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Blog del CRE Alzheimer

David Andrés Ochoa | Neuropsicólogo El diagnóstico oportuno de la demencia es una prioridad mundial, reflejada en la mayoría de las políticas y planes nacionales. Sin embargo, actualmente no existen estimaciones robustas del tiempo promedio hasta el diagnóstico (TPD) ni de los factores que influyen en los intervalos de diagnóstico. En función de esta problemática, una revisión sistemática y metaanálisis realizada por Kusoro et al. (2025) pone el foco de atención en el intervalo promedio entre la aparición de los síntomas (calificado por los pacientes o cuidadores familiares mediante entrevistas o registros médicos) hasta el diagnóstico final de demencia. Los investigadores revisaron datos de trece estudios previamente publicados que se llevaron a cabo en Europa, Estados Unidos, Australia y China y que informaron datos sobre 30.257 participantes con una edad de inicio que oscilaba entre los 54 y los 93 años. Los investigadores descubrieron que normalmente transcurren 3,5 años desde la primera alerta de síntomas hasta que un paciente recibe un diagnóstico de demencia, o 4,1 años para aquellos con demencia de aparición temprana, y algunos grupos tienen más probabilidades de experimentar retrasos más prolongados. Por ejemplo, en muchos de los estudios incluidos se informan sobre las vías más allá del primer contacto con los servicios de atención médica, observando retrasos en la recepción del diagnóstico, incluso en el contexto de clínicas especializadas, además el TPD variaba entre los grupos de diagnóstico, con evidencia consistente de un TPD más largo en la demencia de inicio joven. Estos resultados demuestran que la gravedad de los síntomas suelen ser los catalizadores hacia un diagnóstico, así los resultados del metaanálisis demostraron que las personas que experimentan un declive funcional pueden ser derivadas a los servicios antes, y que cuanto más grave sea el deterioro, más temprana será la derivación. Dentro de las implicaciones clínicas es importante resaltar que el establecimiento de centros especializados para personas con demencia de inicio temprano puede acortar la duración del retraso diagnóstico. Esto es consistente con la evidencia de que dichos servicios especializados pueden aumentar el número de personas con demencia evaluadas a nivel nacional, lo que luego podría conducir a mejoras en la calidad de vida. Es probable que mejorar el TPD sea clave para una intervención más temprana y para reducir los costos económicos y sociales de la demencia (Kusoro et al., 2025). Es importante destacar que este es el primer estudio en hacer este tipo de análisis, por lo que las limitaciones en la homogeneidad de los datos, los sesgos de los estudios y la ausencia de criterios claros para el TPD deben considerarse al analizar los datos discutidos. Las conclusiones del estudio son claras a pesar de estas limitaciones. Desde las implicaciones significativas para futuras políticas, prácticas e investigaciones relevantes para muchos países (en especial aquellos en vías de desarrollo). La necesidad de aumentar la eficacia de futuras intervenciones, identificando qué factores sociodemográficos, específicos de la enfermedad y de la atención médica contribuye a un TPD más prolongado en la demencia. Además de desarrollar intervenciones que acorten el intervalo diagnóstico en la demencia. Bibliografía: Kusoro, O., Roche, M., Del-Pino-Casado, R., Leung, P., & Orgeta, V. (2025). Time to diagnosis in dementia: A systematic review with metaanalysis. International Journal of Geriatric Psychiatry, 40(7), e70129. https://doi.org/10.1002/gps.70129 University College London. (2025, July 28). Think it’s just aging? Why dementia is missed for 3.5 years on average. ScienceDaily. Retrieved August 3, 2025 from www.sciencedaily.com/releases/2025/07/250727235823.htm

