Tratamiento del alzhéimer: fármacos y novedades

El alzhéimer es una enfermedad para la que actualmente no se conoce cura. No es posible frenar su avance ni restaurar las funciones deterioradas. Los fármacos que se encuentran en el mercado hoy en día están destinados a retardar la evolución de la enfermedad, reducir los síntomas (depresión, síntomas psicóticos, trastornos del sueño…), mejorar la función cognitiva y frenar ciertos procesos metabólicos, que se cree aceleran el proceso degenerativo.

Medicamentos usados para tratar el alzhéimer

Estos son los tipos de medicamentos más utilizados en el tratamiento de la enfermedad de Alzheimer:

• Fármacos que protegen el sistema colinérgico: este sistema, que modula la información que se procesa en diversas partes del cerebro, se afecta de forma temprana en la enfermedad. Estos medicamentos actúan sobre la enzima que degrada la acetilcolina (un neurotransmisor), aumentando sus niveles en el cerebro. Algunos de los más prescritos son el donepezilo, la rivastigmina y la galantamina. Producen una ligera mejoría en las capacidades cognitivas de los enfermos. Todos ellos tienen efectos secundarios sobre el aparato digestivo, como náuseas y vómitos. También pueden producir mareo y disminución de la frecuencia cardiaca. Todos estos efectos secundarios disminuyen si se inicia la administración de los medicamentos a dosis bajas y se suben las dosis poco a poco.

• Antagonistas de los receptores de NMDA (N-methil-D-aspartato): el principal componente de este grupo es un medicamento llamado memantina, que inhibe la acción tóxica sobre las neuronas de un aminoácido llamado glutamato. Se utiliza en la enfermedad de Alzheimer moderada o grave. Se puede usar en combinación con los fármacos del grupo anterior. Sus efectos secundarios más frecuentes son mareos, dolor de cabeza y confusión.

• Antiinflamatorios no esteroideos: están indicados tanto en la prevención, como en el tratamiento de la enfermedad de Alzheimer. Entre ellos se encuentran los fármacos del tipo aspirina e ibuprofeno, que actúan bloqueando las prostaglandinas, factores de la respuesta inflamatoria que parecen desempeñar un importante papel en el alzhéimer. No se recomienda su uso a largo plazo.

• Antioxidantes: en distintos estudios se ha comprobado que los antioxidantes pueden retrasar levemente la progresión de la enfermedad o sus síntomas. Dosis elevadas de vitamina E, o el consumo de Ginkgo biloba –una planta medicinal que tiene propiedades antioxidantes–, contribuyen a una ligera mejoría de la memoria comparable a la experimentada tras el consumo de ciertos medicamentos, pero evitando sus efectos secundarios. Es necesario tener cuidado y administrar el Ginkgo siempre bajo supervisión médica, ya que existen contraindicaciones en su uso junto a determinados medicamentos.

Esperanza en nuevos tratamientos para el alzhéimer

El tratamiento del alzhéimer ha experimentado avances notables en los últimos años, sobre todo en cuanto a la aprobación de nuevos fármacos en diferentes partes del mundo. Sin embargo, hay diferencias importantes entre los tratamientos aprobados en EE.UU. y Europa, lo que refleja los distintos enfoques regulatorios y científicos.

Los avances en el tratamiento de la enfermedad de Alzheimer son por lo general lentos; de hecho, desde el año 2003 no se ha aprobado en España ningún nuevo fármaco enfocado a la mejora de los síntomas de esta enfermedad neurodegenerativa. El uso de anticuerpos monoclonales, que son fármacos destinados a eliminar las placas de amiloide que se acumulan en el cerebro y se asocian al desarrollo de esta enfermedad neurodegenerativa, puede suponer un cambio de paradigma en su tratamiento.

