Neurociencia y Psicología
Marcadores plasmáticos predicen la enfermedad de Parkinson hasta 7 años antes de los síntomas
La enfermedad de Parkinson es una afección neurodegenerativa caracterizada por la pérdida progresiva de neuronas dopaminérgicas, principalmente en la sustancia negra del cerebro, lo que origina síntomas motores característicos. Un elemento distintivo en el desarrollo de esta patología es la acumulación de proteínas mal plegadas, como la alfa-sinucleína, que se agrupan en cuerpos de Lewy. Además, la inflamación y el estrés celular parecen desempeñar un papel significativo, activando respuestas inmunitarias que causan daño neuronal adicional. En la actualidad, los métodos diagnósticos son invasivos y a menudo no reflejan la complejidad de la enfermedad. La identificación de nuevos biomarcadores en sangre podría ofrecer una alternativa menos invasiva para una detección temprana, mejorando la práctica clínica y la calidad de vida de los pacientes al ralentizar la progresión de la enfermedad.
Un estudio reciente (Hällqvist et al., 2024) examinó un panel de ocho proteínas en muestras de sangre para predecir la enfermedad de Parkinson hasta siete años antes de la aparición de síntomas motores. Se reclutaron 99 pacientes con Parkinson recién diagnosticado, otro grupo de personas en etapa premotora con trastorno aislado del comportamiento del sueño REM, y un grupo de personas como controles sanos. El estudio se llevó a cabo en tres fases. En la primera fase, se utilizó espectrometría de masas para analizar muestras de plasma de pacientes recién diagnosticados y controles sanos, identificando un conjunto de proteínas potencialmente implicadas en los procesos patológicos tempranos de la enfermedad. En la segunda fase, se desarrolló un ensayo proteómico que validó los biomarcadores identificados previamente confirmando las proteínas en una cohorte más amplia, que incluía muestras adicionales de individuos con otros trastornos neurológicos y personas con trastorno aislado del comportamiento del sueño REM. En la tercera fase, se aplicó un ensayo refinado para evaluar la viabilidad clínica del panel de proteínas en una cohorte independiente de individuos con alto riesgo de desarrollar Parkinson. Esta fase incluyó el análisis de muestras recogidas longitudinalmente para verificar su utilidad en la predicción temprana de la enfermedad.
Los resultados revelaron un panel de ocho proteínas clave, incluyendo el precursor de Granulina, MASP2, BiP, PTGDS, ICAM1, C3, DKK3 y SERPING1, que podían diferenciar con precisión entre los pacientes con enfermedad de Parkinson y los controles sanos, alcanzando una especificidad del 100%. Además, mediante un modelo de aprendizaje automático basado en la expresión de estas proteínas, se logró clasificar el 79% de los individuos en etapa premotora con trastorno aislado del comportamiento del sueño REM como en riesgo de desarrollar Parkinson hasta siete años antes de la aparición de síntomas motores. Varios biomarcadores identificados mostraron correlaciones significativas con la gravedad de los síntomas.
Además, se identificó que ciertos biomarcadores en sangre, como el componente C3 de la cascada del complemento, se correlacionan específicamente con el deterioro cognitivo y los síntomas motores en pacientes con Parkinson. Tanto los niveles elevados de proteínas relacionadas con la inflamación y el estrés celular como los niveles bajos de proteínas neuroprotectoras se vincularon con un mayor deterioro. Estos hallazgos sugieren que la inflamación y el daño celular podrían ser mecanismos subyacentes que contribuyen al declive cognitivo y a la progresión de la enfermedad de Parkinson.
En conclusión, los resultados del estudio sugieren que puede identificarse a personas en riesgo de desarrollar la enfermedad de Parkinson años antes de que se manifiesten los síntomas motores mediante un panel de biomarcadores plasmáticos. En particular, el aumento de la actividad inflamatoria y la regulación negativa de las vías de señalización de Wnt parecen influir notablemente en el cuadro clínico al desencadenar estrés oxidativo y neuroinflamación, lo que lleva a la agregación de alfa-sinucleína y la formación de cuerpos de Lewy. Aunque estos hallazgos son prometedores, aún no se han validado en estudios clínicos a gran escala. Se requieren estudios adicionales para confirmar estos biomarcadores en diversas cohortes y explorar su potencial predictivo mediante seguimiento clínico continuo.
