Investigadores de la Facultad de Medicina de la Universidad de Arizona en Tucson y la Universidad de Harvard han empleado la inteligencia artificial (IA) para adentrarse en los recovecos del cerebro humano, mapeando los cambios moleculares que se producen en las neuronas saludables a medida que avanza la enfermedad de Alzheimer. Los hallazgos, publicados en Nature Communications Biology, arrojan luz sobre posibles objetivos para fármacos y causas de este trastorno neurodegenerativo.

La enfermedad de Alzheimer representa un desafío significativo en el campo de la medicina, dado su complejo carácter que conduce a síntomas irreversibles como la demencia, pérdida de memoria y cambios de personalidad. Aunque los medicamentos pueden aliviar ciertos síntomas, encontrar una cura ha sido esquivo, principalmente debido a la causa incierta de la enfermedad.

A través de un algoritmo de IA desarrollado por el Dr. Rui Chang, profesor asociado de neurología, el equipo de investigación analizó muestras de tejido de más de 2,000 cerebros con Alzheimer, obtenidos de una base de datos nacional americana. El algoritmo extrajo un vasto repositorio de información genética y molecular, resultando en un modelo de red computacional completo del cerebro humano. Esto permitió a los investigadores mapear las interacciones de genes del genoma completo y seguir las alteraciones secuenciales en sus relaciones durante el desarrollo del Alzheimer, ofreciendo perspectivas sobre los orígenes de la enfermedad y la vía molecular desde la salud hasta la enfermedad.

El Dr. Chang compara la progresión desde un estado saludable hasta el Alzheimer con un curso de agua, donde la acumulación de placas de amiloide y ovillos de tau, las estructuras anormales encontradas en el cerebro con Alzheimer, ocurren aguas abajo como respuesta a problemas aguas arriba.

Dirigirse directamente a los efectos aguas abajo, como las estructuras anormales, ha demostrado ser ineficaz en los ensayos clínicos. Esto sugiere que son más probablemente consecuencias que la causa del Alzheimer. El Dr. Chang enfatiza la importancia de abordar la enfermedad aguas arriba y enfrentar múltiples objetivos simultáneamente. Para lograr esto, entender el panorama completo es crucial, y la IA se presenta como un método novedoso para desentrañar datos complejos en un modelo de red, proporcionando una visión clara de los eventos aguas arriba e identificando genes que desencadenan efectos aguas abajo, como placas de amiloide y ovillos de tau. Estos genes aguas arriba prometen ser mejores objetivos para posibles terapias.

Utilizando IA, el Dr. Chang identificó 19 puntos genéticos específicos de las neuronas a lo largo de la vía del Alzheimer que parecen empujar a las neuronas más cerca de un estado de enfermedad. Los colaboradores de Harvard validaron el papel de estos genes en el desarrollo del Alzheimer al desactivarlos en neuronas derivadas de células madre. Sus experimentos revelaron que 10 de estos genes influían en la producción de placas y ovillos, posicionándolos como posibles objetivos para el tratamiento del Alzheimer.

Una vez identificados los objetivos genéticos, el siguiente paso implica encontrar fármacos que puedan interactuar efectivamente con dichos objetivos. El Dr. Chang utilizó modelos informáticos en 3D para evaluar si las moléculas y fármacos existentes se alinean con los posibles objetivos terapéuticos, similar a una llave encajando en una cerradura. Este enfoque integral, que examina miles de objetivos simultáneamente, acelera el desarrollo y descubrimiento de medicamentos, reduciendo el campo a alrededor de 3,000 candidatos a fármacos de interés.

El Dr. Chang expresa su entusiasmo por el camino que va desde los algoritmos matemáticos y el análisis de datos hasta los estudios clínicos, con el objetivo final de beneficiar a los pacientes. Esta investigación representa un avance significativo en la comprensión de la enfermedad de Alzheimer y el avance de posibles tratamientos, ofreciendo esperanza a los millones de personas afectadas por esta difícil condición.

A través de cribados virtuales, se evaluaron millones de compuestos, incluyendo fármacos aprobados por la FDA, productos naturales y moléculas pequeñas, contra los objetivos identificados. El equipo ahora está investigando varias moléculas pequeñas de manera más profunda, y con el apoyo de una subvención del National Institutes of Health, están preparándose para ensayos clínicos en tres de los compuestos. Se espera que los ensayos en humanos comiencen en un futuro próximo.