La Fundación Maragall impulsa el desarrollo de un algoritmo para anticiparse al alzhéimer

La Fundación Pasqual Maragall ha lanzado una ambiciosa iniciativa científica orientada a anticiparse a la enfermedad de Alzheimer mediante la creación de un algoritmo predictivo capaz de identificar a las personas con mayor riesgo de desarrollar esta patología incluso antes de que se manifiesten los primeros signos de deterioro cognitivo.

La nueva propuesta, denominada ALFA10, está liderada por el Barcelonaßeta Brain Research Center (BBRC), el centro de investigación de la propia fundación, y pretende revolucionar el modo en que se afronta esta dolencia neurodegenerativa. El objetivo central es facilitar una detección temprana del alzhéimer, mejorar la selección de participantes para ensayos clínicos y avanzar hacia tratamientos personalizados y más eficaces.

Esta estrategia de prevención cobra especial relevancia en el contexto actual, marcado por la reciente aparición de terapias que pueden frenar el avance de la enfermedad, pero cuya efectividad depende de ser administradas en fases muy iniciales. En la mayoría de los casos, el diagnóstico llega cuando el daño cerebral ya es irreversible, lo que limita notablemente las opciones terapéuticas.

Con esta iniciativa, ALFA10 busca centrar la atención en la fase preclínica del alzhéimer –etapa en la que aún no se presentan síntomas evidentes–, desarrollando herramientas que permitan intervenir de forma temprana. Este enfoque representa un paso más allá del Estudio ALFA, un proyecto anterior iniciado en 2013 gracias al impulso de la Fundación ”la Caixa” y también desarrollado por el BBRC. Aquella investigación permitió reclutar a más de 2.700 personas sanas, de entre 45 y 75 años, para estudiar los primeros cambios biológicos y cognitivos asociados a la enfermedad.

Desde entonces, muchos de estos participantes han colaborado en distintas evaluaciones y pruebas adicionales, lo que ha generado una valiosa colección de datos y muestras biológicas. Lejos de partir de cero, ALFA10 retoma ese trabajo previo recontactando a los mismos voluntarios para continuar con su seguimiento, profundizando en el análisis de la evolución de su salud cerebral.

El desarrollo del algoritmo predictivo contempla tres etapas fundamentales. La primera se centra en la recopilación y el análisis de datos actuales, incorporando nuevos biomarcadores sanguíneos junto con variables clínicas y cognitivas. Estos datos serán procesados en los laboratorios del BBRC. En la segunda fase, esta información será combinada con los registros históricos obtenidos a lo largo de casi quince años para construir un modelo capaz de estimar el riesgo individual de padecer alzhéimer con alto grado de precisión.

La última fase se orientará hacia la prevención y el tratamiento, con la meta de identificar perfiles de riesgo específicos y facilitar el desarrollo de terapias individualizadas. De este modo, se pretende trasladar la prevención al ámbito clínico y reducir significativamente el impacto de la enfermedad antes de que cause un daño cerebral irreversible.

Para poder avanzar en el desarrollo de este proyecto, la Fundación Pasqual Maragall ha iniciado una campaña de recaudación de fondos con la que espera alcanzar los 250.000 euros necesarios para sostener las próximas fases de investigación.