David Andrés Ochoa | Neuropsicólogo Las reacciones emocionales y el impacto frente a la posibilidad de padecer una enfermedad son parte de las nuevas líneas de investigación en la actualidad. La capacidad diagnóstica que ha surgido con el mayor acceso a tecnologías médicas y los innumerables estudios que correlacionan signos y síntomas tempranos en nuestro organismo, abierto un nuevo abordaje con población sin patologías totalmente evidenciables ¿Qué hacer ante la alta posibilidad de padecer una enfermedad? Ante estos nuevos abordajes, un estudio centrado en la demencia de tipo Alzheimer busco comprender cómo reaccionan emocionalmente las personas al saber si tenían riesgo de deterioro cognitivo, el estudio realizado por Shekhtman et al. (2025) Estuvo conformado por 199 adultos sanos que se sometieron a una tomografía por emisión de positrones (PET) técnica de imagenología médica que utiliza sustancias radiactivas para visualizar la actividad metabólica de los tejidos y órganos del cuerpo, evaluando la producción de la beta amiloide (Aβ): proteína asociada con la neurodegeneración, es decir, la pérdida de neuronas y la atrofia cerebral, que son características de la enfermedad de Alzheimer. Antes de la prueba, los participantes completaron encuestas que medían la ansiedad, la depresión, las preocupaciones sobre la memoria y la motivación para adaptar su estilo de vida. Realizaron las mismas encuestas seis meses después de conocer los resultados. Los participantes con presencia de amiloide no mostraron un aumento de la depresión o de los problemas de memoria, pero sí experimentaron una disminución de la ansiedad y de la motivación para realizar ajustes en el estilo de vida. Los hallazgos sugieren que revelar la presencia de amiloide no afecta negativamente a los participantes, y el simple hecho de conocer los resultados parece disminuir los sentimientos negativos en general. Dentro del estudio se conoció las reacciones emocionales también de un grupo que no presentaba acumulación de la amiloide (baja probabilidad de padecer la enfermedad), por lo que sus experimentaron mejoras emocionales significativas: informando niveles mucho más bajos de depresión, ansiedad y problemas de memoria. En conjunto los datos llamativos fueron que ambos grupos en la fase previa al estudio declaraban necesario mejorar e implementar cambios en su estilo de vida, pero tras el conocimiento de la posibilidad de padecer o no la enfermedad se observó una disminución significativa de la motivación declarada en ambos grupos, aunque en menor medida en el grupo con niveles elevados, pudiendo asociarse al grupo sin marcador de amoloide como la falsa seguridad y el pronóstico favorable. Mientras que en el grupo con alta probabilidad de padecer la enfermedad los datos siguen debatiéndose, desde la alta edad del grupo de esta cohorte, la baja probabilidad de progresión por la edad de diagnóstico hasta un alto número de participantes que descontinuaron la fase de conocimiento de los resultados (83). Todo esto nos lleva a poner el foco de atención en evaluaciones cualitativas y cuestionarios específicos para comprender mejor los factores subyacentes relacionados. Además, de ser necesario hacer mayor hincapié en abordar los factores de riesgo cardiovascular y promover estilos de vida cognitivos, sociales y físicamente activos, independientemente del estado de Aβ, para garantizar la salud y el bienestar integrales en población con y sin riesgo de padecer Alzheimer. Cuando estos tratamientos estén disponibles, es probable que las personas con una función cognitiva normal se sometan a pruebas de detección con biomarcadores de Alzheimer para optar a terapias dirigidas. Por lo tanto, es fundamental comprender mejor la respuesta a la revelación y optimizar el proceso de revelación (Shekhtman et al., 2025) Referencias: Universidad Rutgers. (7 de mayo de 2025). Conocer el riesgo de padecer Alzheimer puede aliviar la ansiedad, pero reducir la motivación para adoptar hábitos saludables. ScienceDaily. Consultado el 24 de junio de 2025 en www.sciencedaily.com/releases/2025/05/250507130352.htm Golan Shekhtman, S., Schnaider Beeri, M., Ravona Springer, R., Zadok, M., Ben Meir, M., Rosen‐Lang, Y., Shutsberg, R., Gelblum, D., Niv, T., Matatov, A., Heymann, A., Azuri, J., Ganmore, I., Hoffman, C., Domachevsky, L., & Lesman‐Segev, O. H. (2025). Emotional response to the disclosure of beta-amyloid status among research participants at high risk for dementia. Alzheimer's & Dementia, 21(5), e70115. https://doi.org/10.1002/alz.70115

