Mapa genético elaborado en Brasil señala nuevas vías para tratar el Alzheimer

Una startup del estado de São Paulo identificó 129 nuevos blancos de investigación que podrían dar lugar a nuevas formas de diagnóstico y tratamiento de la enfermedad

Por Roseli Andrion  |  Agência FAPESP – Durante décadas, la búsqueda de un tratamiento para la enfermedad de Alzheimer estuvo restringida a unos pocos objetivos moleculares, como las proteínas tau y beta amiloide, que se acumulan en el cerebro de las personas afectadas por esta enfermedad. Ahora, ese abanico de blancos comienza a ampliarse con la creación de mapas genéticos de la enfermedad, como el elaborado por BioDecision Analytics.

Mediante inteligencia artificial y una plataforma de análisis de las instrucciones genéticas utilizadas por las células (transcriptómica), investigadores de la startup con sede en São Paulo, Brasil, identificaron 129 nuevos blancos terapéuticos potenciales. Este avance abre nuevas líneas de investigación para el desarrollo de medicamentos y para el diagnóstico, mediante un análisis de sangre, de la enfermedad que afecta a más de 57 millones de personas en todo el mundo —de las cuales casi 2 millones viven en Brasil— y aún no existe una cura ni un tratamiento verdaderamente eficaz.

“Uno de los pocos blancos conocidos para el desarrollo de terapias contra la enfermedad de Alzheimer era la beta amiloide [proteína que, al acumularse de forma anormal en el cerebro, forma placas que bloquean la comunicación entre las neuronas y desencadenan procesos inflamatorios]. Por ello, era imprescindible explorar nuevos horizontes”, afirma a Agência FAPESP Rodrigo Araldi, uno de los fundadores de BioDecision. “La insistencia en un único blanco ayuda a explicar el fracaso de tantos medicamentos desarrollados en las últimas décadas”, añade el investigador.

Para realizar el mapeo, los investigadores utilizaron 2.870 muestras de tejido cerebral y sangre de personas sanas y de pacientes diagnosticados con enfermedad de Alzheimer —todos ya fallecidos—, procedentes del Sequence Read Archive (SRA), una base de datos de dominio público mantenida por el gobierno de Estados Unidos.

Las muestras cerebrales abarcan cinco regiones diferentes: el hipocampo, la corteza cingulada, el área de Wernicke, la corteza visual y el área de Broca, fundamentales para funciones como la memoria, el lenguaje, la visión y la audición. Según Araldi, esta segmentación es crucial, ya que el cerebro no es un tejido homogéneo. “Las áreas relacionadas con la memoria, como el hipocampo, presentan firmas genéticas completamente distintas de las zonas responsables de la visión o la audición”, compara. “Mezclar estas regiones en un único análisis sería un error metodológico que ocultaría detalles esenciales.”

Tecnología y precisión

El procesamiento de los datos se realizó mediante la plataforma de análisis transcriptómico BDASeq®, desarrollada por la startup con apoyo del Programa de Investigación Innovadora en Pequeñas Empresas (PIPE, por sus siglas en portugués), de la FAPESP. La herramienta analiza el secuenciamiento de ARN (ácido ribonucleico) para identificar la expresión génica diferencial, es decir, qué genes están “activados” o “desactivados” en un momento determinado. Como el ARN dirige a las células en la producción de proteínas, su análisis permite identificar si un gen está siendo activado con mayor o menor intensidad en el contexto de la enfermedad.

“La mayoría de los estudios utiliza un único método estadístico para realizar este análisis, lo que genera mucho ruido”, señala João Rafael Dias Pinto, cofundador de BioDecision y corresponsable del análisis. “Nuestra plataforma combina ocho técnicas estadísticas consolidadas para filtrar lo que realmente es relevante. Esto elimina los falsos positivos, que llevan a los investigadores a seguir caminos equivocados, y los falsos negativos, que hacen que pistas valiosas sean descartadas.”