Un estudio reciente (Hällqvist et al., 2024) examinó un panel de ocho proteínas en muestras de sangre para predecir la enfermedad de Parkinson hasta siete años antes de la aparición de síntomas motores. Se reclutaron 99 pacientes con Parkinson recién diagnosticado, otro grupo de personas en etapa premotora con trastorno aislado del comportamiento del sueño REM, y un grupo de personas como controles sanos. El estudio se llevó a cabo en tres fases. En la primera fase, se utilizó espectrometría de masas para analizar muestras de plasma de pacientes recién diagnosticados y controles sanos, identificando un conjunto de proteínas potencialmente implicadas en los procesos patológicos tempranos de la enfermedad. En la segunda fase, se desarrolló un ensayo proteómico que validó los biomarcadores identificados previamente confirmando las proteínas en una cohorte más amplia, que incluía muestras adicionales de individuos con otros trastornos neurológicos y personas con trastorno aislado del comportamiento del sueño REM. En la tercera fase, se aplicó un ensayo refinado para evaluar la viabilidad clínica del panel de proteínas en una cohorte independiente de individuos con alto riesgo de desarrollar Parkinson. Esta fase incluyó el análisis de muestras recogidas longitudinalmente para verificar su utilidad en la predicción temprana de la enfermedad.
Los resultados revelaron un panel de ocho proteínas clave, incluyendo el precursor de Granulina, MASP2, BiP, PTGDS, ICAM1, C3, DKK3 y SERPING1, que podían diferenciar con precisión entre los pacientes con enfermedad de Parkinson y los controles sanos, alcanzando una especificidad del 100%. Además, mediante un modelo de aprendizaje automático basado en la expresión de estas proteínas, se logró clasificar el 79% de los individuos en etapa premotora con trastorno aislado del comportamiento del sueño REM como en riesgo de desarrollar Parkinson hasta siete años antes de la aparición de síntomas motores. Varios biomarcadores identificados mostraron correlaciones significativas con la gravedad de los síntomas.
Además, se identificó que ciertos biomarcadores en sangre, como el componente C3 de la cascada del complemento, se correlacionan específicamente con el deterioro cognitivo y los síntomas motores en pacientes con Parkinson. Tanto los niveles elevados de proteínas relacionadas con la inflamación y el estrés celular como los niveles bajos de proteínas neuroprotectoras se vincularon con un mayor deterioro. Estos hallazgos sugieren que la inflamación y el daño celular podrían ser mecanismos subyacentes que contribuyen al declive cognitivo y a la progresión de la enfermedad de Parkinson.
En conclusión, los resultados del estudio sugieren que puede identificarse a personas en riesgo de desarrollar la enfermedad de Parkinson años antes de que se manifiesten los síntomas motores mediante un panel de biomarcadores plasmáticos. En particular, el aumento de la actividad inflamatoria y la regulación negativa de las vías de señalización de Wnt parecen influir notablemente en el cuadro clínico al desencadenar estrés oxidativo y neuroinflamación, lo que lleva a la agregación de alfa-sinucleína y la formación de cuerpos de Lewy. Aunque estos hallazgos son prometedores, aún no se han validado en estudios clínicos a gran escala. Se requieren estudios adicionales para confirmar estos biomarcadores en diversas cohortes y explorar su potencial predictivo mediante seguimiento clínico continuo.
Hällqvist, J. et al. Plasma proteomics identify biomarkers predicting Parkinson’s disease up to 7 years before symptom onset. Nat Commun 15, 4759 (2024). https://doi.org/10.1038/s41467-024-48961-3
* Las noticias publicadas sobre estudios no suponen un posicionamiento oficial de ICNS, ni una recomendación clínica.
Últimas publicaciones
