Onde cerebrali possono essere biomarcatori precoci dell'Alzheimer

Rilevando i cambiamenti funzionali del cervello che avvengono durante il morbo di Alzheimer (MA), un gruppo di ricerca dell'Università Complutense di Madrid (UCM) ha localizzato una serie di biomarcatori in grado di predire quali pazienti con lieve decadimento cognitivo (MCI, Mild Cognitive Impairment) hanno più probabilità di passare alla demenza.


"In questo lavoro abbiamo trovato che due sottoreti, nelle bande di frequenza beta e theta, che coinvolgono le regioni fronto-temporali e fronto-occipitale, sono alterate durante l'evoluzione del MA", dice Maria Eugenia López García, ricercatrice del gruppo di Neuroscienze Cognitive della UCM e uno degli autori dello studio.


La ricerca, pubblicata su Brain, prende l'ipersincronizzazione (la maggiore connettività tra regioni del cervello) come asse principale dei cambiamenti e la magnetoencefalografia (MEG) come strumento per rilevarla. Hanno quindi dimostrato che i pazienti con MCI, che successivamente sviluppano MA, hanno un aumento della sincronia ma, con l'ulteriore sviluppo della demenza, questa sincronizzazione diminuisce come sintomo di disfunzione della rete corticale.


Al progetto, oltre alla Facoltà di Psicologia dell'UCM, ha partecipato anche la Clinica San Carlos, il Laboratorio di Neuroscience Cognitive e Computazionali (UCM-UPM) del Centro di Tecnologie Biomediche, l'Università delle Isole Baleari e l'Università di La Laguna (Tenerife).

 

Modello X

L'MCI è una fase intermedia tra ciò che è considerato invecchiamento normale e la demenza; il 15% dei pazienti di questo stadio passano ogni anno al MA.


Pertanto, la diagnosi precoce di MCI, e in particolare la distinzione dei pazienti con MCI che finiranno per soffrire di AD "aiuterebbe a diagnosticare e stabilire una prognosi, e rendere disponibile un sistema per valutare nuovi interventi farmacologici o non farmacologici", dice la López Garcia.


Per realizzare questo studio, i ricercatori hanno reclutato 54 pazienti con MCI (da un campione iniziale di 145) che sono stati monitorati ogni sei mesi per tre anni, e sono state effettuate registrazioni con magnetoencefalografia per misurare i campi magnetici che il cervello genera, sia all'inizio (fase pre) che alla fine dello studio (fase post).


A tali registrazioni sono state applicate tecniche per stimare la sincronizzazione del cervello: esse consentono di determinare il modo in cui le diverse regioni del cervello comunicano tra loro. Alla fine dello studio, 27 pazienti sono rimasti con MCI (MCIs =MCI stabile) e l'altra metà è passato al MA (MCIc = convertitori MCI). Il modello sviluppato in questo studio ha avuto un tasso di successo del 96,2%.


"I risultati di sincronizzazione ottenuti nelle fasi pre e post hanno permesso di elaborare un modello esplicativo, che abbiamo chiamato 'modello X', che dimostra che l'ipersincronizzazione prevede la conversione nel gruppo MCIc nella fase pre, dimostrando una diminuzione della sincronizzazione in questo gruppo nella fase successiva. Al contrario, il gruppo MCIs mostra uno schema di sincronizzazione inverso in entrambi gli stadi", spiega l'esperta dell'UCM.


L'Organizzazione Mondiale della Sanità stima che 50 milioni di persone nel mondo vivono attualmente con la demenza, intesa come qualsiasi malattia neurodegenerativa associata all'età. Le previsioni indicano che il numero di persone colpite raddoppierà entro il 2030 e triplicherà entro il 2050, e il MA è quella prevalente.


"Avere questo biomarcatore precoce e non invasivo può aiutare le persone a capire questa terribile malattia. Noi, come ricercatori, abbiamo l'obiettivo di essere utili e di fare scoperte che possono aiutare a migliorare la nostra conoscenza di questa malattia complessa", conclude la López García.

 

 

 


Fonte: Universidad Complutense de Madrid via EurekAlert! (> English text) - Traduzione di Franco Pellizzari.

Riferimenti: Sandra Pusil, María Eugenia López, Pablo Cuesta, Ricardo Bruña, Ernesto Pereda, Fernando Maestú. Hypersynchronization in mild cognitive impairment: the ‘X’ model. Brain, Dec 2019, DOI

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