Además del rigor estadístico, la plataforma incorpora una capa de inteligencia artificial que integra datos genéticos con información clínica. “No nos limitamos a elaborar una lista de genes alterados; con la ayuda de la IA seleccionamos aquellos que poseen mayor relevancia biológica y un potencial real para convertirse en medicamentos o herramientas de diagnóstico”, explica el investigador.

Lo que revela el mapa

El análisis permitió identificar más de 4.200 genes con una expresión alterada en pacientes con enfermedad de Alzheimer, en comparación con individuos sanos del mismo grupo etario. El control de variables como la edad y el sexo constituye uno de los pilares del estudio. “Comparar el perfil genético de un paciente de 80 años con el de una persona de 20 es como comparar el motor de un automóvil usado con el de uno nuevo con cero kilometros”, compara Dias Pinto. “Ignorar estas variables conduce a conclusiones que no se sostienen en la vida real.”

Entre los hallazgos, el análisis permitió clasificar dos grupos principales. El primero está compuesto por 75 genes asociados a procesos como la plasticidad neuronal (la capacidad de las neuronas para formar nuevas conexiones —o sinapsis— entre sí, que se pierde en la enfermedad de Alzheimer), los cuales constituyen prometedores blancos terapéuticos. Entre ellos, ocho genes son inéditos en la literatura científica. El segundo grupo está integrado por 74 genes cuya expresión se encuentra alterada tanto en el cerebro como en la sangre, lo que los convierte en candidatos ideales para actuar como biomarcadores, es decir, indicadores biológicos del desarrollo de la enfermedad. De estos, 21 genes mostraron una precisión superior al 90 % para distinguir entre individuos con Alzheimer y personas sanas, lo que sugiere que estas alteraciones están efectivamente relacionadas con la enfermedad.

“Hoy en día, el diagnóstico del Alzheimer es clínico, lento e impreciso”, afirma Araldi. “Pruebas como la tomografía por emisión de positrones (PET) cuestan decenas de miles de reales y no están disponibles en el sistema público de salud. Con este descubrimiento, abrimos la posibilidad de realizar diagnósticos mediante un análisis de sangre, mucho más accesible.” En ese caso, la presencia de la enfermedad se inferiría a partir de la detección, en la sangre, de moléculas de ARN relacionadas con la expresión alterada de los genes identificados en el estudio.

El estudio fue presentado en marzo durante el Congreso AD/PD (International Conference on Alzheimer’s and Parkinson’s Diseases), el principal evento científico mundial dedicado a las enfermedades neurodegenerativas, celebrado en Copenhague, Dinamarca.

Prueba de concepto y democratización

Antes de estudiar la enfermedad de Alzheimer, BioDecision validó la plataforma BDASeq® utilizando la enfermedad de Huntington. El estudio fue galardonado en el Congreso MENA sobre Enfermedades Raras, celebrado en Abu Dabi, Emiratos Árabes Unidos, durante tres años consecutivos (2024, 2025 y 2026). Los biomarcadores identificados resultaron tan relevantes que los datos fueron adquiridos por una empresa farmacéutica brasileña, que actualmente desarrolla una terapia con células madre (más información en agencia.fapesp.br/51671).

A partir de agosto de 2026, BioDecision democratizará el acceso a la plataforma mediante un servicio de pago en la nube, con el respaldo de Google Cloud. “Queremos que laboratorios más pequeños puedan realizar análisis de vanguardia sin necesidad de contar con supercomputadoras propias”, afirma Araldi. Además de la FAPESP, el desarrollo de la tecnología contó con el apoyo de la Federación Brasileña de Asociaciones de Alzheimer (Febraz) y de Alzheimer’s Disease International (ADI).

Para la industria farmacéutica, el mensaje de Araldi es pragmático: “Nosotros ya hicimos el trabajo más difícil: la exploración y selección de los datos. Ahora el sector necesita tener un interés real en buscar nuevos blancos terapéuticos. Debemos dejar de insistir en estrategias que han fracasado para ofrecer, por fin, dignidad y una mejor calidad de vida a millones de familias”.

* Otras imágenes e información sobre investigaciones apoyadas por la FAPESP pueden consultarse en el perfil de la Fundación en Flickr