En Estados Unidos ya se encuentra disponible uno de estos anticuerpos monoclonales. Se trata de Leqembi (lecanemab) desarrollado por Eisai y Biogen, que ha sido aprobado por la FDA (Agencia de Alimentación y Medicamentos de Estados Unidos). Aunque en julio de 2024 la Agencia Europea del Medicamento (EMA) anunció que denegaba su autorización de comercialización en Europa, tras realizar un estudio, alegando que que el efecto observado de Leqembi sobre retrasar el deterioro cognitivo no contrarresta el riesgo de eventos adversos graves asociado al medicamento, como potencial hinchazón y sangrados en el cerebro, en noviembre del mismo año la EMA rectificó y autorizó su uso en fases tempranas de la enfermedad y en determinados pacientes en los que el riesgo de hemorragia es menor.

Aducanumab (Aduhelm) fue aprobado en 2021, siendo el primer tratamiento que se dirige directamente a reducir las placas amiloides en el cerebro. Sin embargo, su aprobación fue controvertida debido a la falta de claridad en los resultados de los ensayos clínicos. Aunque algunos estudios mostraban una reducción en la acumulación de amiloide, no quedaba claro si esto se traducía en beneficios cognitivos significativos para los pacientes. Pese a la aprobación en EE.UU., este medicamento no ha sido aprobado aún en Europa.

Donanemab es otro medicamento de este tipo, en este caso desarrollado por la farmacéutica Lilly, y ha demostrado su eficacia para reducir significativamente el deterioro cognitivo asociado al alzhéimer en pacientes en fases tempranas de la enfermedad en un ensayo clínico en fase 3, cuyos resultados se han publicado en una revista científica en julio de 2023. Sin embargo, también se observaron algunos efectos adversos, por lo que la investigación se ha prolongado hasta que, finalmente, y tras presentar la compañía nuevos datos que avalan su eficacia y seguridad, ha sido aprobado por la Agencia Americana del Medicamento (FDA) en julio de 2024 para el tratamiento de los pacientes con alzhéimer sintomático en las primeras etapas de la enfermedad. Se comercializará con el nombre de Kisunla.

Nuevas líneas de investigación para frenar el alzhéimer

En ambos continentes, los investigadores están trabajando en otras estrategias terapéuticas que van más allá del amiloide. Uno de los enfoques más innovadores incluyen las inmunoterapias dirigidas a la proteína tau. Además del amiloide, la proteína tau, que se acumula en forma de ovillos en el cerebro de los pacientes con alzhéimer, es otro objetivo terapéutico prometedor. Varias terapias dirigidas a tau están en fases avanzadas de investigación.

También se está investigando el papel de la inflamación y el sistema inmunológico en el alzhéimer, así como el impacto del microbioma intestinal en la progresión de la enfermedad. Estos son campos emergentes con gran potencial para el desarrollo de nuevos tratamientos.

Inteligencia artificial, un nuevo arma para frenar el alzhéimer

En los últimos años, la inteligencia artificial (IA) ha comenzado a desempeñar un papel crucial en la investigación y tratamiento del alzhéimer, abordando varios aspectos de la enfermedad, desde la detección temprana hasta el desarrollo de nuevos tratamientos o el cuidado de los pacientes. Desde la detección temprana mediante imágenes cerebrales y biomarcadores hasta el descubrimiento de fármacos más eficaces y personalizados, la IA está cambiando la forma en que abordamos esta enfermedad neurodegenerativa. Si bien muchos de estos avances están aún en fase de desarrollo o en ensayos clínicos, el potencial de la IA para mejorar tanto la calidad de vida de los pacientes como las terapias futuras es muy prometedor.

Aquí te detallamos algunos de los avances más recientes e innovadores en el uso de IA para combatir el alzhéimer:

Diagnóstico temprano y predicción del alzhéimer mediante IA

La detección temprana del alzhéimer es crucial para poder intervenir antes de que los síntomas avancen. La IA está transformando cómo se detecta y diagnostica la enfermedad, especialmente mediante el análisis de datos médicos y la neuroimagen.

