Investigadores de la Universidad Carlos III de Madrid y el Hospital Universitario Severo Ochoa desarrollan una metodología innovadora que utiliza inteligencia artificial y análisis del sueño para diagnosticar precozmente el Alzheimer.
La Universidad Carlos III de Madrid y el Hospital Universitario Severo Ochoa han puesto en marcha una innovadora metodología que utiliza la inteligencia artificial y el análisis del sueño para facilitar el diagnóstico precoz del Alzheimer. Esta enfermedad neurodegenerativa, que afecta a millones de personas en todo el mundo, presenta síntomas clínicos que suelen aparecer entre 10 y 20 años después del inicio de los procesos patológicos en el cerebro.
Aunque algunos hospitales españoles están comenzando a incorporar la determinación plasmática de p-tau217, su uso no es aún generalizado. La evaluación clínica requiere frecuentemente técnicas avanzadas como la tomografía por emisión de positrones (PET) o procedimientos invasivos como la punción lumbar, que suelen realizarse cuando ya hay síntomas evidentes.
La investigación se centra en el sueño, un periodo crítico durante el cual el cerebro lleva a cabo procesos de limpieza celular, eliminando residuos metabólicos como la proteína beta-amiloide. Este proceso está interrelacionado con el Alzheimer: la enfermedad altera la arquitectura del sueño y, a su vez, los trastornos del sueño pueden acelerar su progresión.
El equipo investigador ha analizado una base de datos única que combina registros de actividad eléctrica nocturna con datos sobre proteínas obtenidos del líquido cefalorraquídeo de pacientes. Este trabajo involucra a 42 pacientes con Alzheimer leve a moderado y 58 controles sanos. Gracias al apoyo financiero del Instituto de Salud Carlos III, se ha creado un repositorio que ha sido fundamental para este estudio.
“Utilizamos inteligencia artificial para analizar las señales eléctricas registradas durante toda la noche y detectar cambios que puedan indicar acumulaciones proteicas en el cerebro”, señala Lorena Gallego Viñarás, investigadora del departamento de Neurociencia y Ciencias Biomédicas. Ella aclara que esta tecnología no sustituye pruebas médicas tradicionales, sino que complementa diagnósticos tempranos permitiendo un análisis más detallado.
A medida que avanza esta investigación, las herramientas basadas en el estudio del sueño podrían integrarse con análisis sanguíneos como los relacionados con p-tau217. Esto abriría nuevas posibilidades para implementar cribados económicos desde casa para detectar Alzheimer preclínico y abordar simultáneamente trastornos del sueño, contribuyendo así a ralentizar el deterioro cognitivo.
“Hemos aprendido que la ciencia futura debe integrar diversas disciplinas como neurología, neumología e ingeniería”, concluye la Dra. Anna Michela Gaeta. Esta colaboración es esencial dado que muchos fármacos actualmente en desarrollo solo son efectivos en las etapas iniciales de la enfermedad.
Referencia bibliográfica: Gaeta, A.M., Gallego Viñarás, L., Barbé, F. et al. (2026). Quantitative sleep EEG identifies CSF core biomarker-related subgroups in Alzheimer’s disease. GeroScience. https://doi.org/10.1007/s11357-026-02266-z e-Archivo de la UC3M: https://hdl.handle.net/10016/50388