La UPM y el CSIC detectan en roedores alteraciones cerebrales anteriores a los síntomas del alzhéimer

Investigadores de la Universidad Politécnica de Madrid (UPM) y del Instituto Cajal, perteneciente al Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC), han encontrado anomalías tempranas en los ritmos neuronales de un modelo animal de alzhéimer. El hallazgo apunta al potencial de los registros eléctricos cerebrales para identificar señales de la enfermedad antes de sus primeras manifestaciones clínicas.

El equipo utilizó electroencefalografía para estudiar roedores de la línea 5XFAD, empleada en investigación preclínica sobre el deterioro cognitivo. En los ejemplares jóvenes, las alteraciones eléctricas aparecieron cuando todavía no se observaban neuroinflamación, destrucción celular ni formación de placas de amiloide.

Una de las señales más destacadas fue el aumento anormal de las oscilaciones de alta frecuencia, conocidas por las siglas HFO, en la franja de 100 a 500 hercios. Este patrón es compatible con un estado de hiperexcitabilidad generalizada del tejido cerebral. Además, las descargas rápidas estaban moduladas de forma anómala por las oscilaciones de la banda theta.

Al avanzar la edad de los animales, los cambios en el registro eléctrico se hicieron más marcados y coincidieron con una pérdida neuronal visible. Esa secuencia refuerza, según los investigadores, el interés de explorar la electroencefalografía como herramienta no invasiva para la detección temprana.

Daniel González-Nieto, responsable de la investigación e integrante del Centro de Tecnología Biomédica de la UPM, ha señalado que aún queda por determinar si estas alteraciones están presentes en seres humanos con predisposición al alzhéimer.

El investigador plantea combinar los indicadores electrofisiológicos con análisis moleculares en fluidos y pruebas de imagen. Este enfoque de predicción multimodal busca identificar a personas asintomáticas en las que se pueda intervenir de forma temprana.

Fuente: Libertad Digital · leer el original