Crearán software para diferenciar depresión de Alzheimer inicial

Liderado por la doctora Andrea Paula-Lima, académica del Departamento de Neurociencia de la Facultad de Medicina, y con la participación de expertos de la Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticas, el proyecto apunta a establecer un diagnóstico diferencial entre ambas patologías, que tienden a confundirse en las fases tempranas de la enfermedad neurodegenerativa.

Según explica la investigadora, la principal enfermedad que confunde el diagnóstico temprano del Alzheimer no es ni la demencia asociada al mal de Parkinson ni aquellas denominadas frontotemporales: “es la depresión, que es muy común en los adultos mayores. Son patologías distintas con tratamientos diferentes, pero que suelen confundirse durante un periodo importante de tiempo; y esto puede ser muy perjudicial para todos los pacientes de uno u otro caso, puesto que reciben una terapia que no les corresponde, empeorando sus cuadros clínicos y perdiendo la oportunidad de contener por una ventana de tiempo el avance del deterioro cognitivo entre quienes tienen enfermedad de Alzheimer”.

Gracias a los avances obtenidos en un reciente proyecto Fondecyt, la doctora Paula-Lima y su equipo determinaron, en base a una serie de experimentos y en particular uno que mide la memoria espacial, que es de las primeras que se pierden, “que hay una clara diferencia entre los sujetos que son controles mentalmente sanos y quienes están en una fase temprana de Alzheimer, cuando incluso es casi indiferenciable en su entorno”.

La principal de estas pruebas es una simulación virtual en el computador, en la que el usuario debe llegar nadando a una plataforma invisible, luego de ubicarse en el espacio a través de diferentes claves visuales que le aportan pistas para guiarse hacia su objetivo. Frente a este test específico, durante el cual se registra la actividad cerebral mediante electroencefalograma, o EEG, y que sigue el movimiento ocular, mientras se estudia el comportamiento del individuo durante la tarea encomendada, los investigadores concluyeron que quienes están en las fases iniciales de la enfermedad de Alzheimer tienen fuertemente reducida la comunicación eléctrica entre la corteza cerebral occipital, que es donde se procesa la información visual, y la corteza prefrontal; que el movimiento de los ojos es distinto y el paciente tiende a permanecer mirando las claves visuales de la simulación, sin saber orientarse y así dirigirse a la plataforma; y que todo lo anterior aumenta el tiempo de respuesta y la tasa de error, “lo que es significativamente diferente entre los sujetos sanos, que en la mayor parte del tiempo durante la tarea no pierden de vista la meta, mirando las pistas sólo como referencia, y cuya actividad cerebral eléctrica sigue su intensidad y propagación normales”.

Nueva herramienta multimodal

En base a esas conclusiones, la doctora Paula-Lima se reunió con el equipo que lidera el profesor Juan Velásquez en el Web Intelligence Centre (WIC) de la Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticas, con el fin de desarrollar un software que, utilizando los indicadores obtenidos, permita hacer más fácilmente operativo este tipo de diagnóstico entre los adultos mayores que podrían estar en las fases iniciales de la enfermedad de Alzheimer y, de esa forma, diferenciarlos de los que en cambio pudieran estar en medio de un cuadro depresivo. “Será una herramienta multimodal porque conjugará toda la información de EEG, de movimiento ocular y de desempeño en la tarea virtual que hemos determinado como relevante, para determinar en cada caso los valores de estas variables y reflejar así, en una cifra, si el individuo tiene o no Alzheimer o si está cursando una depresión”.

¿La persona deprimida debiera tener resultados distintos, o también podría tener afectadas algunas de estas variables?

Eso es lo que vamos a saber; creemos que sí existirán diferencias significativas, porque sabemos que en la enfermedad de Alzheimer se produce una pérdida de memoria espacial, que es probable que no es común en una persona deprimida, la cual a su vez posee otras características que podrían ser identificadas con la herramienta.

El equipo investigador de este proyecto Fondef está integrado por los doctores Pedro Maldonado, director del Departamento de Neurociencia; María Isabel Behrens, neuróloga especialista en demencia de la misma unidad y del Hospital Clínico Universidad de Chile, así como Enzo Brunnetti, neurólogo y doctor en análisis de señales por EEG, y el Profesor Velásquez, ingeniero de la FCFM, especialista en el desarrollo de softwares con aplicación biomédica, además de la coordinadora clínica Daniela Ponce, el doctor Alejandro Luarte y los ingenieros Rocío Ruíz y Felipe Vera. Una vez que tengan desarrollado este software, el equipo lo probará en una fase piloto, con 15 pacientes diagnosticados por la doctora Behrens como con depresión, a los cuales seguirán periódicamente para conocer la evolución de su cuadro clínico.

“Si nuestros resultados son como esperamos, creemos que sería posible avanzar hacia un dispositivo que facilitará la realización del EEG y del seguimiento ocular, con el número justo de electrodos para que sea más sencillo de usar e igualmente preciso, y que estaría vinculado a este software. Algo de este tipo permitiría su distribución y uso a lo largo de todo el país, mejorando el acceso al diagnóstico temprano de la enfermedad de Alzheimer, lo que redundaría en terapias oportunas para estos pacientes”, finaliza la doctora Paula-Lima.