Marc Jordán de la Cruz | Escola Virolai Durante décadas, el alzhéimer ha sido una enfermedad silenciosa, que avanzaba sin ser detectada hasta que los síntomas eran ya irreversibles. Hoy, gracias a los avances tecnológicos, tenemos la oportunidad de anticiparnos. Ese ha sido el propósito de mi investigación de Bachillerato: encontrar una manera de detectar esta enfermedad en sus fases más tempranas, cuando apenas da señales. Para lograrlo, he desarrollado un modelo de inteligencia artificial llamado AH_Ad capaz de analizar imágenes de resonancia magnética cerebral y detectar el alzhéimer justo después del estadio preclínico. Tras varias iteraciones, el modelo ha alcanzado una precisión del 96% en el diagnóstico general y, lo que resulta aún más relevante, un 95% de precisión en la detección de los primeros síntomas. Esta capacidad de anticipación permitiría iniciar tratamientos en fases iniciales, cuando son más efectivos y pueden mejorar notablemente la calidad de vida de los pacientes. Una de las innovaciones más destacadas del proyecto es la incorporación de los mapas de oclusión sensitiva (OSM), una herramienta que permite visualizar qué regiones del cerebro han influido en la decisión del modelo. Esta función no solo aporta transparencia al proceso de diagnóstico, sino que también puede guiar futuras intervenciones médicas, al señalar con mayor precisión las áreas afectadas por posibles acumulaciones de proteínas como la ß-amiloide o la Tau. Este trabajo ha sido reconocido por diversas instituciones científicas de Cataluña, como la Societat Catalana de Tecnologia (SCT), el Centre de Recerca Matemàtica (CRM), el Parc Científic de Barcelona (PCB) y la Fundació Barraquer. Además, ha sido galardonado con el primer premio en la feria Exporecerca Jove, lo que me ha brindado la oportunidad de representar al país en la Regeneron International Science and Engineering Fair (ISEF) en Ohio, Estados Unidos, uno de los certámenes científicos preuniversitarios más prestigiosos del mundo. Mi esperanza es que tecnologías como esta puedan integrarse en el sistema de salud como herramientas de prevención, realizando revisiones periódicas a partir de los 65 años. Cuanto antes actuemos, más oportunidades tendremos de mejorar vidas. Leer el artículo completo (852 KB)

El Servicio de Documentación del CRE de Alzheimer del Imserso recomienda cada semana un libro relacionado con la enfermedad de Alzheimer u otras demencias. Llibre Rodríguez, J. J. y Gutiérrez Herrera, R. F. (2025). Universidad Autónoma de Nuevo León. Se trata de una guía sencilla y accesible para entender mejor la enfermedad de Alzheimer, sus causas y síntomas, así como su impacto sobre la vida cotidiana de las personas afectadas y sus familias. El libro se articula en cuatro secciones bien diferenciadas: una primera sobre los elementos básicos del cerebro, las demencias y su causa, así como la enfermedad de Alzheimer y su impacto; una segunda sobre los cambios en el cerebro durante la vida que desembocan en el alzhéimer; una tercera con la evolución en los tratamientos de esta enfermedad; y, por último, otra sección con las complejidades del cuidado diario. Además, incluye las preguntas más frecuentes que suele realizarse la población al hablar del alzhéimer. Podéis encontrar este título en la Biblioteca-Centro de Documentación del CRE de Alzheimer

Área de referencia | CREA El síndrome de Down y la enfermedad de Alzheimer están relacionados debido a una característica genética que comparten, lo que ha despertado un gran interés en la investigación médica. El síndrome de Down es una condición genética causada por la trisomía del cromosoma 21, es decir, las personas que lo padecen tienen tres copias de este cromosoma en lugar de dos. Esto provoca un conjunto de rasgos físicos y cognitivos característicos, además de un mayor riesgo de desarrollar diversas condiciones médicas. Uno de los aspectos más preocupantes es que las personas con síndrome de Down tienen un riesgo