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Algoritmo IA: Anticipando el Alzheimer como Nunca Antes

por El Poder
octubre 31, 2025
en Salud
Tiempo de lectura: 4 mins
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El centro de investigación de la Fundación Pasqual Maragall, el Barcelonaßeta Brain Research Center (BBRC), ha desarrollado un proyecto pionero destinado a detectar a tiempo el Alzheimer. Se trata de una tecnología predictiva, capaz de identificar a personas con alto riesgo de sufrirla antes de que aparezcan las primeras señales. Su nombre: ALFA10.

Como recalca la Fundación mediante un comunicado, identificar el riesgo de Alzheimer antes de que se manifiesten los primeros síntomas «podría cambiar la vida de millones de personas». En la mayoría de las ocasiones, el diagnóstico llega tarde, cuando el daño cerebral ya es irreversible.

ALFA10 se propone adelantarse a esas señales iniciales e intervenir en la fase preclínica de la enfermedad, además de trabajar en la creación de herramientas que permitan actuar previa y eficazmente.

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El doctor Gonzalo Sánchez, investigador y neuropsicólogo del BBRC, quien lidera el proyecto, subraya que “el objetivo es entender mejor cómo avanza la enfermedad antes de que se manifiesten los síntomas”, y así, «preparar un protocolo de actuación para casos con riesgo elevado que, a la larga, pueda ser adoptado por nuestro sistema de salud”.

Miles de voluntarios apoyan la causa

ALFA10, según remarca la Fundación, da un paso adelante respecto al Estudio ALFA, impulsado por la Fundación «la Caixa» en 2013 y que BBRC desarrolló. Este convocó a más de 2.700 voluntarios sanos, con edades comprendidas entre los 45 y 75 años, para investigar los cambios biológicos y cognitivos iniciales asociados al Alzheimer.

Para ALFA10, el equipo investigador contactó de nuevo con los participantes del estudio para seguir la evolución de la salud de su cerebro. La mayoría se hizo un análisis de sangre y un test de memoria con el fin de detectar con mayor exactitud los cambios en sus biomarcadores y en procesos biológicos derivados de la enfermedad.

Del mismo modo, para evitar las visitas presenciales frecuentes y facilitar el la evolución cognitiva continua, se incorporó un seguimiento a distancia a partir de cuestionarios y herramientas digitales. La previsión es que las primeras visitas se hagan en enero de 2026, seguidas de un seguimiento digital continuo.

Este planteamiento aportará datos vitales sobre cómo progresa la enfermedad y permitirá identificar a las personas con mayor riesgo antes de que aparezcan los síntomas.

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ALFA10: Así funciona en 3 fases clave

Desde la Fundación Pasqual Maragall enumeran tres fases principales en las que se estructura el desarrollo del algoritmo predictivo:

  • La primera fase se basa en la recopilación y análisis de datos, lo que incluye nuevos biomarcadores detectables en sangre junto con las variables clínicas y cognitivas de los/las participantes.
  • La segunda fase consiste en la creación de un modelo predictivo innovador, capaz de estimar con precisión el riesgo individual de Alzheimer, a partir de la integración de los datos históricos recopilados durante quince años.
  • La última fase del proyecto se orienta a la prevención y el tratamiento para identificar perfiles de riesgo y facilitar el desarrollo de terapias a la medida.

El impacto de ALFA10 en nuestra salud

ALFA10 supone un avance en la investigación del Alzheimer por cuanto el proyecto se propone un seguimiento cerebral más exacto, sensible y constante.

Y no solo busca la generación de conocimiento científico, recalca la Fundación, sino que también se plantea la transferencia de sus resultados al sistema sanitario. El objetivo es transformar «los hallazgos en protocolos y herramientas prácticas» que puedan implementarse inicialmente en centros especializados y, más adelante, en la atención primaria.

“Una vez desarrollado, el algoritmo se validará con muestras de datos independientes y en nuevas cohortes de participantes, lo que permitirá evaluar su eficacia y facilitar su aplicación clínica”, concluye Sánchez.Este artículo fue publicado originalmente en El Día

Etiquetas: BienestarIA
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