Diagnóstico de ELA años antes de la aparición de los síntomas

La esclerosis lateral amiotrófica (ELA) es un trastorno neurológico progresivo caracterizado por la degeneración de las neuronas motoras. Esta degeneración conduce a debilidad muscular, atrofia y, en última instancia, insuficiencia respiratoria, lo que generalmente resulta en la muerte dentro de los 2 a 4 años posteriores al inicio de los síntomas-

La identificación de un biomarcador fiable para la esclerosis lateral amiotrófica (ELA) es crucial para la práctica clínica.

Investigadores de la Facultad de Medicina de la Universidad Johns Hopkins han demostrado que un análisis de sangre que detecta proteínas exclusivas de la esclerosis lateral amiotrófica (ELA) puede identificar a las personas con enfermedad años antes de que aparezcan los síntomas.

Alexander Pantelyat, MD, profesor asociado de neurología en la Facultad de Medicina de la Universidad Johns Hopkins, investigador del estudio, señaló que siempre se había asumido que la ELA era una enfermedad rápida que comienza de 12 a 18 meses antes del inicio de los síntomas, pero cuando observamos nuestros hallazgos, vemos que este ha sido un proceso que continúa durante aproximadamente una década antes de que el paciente ingrese al consultorio del médico o la clínica.

El estudio fue publicado el 19 de agosto en Nature Medicine.¹

Un método confiable para diagnosticar la ELA ha sido difícil de alcanzar, anotaron los investigadores. Los biomarcadores existentes para la ELA se basan en una única característica medible, como los neurofilamentos, para el diagnóstico y el seguimiento de la progresión de la enfermedad. Encontrar un biomarcador preciso para la ELA antes de que comiencen los síntomas podría ayudar en la atención del paciente, los ensayos clínicos y una mejor comprensión de los mecanismos de la enfermedad.

Además, las personas diagnosticadas con ELA suelen vivir de 2 a 4 años después de que comienzan los síntomas, pero estos hallazgos sugieren que la enfermedad puede comenzar de 10 a 15 años antes de que aparezcan.

En un estudio transversal, los investigadores incluyeron a 281 pacientes con ELA y 258 participantes de una población de control sana de la Universidad de Turín y los Institutos Nacionales de Salud. Se tomaron muestras de plasma de pacientes y participantes, y los investigadores utilizaron una plataforma de proteómica para identificar proteínas específicas de la ELA de un total de 2886 proteínas.

Utilizando el aprendizaje automático, los investigadores desarrollaron un modelo de proteínas de mejor rendimiento basado en datos de un conjunto de entrenamiento de 181 pacientes con ELA y 172 participantes sanos, así como 137 pacientes con otras enfermedades neurológicas. Luego, el modelo se probó en muestras de 48 pacientes con ELA, 42 participantes sanos y 33 pacientes con otras enfermedades neurológicas.

Es crucial que los pacientes y sus familias puedan discernir entre la ELA y otras afecciones para obtener claridad diagnóstica, comprensión del pronóstico y elegibilidad para inscribirse en los ensayos clínicos apropiados, dijo Pantelyat.

En general, se identificó un conjunto de 33 proteínas como una "firma molecular distinta" para la ELA que diferenciaba los casos de ELA de los participantes sanos y de otras enfermedades neurológicas como el síndrome corticobasal, la demencia, la demencia con cuerpos de Lewy, la atrofia multisistémica, la enfermedad de Parkinson y la parálisis supranuclear progresiva.

Este modelo, cuando se combinó con otra información clínica sobre el paciente, fue muy preciso para distinguir a las personas con ELA de los participantes sanos y aquellos con otras enfermedades neurológicas, con un área bajo la curva del 98,3%.

El modelo de aprendizaje automático también se validó en un grupo de 13 pacientes con ELA y 23.601 participantes sanos en un grupo de control del Biobanco del Reino Unido, identificando al 82,7% de los pacientes con ELA y al 99,3% de los participantes en el grupo de control.

Entre 110 pacientes y participantes sanos en los que se tomaron muestras de plasma antes de que se desarrollaran los síntomas de la ELA, la puntuación de riesgo de ELA generada por el modelo aumentó a medida que se acercaba el momento de la aparición de los síntomas. La puntuación de riesgo de ELA no se asoció con el envejecimiento porque la asociación no se observó entre los participantes sanos o en pacientes con otras enfermedades neurológicas.

Debido a que el panel de proteínas puede detectar la ELA en la etapa más temprana de la enfermedad, algún día puede servir como un biomarcador para la ELA similar a los biomarcadores observados en la detección temprana de la enfermedad de Alzheimer antes de que aparezcan los síntomas.

Vemos la luz al final del túnel aquí, y ese objetivo es un análisis de sangre aprobado y disponible para la ELA, dijo Pantelyat. Con una prueba que permite la detección temprana de la ELA, tenemos la oportunidad de inscribir a las personas en estudios observacionales y, por extensión, ofrecer medicamentos prometedores que modifican la enfermedad y, con suerte, que la detienen, antes de que la ELA se vuelva debilitante.

Ya se sabía que algunas de las proteínas del panel, como la proteína de luz de neurofilamento (NEFL), estaban asociadas con la ELA, mientras que se identificaron 16 proteínas adicionales a través de modelos predictivos como asociadas con la enfermedad. Los investigadores pusieron sus datos a disposición del público "para fomentar y avanzar en la investigación de biomarcadores" para la ELA.

Quince años de colaboración interinstitucional se dedicaron a este trabajo. Las asociaciones a gran escala son el alma de la investigación, son los que conducirán a diagnósticos oportunos y, en última instancia, tratamientos efectivos para enfermedades devastadoras como la ELA, concluyó Pantelyat.

Referencia

1. Chia, R., Moaddel, R., Kwan, J.Y. et al. Un panel de biomarcadores candidatos basados en proteómica plasmática predictivos de la esclerosis lateral amiotrófica. Nat Med (2025). https://doi.org/10.1038/s41591-025-03890-6