Agentes de imágenes de doble propósito para escáneres PET y de RMN podrían diagnosticar enfermedades neurodegenerativas antes
Actualizado el 29 Feb 2024
La enfermedad de Alzheimer, una enfermedad neurodegenerativa, afecta la función cerebral y las capacidades cognitivas. Se clasifica junto con la enfermedad de Parkinson, la esclerosis lateral amiotrófica y otros trastornos como una enfermedad amiloide. Los amiloides, que comprenden pequeños grupos de proteínas anormalmente fibrosas o mal plegadas, usualmente no tienen ningún propósito funcional en el cuerpo. Una característica distintiva del Alzheimer es la formación de placas amiloides, que son acumulaciones de agregados de péptidos beta-amiloide. Estos péptidos, cadenas cortas de aminoácidos, son precursores de las proteínas. La neuroinflamación y el estrés oxidativo en el cerebro también son indicadores importantes de la enfermedad de Alzheimer. El diagnóstico y tratamiento de este tipo de enfermedades neurodegenerativas son un desafío debido a la barrera hematoencefálica, un sistema semipermeable de vasos sanguíneos y capilares que controla el flujo de iones, moléculas y células entre la sangre y el cerebro. Para que los agentes terapéuticos y de imágenes, compuestos de moléculas o anticuerpos, sean eficaces, deben poder atravesar esta barrera.
Actualmente, diagnosticar la enfermedad de Alzheimer con gran precisión sólo es posible post mortem mediante la identificación de agregados amiloides. Esto requiere el desarrollo de herramientas de diagnóstico capaces de detectar agregados de péptidos beta-amiloide solubles y placas amiloides más grandes en pacientes vivos. La PET y la RM son dos técnicas de imagen no invasivas que se utilizan clínicamente con frecuencia. Sin embargo, no existen agentes de contraste para resonancia magnética dirigidos a los agregados amiloides, y los agentes de imágenes PET existentes aprobados por la FDA no logran detectar anomalías amiloides a pequeña escala o, a veces, dan resultados falsos positivos en las pruebas de Alzheimer. Por lo tanto, es vital crear herramientas de diagnóstico dirigidas a los péptidos beta-amiloides más pequeños y otros signos de neuroinflamación y estrés oxidativo.
Ahora, un equipo de investigación del Instituto Beckman (Urbana, IL, EUA), compuesto por un químico sintético, un experto en imágenes médicas y un neurólogo, está desarrollando herramientas de diagnóstico mejoradas y agentes de imágenes para la detección temprana del Alzheimer y otras enfermedades neurodegenerativas. Con el apoyo de una subvención de 3 millones de dólares del Instituto Nacional sobre el Envejecimiento de los Institutos Nacionales de Salud de EUA, el equipo tiene como objetivo crear y probar agentes de imágenes multimodales para el Alzheimer y las demencias relacionadas durante cinco años. Estos agentes, diseñados para atravesar la barrera hematoencefálica y ser compatibles con escáneres PET y de RM, facilitarán la detección más temprana de enfermedades neurodegenerativas y ayudarán significativamente a avanzar en los enfoques terapéuticos.
El desarrollo de herramientas multimodales para su uso tanto en PET como en RMN proporcionará conocimientos más profundos sobre el riesgo, el diagnóstico y la progresión de la enfermedad de Alzheimer. Los investigadores ya han sintetizado moléculas especializadas que pueden cruzar la barrera hematoencefálica y detectar tanto péptidos beta-amiloides solubles pequeños como amiloides insolubles de mayor tamaño. También han desarrollado un agente de imágenes PET a base de cobre, que visualizó con éxito placas amiloides en ratones transgénicos con Alzheimer. De cara al futuro, el equipo prevé que estos agentes puedan adaptarse para uso humano, permitiendo la detección más temprana de múltiples marcadores de la enfermedad de Alzheimer y otras enfermedades neurodegenerativas.
Enlaces relacionados:
Instituto Beckman
Últimas RM noticias
- Combinación de técnicas de imagen permitiría extirpar el cáncer de próstata sin biopsia
- Detección de lesiones cerebrales de esclerosis múltiple asistida por IA reduce los tiempos de informe radiológico
- Algoritmo de IA detecta el 30% de los cánceres de mama que no se ven en las resonancias magnéticas