Análisis de imágenes cerebrales

Los algoritmos de aprendizaje profundo (deep learning) están ayudando a analizar imágenes de resonancia magnética (RM) y tomografías por emisión de positrones (PET). Estas herramientas pueden detectar cambios estructurales y funcionales en el cerebro que son demasiado sutiles para ser observados por un humano, permitiendo una identificación más temprana de los primeros signos de la enfermedad. Un equipo del Hospital General de Massachusetts ha desarrollado un modelo de aprendizaje profundo que analiza imágenes rutinarias de resonancia magnética (MRI) para identificar con una precisión del 90% a los pacientes en riesgo de desarrollar alzhéimer. Este enfoque busca llevar las tecnologías basadas en IA a entornos clínicos reales, mejorando la detección precoz a partir de imágenes cerebrales convencionales, tal y como reflejan los resultados de su estudio, publicado en PLOS ONE.

Biomarcadores en sangre

Nuevas investigaciones están usando IA para analizar biomarcadores en muestras de sangre, lo que podría ofrecer una forma menos invasiva y más accesible de detectar el alzhéimer en estadios iniciales. Los algoritmos de IA están entrenados para identificar patrones específicos de proteínas relacionadas con la enfermedad, como las beta-amiloides o la proteína tau, en el torrente sanguíneo. En esta línea, investigadores en la Perelman School of Medicine están utilizando IA para analizar datos genéticos, clínicos y de imágenes de más de 60.000 pacientes con el fin de identificar nuevos biomarcadores que ayuden en el diagnóstico y la personalización de tratamientos para el alzhéimer. Este ambicioso proyecto busca comprender mejor los subtipos de la enfermedad y predecir su progresión.

Predicción del deterioro cognitivo

Los modelos predictivos de IA también se están utilizando para identificar a personas con alto riesgo de desarrollar alzhéimer, incluso antes de que muestren síntomas evidentes. A través del análisis de grandes conjuntos de datos médicos, incluidos historiales clínicos, resultados de pruebas cognitivas y genética, estos algoritmos pueden prever la probabilidad de desarrollar la enfermedad en el futuro.

Desarrollo con IA de nuevos tratamientos para el alzhéimer

La IA está acelerando el descubrimiento de fármacos y tratamientos para el alzhéimer de manera significativa:

Descubrimiento de fármacos

El proceso de identificar nuevas moléculas que puedan ser efectivas para tratar el alzhéimer se ha visto impulsado por la IA. Los algoritmos de machine learning (aprendizaje automático) pueden examinar grandes bases de datos de compuestos y realizar simulaciones para identificar cuáles de ellos podrían interactuar con los objetivos biológicos relacionados con el alzhéimer, como las proteínas amiloide y tau. Esto reduce considerablemente el tiempo y el coste que implican las investigaciones tradicionales de laboratorio. 

Un ejemplo es IBM, que ha utilizado su plataforma de IA, Watson, para analizar grandes bases de datos biomédicas y científicas, acelerando la identificación de posibles fármacos para enfermedades como el alzhéimer. Utilizando IA, esta plataforma es capaz de analizar la interacción de múltiples variables genéticas, moleculares y clínicas para sugerir nuevos compuestos químicos que podrían ser efectivos. O como el proyecto de la Escuela de Ingeniería de la Universidad del Sur de California, en el que los científicos están usando IA para analizar redes de proteínas y buscar potenciales moléculas que puedan ralentizar o detener la progresión del alzhéimer. El software de IA evalúa los efectos de cientos de miles de moléculas para descubrir compuestos que actúen sobre los mecanismos biológicos subyacentes de la enfermedad

Personalización de tratamientos

La IA también está ayudando a avanzar en la medicina personalizada para el alzhéimer. Mediante el análisis de datos genéticos, clínicos y de imagen, los modelos de IA pueden predecir qué pacientes responderán mejor a ciertos tratamientos. Esto permite un enfoque más individualizado, donde los pacientes pueden recibir terapias más eficaces según su perfil biológico y cognitivo.

