El Parkinson es un trastorno progresivo causado por la muerte de las células nerviosas en una parte del cerebro llamada sustancia negra, la cual controla el movimiento. Estas células mueren o se deterioran, perdiendo la capacidad de producir dopamina debido a la acumulación de una proteína llamada alfa-sinucleína.
Actualmente, los tratamientos se centran en el reemplazo de dopamina después de que los síntomas, como temblores, lentitud de movimiento, problemas de marcha y de memoria, ya se han desarrollado. Los investigadores creen que la predicción y el diagnóstico tempranos serían valiosos para encontrar tratamientos que pudieran retardar o detener la progresión de la enfermedad.
El equipo de investigadores utilizó aprendizaje automático, una rama de la IA, para analizar un panel de ocho biomarcadores sanguíneos, logrando proporcionar un diagnóstico con una precisión del 100%. Al identificar ocho proteínas en la sangre, pueden identificar a los posibles pacientes de Parkinson varios años antes de la aparición de los síntomas. Esto permitiría que las terapias farmacológicas se administren en una etapa más temprana, lo que podría ralentizar la progresión de la enfermedad o incluso prevenir su aparición.
Se han tomado muestras de sangre de personas con alto riesgo de desarrollar Parkinson, como aquellos con mutaciones en genes particulares como 'LRRK2' o 'GBA', que están asociados con la enfermedad de Gaucher. El equipo también espera obtener financiación para crear una prueba de sangre más sencilla que permita detectar la enfermedad con solo una gota de sangre en una tarjeta, la cual se podría enviar al laboratorio para investigar si puede predecir el Parkinson incluso antes de los siete años de aparición de los síntomas.
