El Alzheimer es una de las principales causas de demencia y representa un desafío creciente para la salud pública. Aunque investigaciones recientes han identificado múltiples factores de riesgo, la mayoría de los estudios se centran en comorbilidades aisladas en lugar de analizar progresiones complejas y secuenciales. Un estudio publicado en eBioMedicine aborda esta brecha al identificar trayectorias multi etapa que culminan en el desarrollo de Alzheimer, utilizando registros electrónicos de salud.
La enfermedad de Alzheimer es un trastorno neurológico progresivo que afecta principalmente a adultos mayores, causando pérdida de memoria, deterioro cognitivo y dificultades en las actividades diarias. En Estados Unidos, más de 6,7 millones de personas viven con Alzheimer o demencia relacionada, y se estima que esta cifra alcanzará los 13 millones para 2050. Este impacto no solo afecta a los pacientes, sino también a los sistemas de salud, cuidadores y familias, con costos proyectados que superarán los 360 mil millones de dólares.
La importancia de comprender las trayectorias de la enfermedad
Aunque se han identificado numerosos factores de riesgo como la hipertensión, diabetes, depresión e inactividad física, la mayoría de los estudios se centran en condiciones individuales, dejando de lado cómo estos factores interactúan a lo largo del tiempo. Comprender las trayectorias de la enfermedad, es decir, las secuencias de eventos de salud que ocurren de manera irregular, es clave para mejorar la prevención, el diagnóstico y el tratamiento del Alzheimer. Este enfoque permite identificar ventanas críticas para intervenciones tempranas y refinar las estrategias de predicción del riesgo.
Cómo se realizó el estudio sobre trayectorias del Alzheimer
El análisis incluyó datos de 24,473 pacientes del sistema de salud de la Universidad de California. Se utilizó un modelo de subdistribución de riesgos Fine Gray para identificar patrones secuenciales en los diagnósticos asociados temporalmente, a partir de los cuales se construyeron trayectorias diagnósticas. Estas trayectorias se agruparon mediante algoritmos de agrupamiento y análisis de redes para caracterizar sus estructuras comunes. Además, se exploraron inferencias causales con el algoritmo Greedy Equivalence Search y se validaron los hallazgos en la cohorte All of Us Research Program, que incluye una población diversa y representativa.
Hallazgos principales del estudio
El estudio identificó cuatro trayectorias distintas que conducen al Alzheimer: salud mental, encefalopatía, deterioro cognitivo leve (DCL)/neurodegenerativo y vascular. Cada grupo presentó características demográficas y patrones de progresión únicos. Por ejemplo, el grupo de salud mental, centrado en la depresión, afectó principalmente a mujeres e individuos hispanos, mientras que el grupo vascular mostró la mayor carga de comorbilidad. Además, las trayectorias multietapa confirieron un mayor riesgo de Alzheimer que los diagnósticos individuales, subrayando la importancia de considerar la progresión secuencial de la enfermedad.
Un hallazgo clave fue la identificación de factores de riesgo compartidos, como la hipertensión, que subyacen a múltiples trayectorias. Esto sugiere que abordar estos factores podría prevenir la progresión hacia el Alzheimer a través de diferentes vías. Por otro lado, el grupo de encefalopatía mostró la progresión más rápida hacia el Alzheimer, destacando la necesidad de intervenciones más agresivas en este caso.
Implicaciones clínicas y futuras investigaciones
Estos resultados tienen implicaciones significativas para la práctica clínica. Identificar trayectorias específicas permite diseñar estrategias de prevención y tratamiento personalizadas. Por ejemplo, la secuencia de insuficiencia renal aguda seguida de encefalopatía podría indicar un mayor riesgo de demencia, lo que resalta la importancia de abordar la disfunción orgánica sistémica. Asimismo, las trayectorias vasculares refuerzan la relación entre la insuficiencia vascular y el deterioro cognitivo.
En el futuro, se podrían desarrollar modelos predictivos que integren trayectorias de enfermedades, biomarcadores y genética para identificar pacientes en riesgo de Alzheimer. Estos modelos, implementados en sistemas de HCE, podrían facilitar evaluaciones cognitivas tempranas y tratamientos específicos.
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Fuente:Identifying common disease trajectories of Alzheimer’s disease with electronic health records