significativamente mayor de desarrollar la enfermedad de Alzheimer a medida que envejecen. De hecho, cerca del 50-70% de las personas con síndrome de Down presentarán síntomas de alzhéimer a partir de los 40 o 50 años, mucho antes que en la población general. La conexión entre ambas condiciones radica en el cromosoma 21, que alberga el gen que codifica la proteína precursora amiloide (APP). La acumulación anormal de esta proteína en el cerebro es uno de los factores clave en el desarrollo del alzhéimer, lo que conduce a la formación de placas amiloides, asociadas con la degeneración neuronal y la pérdida de memoria. Los estudios sobre esta relación han sido cruciales para comprender mejor los mecanismos subyacentes tanto del síndrome de Down como del Alzheimer. Aunque el alzhéimer afecta con frecuencia a las personas con síndrome de Down, los síntomas pueden diferir levemente en sus primeras etapas. Por ejemplo, los cambios en el comportamiento y la personalidad a veces se notan antes que la pérdida de memoria, lo que puede dificultar un diagnóstico temprano. Actualmente, no existe una cura para el alzhéimer, pero se están investigando intervenciones y tratamientos que puedan mitigar el impacto de la enfermedad en personas con síndrome de Down. Además, la atención médica especializada es crucial para apoyar su calidad de vida a medida que envejecen, ya que los desafíos cognitivos y físicos tienden a aumentar con el tiempo. La detección temprana y el seguimiento continuo son fundamentales para ofrecerles el mejor cuidado posible. La relación entre el síndrome de Down y el alzhéimer ha permitido a la comunidad científica explorar nuevas vías para tratar o prevenir la enfermedad en la población general, con la esperanza de encontrar terapias más efectivas para ambas condiciones.

Amelia Saiz García1, Mercedes Fernández-Ríos1,2, Rosa Redolat3 | 1Asociación Familiares Alzheimer Valencia (AFAV). 2Departamento Psicología Evolutiva y de la Educación, Facultad de Psicología y Logopedia, Universitat de València. 3Departamento de Psicobiología, Facultad de Psicología y Logopedia, Universitat de València. En la actualidad son noticias habituales las relacionadas con las novedades y los avances de la Inteligencia Artificial (IA) aplicada a diferentes ámbitos y sectores ya que la IA y sus múltiples utilidades se están convirtiendo en una herramienta clave en nuestra sociedad. Esta novedosa tecnología también puede aplicarse en el ámbito de la salud permitiendo mejorar la calidad de vida de las personas. Se están desarrollando aplicaciones de IA que podrían ser de utilidad tanto en el cuidado directo de la persona que padece alguna enfermedad como en el apoyo en la labor clínica de los profesionales en su trabajo diario. En el campo de la psicología, los métodos convencionales de evaluación psicológica, que incluyen pruebas cognitivas, tests, cuestionarios, escalas y entrevistas, se caracterizan por su prolongada duración, elevado coste y limitada accesibilidad, lo que limita su disponibilidad. Integrar la IA con estos métodos puede proporcionar mejoras considerables en velocidad y efectividad, permitiendo diagnósticos o pre-diagnósticos de una manera rápida y accesible como la que proporciona una aplicación móvil. En el campo de las demencias y la salud mental en general la IA también permite realizar mediciones más ecológicas, reduciendo los posibles sesgos relacionados con entornos artificiales de laboratorio. La aplicación de la IA en el proceso de diagnóstico de enfermedades neurodegenerativas como la Enfermedad de Alzheimer (EA) se está implementando a través de diferentes aplicaciones desarrolladas diversas instituciones y empresas, como por ejemplo la aplicación desarrollada por la ALTOIDA (https://altoida.com) basada en la evaluación cognitiva digital mediante realidad virtual y machine learning, que permiten un diagnóstico temprano y precoz del deterioro cognitivo de forma personalizada. Algunas aplicaciones serían también de utilidad después de que las personas hayan recibido un diagnóstico de EA u otra demencia al proporcionar apoyo y seguimiento específico para gestionar