Inteligencia artificial y biomarcadores: el nuevo enfoque para detectar el alzhéimer

Cuando un paciente llega a nuestra consulta con quejas de memoria que todavía no encajan en un diagnóstico claro, todos los clínicos sabemos que es uno de los momentos más delicados de la práctica: no podemos predecir con certeza quién va a progresar de un deterioro cognitivo leve a una demencia, y esa incertidumbre condiciona el seguimiento, la conversación con la familia y la planificación de cuidados. Según recoge IM Médico, el abordaje del alzhéimer está experimentando un cambio de paradigma: después de años centrados casi exclusivamente en las placas de proteína beta amiloide, el sector empieza a considerar la enfermedad desde una mirada global —bioenergética, inflamatoria, inmunológica y genética— apoyada en nuevos biomarcadores y en herramientas de inteligencia artificial aplicadas a la práctica clínica.

De la placa amiloide a una lectura integral del paciente

En la práctica diaria, esta nueva perspectiva se traduce en algo muy concreto: ya no evaluamos únicamente la patología cerebral, sino que empezamos a integrar señales que hasta ahora quedaban fuera del radar habitual. Marta Barrachina, CEO y cofundadora de ADmit Therapeutics —compañía socia de AseBio—, lo explica así: "Después de muchos años de enfocar la enfermedad solo desde un punto de vista patológico cerebral relacionado con la formación de placas de proteína beta amiloide en el cerebro, se está considerando la enfermedad desde un punto de vista global". Para nosotros los clínicos, esa reorientación significa acompasar mejor el razonamiento diagnóstico con la complejidad real del paciente que tenemos delante.

Las cifras ayudan a dimensionar por qué este cambio importa. Las estimaciones más recientes de Alzheimer Europe recogidas por IM Médico sitúan en 983.920 las personas que vivían con demencia en España en 2025, alrededor del 2,05 % de la población, y en el conjunto de la Unión Europea los más de 9 millones de diagnósticos estimados en 2025 podrían superar los 14,3 millones en 2050. En otras palabras, cada avance que mejore la detección temprana deja de ser un experimento de laboratorio para convertirse en una necesidad operativa del sistema.

MAP-AD®: qué aporta —y qué no— a nuestra consulta

Dentro de este nuevo ecosistema, ADmit Therapeutics ha presentado MAP-AD®, una prueba in vitro con marcado CE-IVDR orientada a pronosticar la progresión desde el deterioro cognitivo leve hacia la demencia debida a enfermedad de alzhéimer. Lo interesante para nuestra práctica es que la prueba combina biomarcadores sanguíneos basados en la metilación del ADN mitocondrial con factores de riesgo ya conocidos —el genotipo ApoE, la edad y la evaluación neuropsicológica—, integrando todo ello mediante Next Generation Sequencing y modelos de Machine Learning. Es decir, no sustituye nada de lo que ya hacemos, sino que añade una capa de información que antes no teníamos al alcance de la sangre periférica.

El valor diferencial, según explica Barrachina, es que "MAP-AD® aporta el pronóstico a la evolución a demencia de la enfermedad, que es el aspecto clínico más relevante y que determina la evolución del paciente y su relación con su entorno". En el terreno operativo, esto se traduce en decisiones más informadas: cuándo intensificar el seguimiento, cuándo abrir la conversación con la familia sobre planificación de cuidados a medio plazo, o cuándo ajustar las expectativas terapéuticas. Ahí es donde la herramienta demuestra su utilidad real: no para sustituir el juicio clínico, sino para acompanãrnos en uno de los tramos donde más titubeamos.

Qué conviene tener presente antes de incorporarlo al flujo

Para quienes estamos valorando cómo encajar este tipo de herramientas en el circuito asistencial habitual, ayuda traducir la promesa técnica a criterios prácticos. Primero, el marcado CE-IVDR aporta un marco regulatorio europeo que facilita su despliegue en entornos clínicos, aunque no sustituye el juicio clínico ni el resto de pruebas complementarias que ya manejamos. Segundo, al estar basada en sangre periférica, reduce la barrera logística frente a técnicas más invasivas, lo que puede facilitar el acceso en centros sin unidades de memoria avanzadas. Y tercero, su interpretación debe integrarse siempre con la evaluación neuropsicológica y con el contexto biopsicosocial del paciente: ningún algoritmo, por sofisticado que sea, reemplaza la lectura global que solo un clínico experimentado puede hacer.

El contexto más amplio que estamos viviendo confirma esta dirección. En oncología, un estudio reciente publicado en Nature Medicine ha presentado PANXEON, un panel experimental que combina tres biomarcadores sanguíneos mediante un algoritmo de inteligencia artificial para predecir y detectar el cáncer de páncreas en etapas precoces, según informa SciTechDaily. En cardiología pediátrica, el Hospital Infantil de Filadelfia ya utiliza herramientas de IA de Nvidia para convertir pruebas de imagen en modelos 3D del corazón y planificar cirugías con mayor precisión, según recoge Infobae. Son ejemplos de que la inteligencia artificial está dejando de ser una promesa de futuro para convertirse en una compañera de trabajo cotidiano en distintas especialidades. En neurología, MAP-AD® es un paso más en esa dirección: una herramienta que, bien utilizada, nos ayuda a interpretar mejor la incertidumbre y a acompasar las decisiones clínicas al ritmo de cada paciente.