Marcadores biológicos diagnostican el Alzheimer

El equipo aplicó un método de cromatografía líquida/espectrometría de masas, con base en una metabolómica no dirigida, para determinar los cambios metabólicos globales en el plasma y el líquido cefalorraquídeo (LCR) de los mismos individuos con diferente gravedad de la EA.

La metabolómica evalúa lo que está sucediendo en el cuerpo en un momento dado y con un buen nivel de detalle, dando a los científicos una idea de los procesos celulares que subyacen a la enfermedad. En este caso, los perfiles metabolómicos mostraron cambios en los metabolitos relacionados con la función mitocondrial y el metabolismo de la energía, lo que confirma, además, que la energética mitocondrial alterada es la raíz del proceso de la enfermedad.

El análisis del perfil metabólico detectó un total de 342 metabolitos alterados de manera significativa en el plasma y 351 en el LCR, de los cuales se identificaron el 22%. Con base en los cambios de más de 150 metabolitos, se encontraron 23 vías canónicas alteradas en el plasma y 20 en el LCR en el DCL, en comparación con los individuos cognitivamente normales (CN) con una tasa de falsos descubrimientos de menos de 0,05. La espectrometría de masas de tiempo-de-vuelo fue realizada mediante el Agilent 6220 (Agilent Technologies, Santa Clara, CA, EUA).

Eugenia Trushina, PhD, una farmacóloga de la Clínica Mayo y autora principal del estudio, dijo: “Queremos utilizar estos marcadores biológicos para el diagnóstico de la enfermedad de Alzheimer antes de que aparezcan los síntomas, lo que puede ser décadas antes de que la gente comience a mostrar la pérdida de memoria. Cuanto antes se puede detectar la enfermedad, mejores son las opciones de tratamiento que vamos a ser capaces de ofrecer”. La Dra. Trushina espera que los cambios identificados en las vías metabólicas conduzcan a un panel de marcadores biológicos, que eventualmente pueda ser utilizado en una escala más grande para el diagnóstico precoz y el seguimiento de la progresión del Alzheimer. El estudio fue publicado el 20 de mayo de 2013, en la revista Public Library of Science ONE.

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Agilent Technologies