El riesgo genético podría ser más determinante que la edad al predecir el Alzheimer, de acuerdo con investigaciones que utilizan modelos de aprendizaje automático.
Un estudio llevado a cabo por investigadores de la Universidad Estatal de Ohio ha demostrado que el riesgo genético podría ser un predictor más fuerte que la edad para determinar si una persona desarrollará la enfermedad de Alzheimer.
La tecnología de aprendizaje automático fue fundamental en la investigación. Esta tecnología proporcionó nuevos conocimientos sobre cómo el riesgo genético puede superar a la edad como factor predictivo en el desarrollo de esta enfermedad neurodegenerativa.
Modelos de aprendizaje automático para valorar el riesgo y predecir de Alzheimer
Para llevar a cabo este estudio, los investigadores construyeron modelos de aprendizaje automático usando puntajes de riesgo genético, información no genética y datos de registros de salud electrónicos de casi medio millón de personas.
Las poblaciones analizadas en el estudio incluían personas blancas de 40 años o más y un subconjunto de adultos mayores de 65 años o más.
El estudio, publicado en la revista Scientific Reports el 9 de enero de 2023, es el primero en utilizar estos enfoques combinados para clasificar los factores de riesgo en función de su asociación con el desarrollo de la enfermedad de Alzheimer.
El riesgo genético resultó ser más predictivo
Los resultados mostraron que, aunque la edad es el factor de riesgo más importante en general para la enfermedad de Alzheimer, en adultos mayores de 65 años, el riesgo genético determinado por una puntuación de riesgo poligénico resultó ser más predictivo.
El autor principal del estudio, Xiaoyi Raymond Gao, profesor asociado en la Universidad Estatal de Ohio, afirmó que «es muy importante tener en cuenta la información genética cuando trabajamos en la enfermedad de Alzheimer».
Además, se descubrió que un ingreso familiar bajo es otro factor de riesgo importante, ocupando el tercer o cuarto lugar después de los efectos de la edad y la genética.
Gao describió este hallazgo como «muy interesante», señalando que los ingresos pueden influir en factores como la alimentación, la vivienda, el nivel educativo y el acceso a la atención médica, lo que posiblemente contribuye al desarrollo de la enfermedad de Alzheimer.
Factores de riesgo no genéticos destacados
El estudio también identificó varios factores de riesgo no genéticos que diferían entre las personas con y sin la enfermedad de Alzheimer. Entre ellos se encontraban la presión arterial sistólica más alta y la diastólica más baja, la diabetes, los ingresos familiares y la educación más bajos, y antecedentes de enfermedad de Alzheimer en la madre.
El aprendizaje automático demostró ser una herramienta poderosa en esta investigación. Esta tecnología permitió a los científicos explorar las relaciones entre diversas características y variables y clasificar las características más importantes en función de su contribución al riesgo de desarrollar Alzheimer.
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Implicaciones y aplicaciones futuras
El conocimiento de estos factores de riesgo, tanto genéticos como no genéticos, proporciona información valiosa para la prevención de la enfermedad de Alzheimer. Gao señaló que «si las personas saben más sobre los factores de riesgo, posiblemente puedan ajustar su estilo de vida», ya que tanto el Alzheimer como el glaucoma, otra área de estudio de Gao, no tienen cura.
Además, el autor principal del estudio espera que la construcción de modelos para hacer estas predicciones pueda ayudar con el desarrollo de fármacos y programas de detección efectivos y de bajo costo.
En última instancia, este estudio innovador destaca la importancia de considerar el riesgo genético al abordar la enfermedad de Alzheimer. Además, pone de manifiesto el poder del aprendizaje automático en la investigación biomédica.
Los resultados obtenidos proporcionan información crucial para la prevención y el tratamiento de esta enfermedad neurodegenerativa. Esto permitirá a los médicos, investigadores y pacientes tomar decisiones informadas y adaptar sus estilos de vida para reducir el riesgo de desarrollar Alzheimer.
A medida que avanza la investigación en este campo, es posible que se identifiquen más factores de riesgo y se desarrolle una comprensión más profunda de cómo interactúan la genética y el entorno en la aparición de la enfermedad de Alzheimer.
El uso continuo de tecnologías como el aprendizaje automático en estudios futuros podría arrojar aún más luz sobre esta compleja enfermedad y, con suerte, conducir a tratamientos y estrategias de prevención más efectivos.
Resume: 5 ideas sobre predecir el Alzheimer con tecnología de aprendizaje automático
- Según un estudio de la Universidad Estatal de Ohio, el riesgo genético es un predictor más fuerte que la edad en la enfermedad de Alzheimer. Los investigadores utilizaron tecnologías de aprendizaje automático y analizaron datos de casi medio millón de personas para llegar a esta conclusión.
- Aunque la edad es un factor de riesgo importante, en adultos mayores de 65 años, el riesgo genético determinado por una puntuación de riesgo poligénico fue más predictivo.
- Se descubrió que un ingreso familiar bajo es otro factor de riesgo importante, que posiblemente se relaciona con factores como la alimentación, la vivienda, el nivel educativo y el acceso a la atención médica.
- Los factores de riesgo no genéticos que diferían entre las personas con y sin la enfermedad incluyen la presión arterial, la diabetes, los ingresos y la educación más bajos, y antecedentes de Alzheimer en la madre.
- Este estudio proporciona información valiosa para la prevención de la enfermedad de Alzheimer y puede ayudar en el desarrollo de medicamentos y programas de detección efectivos.
