.

Midiendo la sangre que llega al cerebro

El trabajo analizó también el flujo sanguíneo cerebral mediante una técnica de perfusión, que permite medir cuánta sangre llega a cada zona del cerebro sin necesidad de administrar contraste. A través de este procedimiento, se detectaron regiones con riego sanguíneo alterado en pacientes con ELA. “Esta técnica, prácticamente no explorada hasta ahora en este contexto, abre una nueva ventana para entender cómo la enfermedad afecta al funcionamiento cerebral”, señala el investigador.

Finalmente, el estudio identificó alteraciones en la conectividad entre distintas regiones del cerebro, pues este órgano “no funciona como un conjunto de zonas aisladas, sino como una red de áreas que se comunican constantemente entre sí”. Estos cambios se observaron incluso cuando el cerebro se encontraba en estado de reposo, es decir, sin realizar ninguna tarea concreta, lo que apunta a modificaciones en la comunicación interna de las redes cerebrales asociadas a la enfermedad.

Los resultados de la investigación indican que los patrones de daño cerebral detectados son lo “suficientemente específicos” como para ayudar a diferenciar la ELA de otras patologías con síntomas similares. Esta capacidad de discriminación resulta especialmente relevante en la práctica clínica, donde el diagnóstico puede ser lento y complejo.

Además, el seguimiento realizado a los seis meses mostró que algunos de estos indicadores “evolucionan de forma coherente” con el deterioro clínico. Esta observación refuerza su interés no solo para apoyar el diagnóstico, sino también para monitorizar la progresión de la enfermedad y evaluar en el futuro la eficacia de posibles tratamientos en ensayos clínicos.

“En definitiva, este trabajo supone un paso adelante en el camino hacia una herramienta objetiva, no invasiva y reproducible que pueda integrarse en la práctica clínica habitual para mejorar la vida de las personas con ELA: llegar antes al diagnóstico, seguir mejor la evolución de la enfermedad y, en el futuro, medir con mayor precisión si un tratamiento funciona”, concluye el investigador, cuya tesis doctoral ha sido dirigida por Teresa Cabada Giadás, jefa de la Sección de Neurorradiología del Hospital Universitario de Navarra y profesora asociada asistencial de la UPNA, y Marisol Gómez Fernández, catedrática e investigadora del Instituto INAMAT2 de la UPNA y directora científica del Navarra Artificial Intelligence Research Center (NAIR Center).

Breve currículum

Juan Carlos Quizhpilema finalizó el grado en Ingeniería Mecatrónica en la Universidad UTE (Ecuador) en 2019. Posteriormente, se trasladó a la UPNA para cursar el Máster Universitario en Ingeniería Biomédica, que completó en 2021. En 2022, inició en la institución académica navarra el programa de doctorado TECOMBER (Tecnologías de las Comunicaciones, Bioingenierías y Energías Renovables) , etapa en la que cursó también el título propio de Experto en Ciencia de Datos y Machine Learning de la UPNA. A lo largo de este periodo, ha participado en varios proyectos de investigación relacionados con imagen médica.

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joffeca@gmail.com el 25-01-2022 en : De la socialdemocracia al ...

Muy buen artículo, que pone en evidencia lo que es y lo que fue, desde su fundación, el PS. Todo populismo, mentira y corrupción. Baste saber que ...
joffeca@gmail.com el 25-01-2022 en : De la socialdemocracia al ...

Llevo leído muchos artículos del autor y, si bien todos son acertados, me refiero a este como uno de los más completos en cuanto se refiere a com ...

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