¿Un electroencefalograma para reconocer el alzhéimer?


Un grupo de científicos cree que puede ser de ayuda para distinguir quiénes evolucionarán del deterioro cognitivo leve a la demencia.

EEG para diagnosticar el alzhéimer

El electroencefalograma (EEG), una técnología de exploración neurofuncional que mide la actividad eléctrica cerebral, puede llegar a ser usado para distinguir quiénes terminarán siendo diagnosticados de alzhéimer entre las personas que ya tienen deterioro cognitivo leve (DCL).

El DCL es una condición en que se tiene un funcionamiento de la memoria y otros procesos cognitivos por debajo de lo que se espera para el grupo de edad, pero ese bajo rendimiento no llega a ser un obstáculo para el desarrollo normal de la vida diaria.

Alrededor del 20% de los adultos mayores padece DCL y de ellos un 60% terminará desarrollando demencia ¿Cómo saber quiénes sí y quiénes no? Pues haciendo una sencilla, indolora y barata prueba con un electroencefalograma, según sugiere un grupo de científicos de la Universidad de Birmingham, en Reino Unido.

Si el alzhéimer está cerca, tu cerebro demora más en responder a la palabra escrita

En el estudio se analizó datos recopilados desde hacía varios años a un grupo de 25 adultos mayores con DCL y 11 sin alteraciones cognitivas.

Al inicio de la investigación ninguno había sido diagnosticado de alzhéimer, pero tres años después, 15 de los mayores en el grupo con DCL ya había evolucionado hacia la enfermedad neurodegenerativa. En todo ese tiempo recibieron valoraciones anuales, entre ellas pruebas con EEG.

Según comenta uno de los autores del estudio, el Dr. Ali Mazaheri:

Queríamos investigar si había anomalías en la actividad cerebral durante el procesamiento del lenguaje en pacientes con DCL, lo que podría dar un conocimiento sobre la probabilidad de desarrollar Alzheimer.

El lenguaje es uno de los procesos más dañados por la enfermedad, de ahí que su valoración sea clave para llegar a un diagnóstico de alzhéimer.

En la investigación, a cada participante se le presentó por vía auditiva una frase, por ejemplo “tipo de árbol”, seguida por la presentación visual de una sola palabra que podía tener o no relación con la frase. Durante todo el experimento se estaba realizando un EEG.

¿Hubo diferencias en la velocidad con la que procesaban la información los miembros de los diferentes grupos?

Otra de las autoras del estudio, la Dra. Katrien Segaert, explica que:

Significativamente, lo que encontramos en nuestro estudio es que esta respuesta cerebral es anormal en individuos que desarrollarán alzhéimer en el futuro, pero está intacta en los pacientes que permanecen estables”.

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En efecto, entre los pacientes que desarrollaron alzhéimer dentro de los tres años después de comenzar el estudio, se detectaron cambios en el EEG que no aparecían entre las personas con DCL que permanecieron estables y las sanas. Un buen resultado, pero…

¿EEG para diagnosticar el alzhéimer?

Todavía, todavía no aunque ya muchos desesperen de las continuas noticias sobre descubrimientos que pueden ser, pero nada aún.

En el caso del EEG no es la primera vez que se le atribuye cierto potencial para ayudar a diagnosticar alteraciones cognitivas. Por ejemplo, un estudio del año 2015 de científicos de la Universidad de Texas, en EE.UU, también encontró especificidades en las ondas cerebrales de adultos mayores con DCL.

Son elementos alentadores, pero que todavía tienen que afinar mucho para poder convertirse en una ayuda al diagnóstico de alzhéimer ¿Logra el EEG distinguir entre los distintos tipos de demencia? ¿Otras patologías podrían provocar las mismas anormalías y llevar a un diagnóstico errado? Incógnitas que aún hay que despejar.

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Fuentes y referencias

Ali Mazaheri, Katrien Segaert, John Olichney, Jin-Chen Yang, Yu-Qiong Niu, Kim Shapiro, Howard Bowman (2017): EEG oscillations during word processing predict MCI conversion to Alzheimer’s disease. NeuroImage: Clinical.  En http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2213158217302504

University Of Birmingham (2017): Delayed word processing could predict patients’ potential to develop Alzheimer’s disease. En https://www.eurekalert.org/pub_releases/2017-10/uob-dwp101717.php

 

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