Asistencia a los pacientes cona alzhéimer mediante IA

Las tecnologías de IA también están desempeñando un papel importante en la mejora de la calidad de vida de los pacientes con alzhéimer y sus cuidadores.

Asistentes virtuales y robots de IA

Se están desarrollando asistentes de IA para ayudar a los pacientes con alzhéimer en las actividades cotidianas. Estos sistemas, que pueden ser asistentes virtuales o robots físicos, proporcionan recordatorios sobre medicamentos, citas y tareas diarias. Además, pueden interactuar con los pacientes para estimular su memoria a través de conversaciones guiadas o juegos cognitivos. Empresas como CarePredict y Catalia Health han desarrollado asistentes robóticos y sistemas de IA que ayudan a los cuidadores a monitorizar el comportamiento y la salud de los pacientes con alzhéimer. Estos sistemas utilizan sensores para identificar cambios en los hábitos de los pacientes, como la actividad física o el sueño, que pueden indicar un deterioro cognitivo o la necesidad de intervención médica​.

Sistemas de monitoreo y alerta temprana

Los algoritmos de IA también se utilizan para monitorizar a los pacientes en sus hogares a través de sensores y dispositivos portátiles. Estos sistemas pueden detectar cambios en los patrones de comportamiento, como el sueño, la movilidad o la comunicación, que podrían indicar un deterioro cognitivo o físico. Si se detectan anomalías, los cuidadores o los médicos pueden ser alertados para intervenir rápidamente.

Modelado de la progresión de la enfermedad

La IA está ayudando a modelar la progresión del alzhéimer en los pacientes. Al analizar datos longitudinales de pacientes, los algoritmos de IA pueden prever cómo progresará la enfermedad en un individuo a lo largo del tiempo. Esto es útil para ajustar tratamientos y cuidados a medida que el estado del paciente cambia. Los investigadores también están utilizando IA para comprender mejor los patrones y mecanismos subyacentes que impulsan la progresión del alzhéimer.

Por ejemplo, en el Amsterdam University Medical Center, la investigadora Betty Tijms está utilizando IA para analizar datos de proteómica de fluidos y descubrir nuevos biomarcadores del alzhéimer. Este trabajo ayuda a clasificar subtipos de la enfermedad y a generar hipótesis sobre mecanismos de la patología que pueden ser validados en el laboratorio​.

Ensayos clínicos optimizados con IA

Los ensayos clínicos son esenciales para probar la efectividad de nuevos tratamientos, pero suelen ser procesos largos y costosos. La IA está ayudando a optimizar estos ensayos de varias maneras:

Selección de participantes

Los algoritmos de IA pueden analizar rápidamente grandes cantidades de datos de pacientes para identificar a aquellos que son más adecuados para un ensayo clínico, basándose en su perfil clínico, genético y biomarcadores. Esto mejora la precisión de los ensayos y aumenta la probabilidad de obtener resultados útiles.

Monitoreo de resultados en tiempo real

Durante los ensayos, la IA puede ser utilizada para monitorear los efectos de los tratamientos en tiempo real, ajustando las dosis o el tratamiento según sea necesario, lo que hace que los ensayos sean más dinámicos y efectivos.

Investigación en nuevas terapias basadas en IA

Existen investigaciones avanzadas que exploran terapias completamente nuevas usando IA. Un ejemplo prometedor es el desarrollo de interfaces cerebro-computadora (BCI, por sus siglas en inglés), que utilizan IA para interpretar señales cerebrales y ayudar a los pacientes con alzhéimer a interactuar mejor con su entorno. Aunque esta tecnología está en fases experimentales, podría abrir nuevas vías para tratar los efectos cognitivos del alzhéimer de manera directa.