y mejorar la condición identificada. Por ejemplo, la aplicación YoTeCuido Alzheimer elaborada por la Asociación de Familiares de Enfermos de Alzheimer de A Coruña ayuda tanto a la persona con demencia como a sus cuidadores a obtener la información necesaria acerca de la enfermedad, así como a implementar rutinas planificadas para que ambos puedan afrontar el día a día. La aplicación también permite plantear las dudas que el usuario tenga con el fin de que sean respondidas por profesionales especializados en el abordaje de las demencias. En esta línea, son diversas las aplicaciones similares como es el caso de Alois (https://alois.app/) mediante la cual las personas cuidadoras y los profesionales implicados se beneficiarán mutuamente con el objetivo de mejorar el bienestar de la persona afectada por demencia. La aplicación I-Remenber desarrollada por un equipo de estudiantes del Instituto Nacional de Ciencias Aplicadas y Tecnología de Túnez, ayuda a las personas con demencia a reconocer rostros a través de la IA y de este modo aliviar las dificultades que pueden presentar en el reconocimiento. Otra línea de investigación se centra en la aplicación de la IA a la detección de biomarcadores o medidas que pueden ser medidos evaluados como indicadores de posibles patologías con el objetivo de que el diagnóstico se realice de forma más rápida, eficaz y no invasiva. Al basarse en algoritmos y estrategias de aprendizaje, la IA objetiva el proceso, aumentando la precisión y reduciendo el error humano. Este diagnóstico precoz posibilitará la intervención en fases tempranas. Uno de los ámbitos donde estas investigaciones han despertado mayor interés se basan en aplicar la IA para la detección de biomarcadores vocales y cambios en el lenguaje que muestren un posible deterioro cognitivo y la progresión hacia los síntomas clínicos de demencia. La empresa española AcceXible (https://accexible.com) en colaboración con Emprende inHealth, ha desarrollado una herramienta que utiliza un modelo basado en machine learning que analiza la voz de las personas con el objetivo de detectar indicios de enfermedades a través del análisis del habla. Este análisis basado en biomarcadores vocales comprende tanto el qué se dice como el cómo se dice, logrando un 90% de precisión para detectar posibles alteraciones en ambos aspectos. Además de contribuir al diagnóstico temprano del deterioro cognitivo, este sistema de alerta también permite realizar un seguimiento a lo largo del tiempo tanto de los avances de la patología como de posibles cambios en el estado emocional, tomando nuevas mediciones de la voz. También se pueden destacar las aportaciones realizadas desde la Fundación Alzheimer Center Barcelona (ACE) que trabaja en desarrollar una herramienta basada en biomarcadores vocales para la cual están tratando de recopilar una base de datos de habla y lenguaje lo suficientemente grande como para garantizar la efectividad del aprendizaje automático que utilizará esta herramienta. Además de las posibles aplicaciones de la IA, combinada con aprendizaje automático y otras tecnologías en diagnóstico de enfermedades neurodegenerativas, también se empiezan a observar grandes avances en el ámbito de la intervención. Estas posibles aplicaciones pueden ejemplificarse con el asistente virtual de Amazon denominado Alexa que se comunica con nosotros a través de altavoces inteligentes y al cual recientemente le han incorporado una nueva skill llamada “Memoria”. Esta skill ha sido desarrollada por la Confederación Española de Alzheimer (Ceafa) y puede utilizarse de manera autónoma o con la ayuda de un cuidador. Su función es proporcionar una estimulación cognitiva para las personas con EA en diversas funciones cognitivas como el cálculo, la memoria, el lenguaje, etc. con el objetivo de ralentizar su deterioro cognitivo. La IA en este caso interviene para evaluar la respuesta que emite la persona pudiendo así adaptar el grado de dificultad de las preguntas según el progreso en las respuestas. Algunos expertos se plantean que en unos años la IA también pueda servir como fuente de apoyo en prescripción de fármacos, con el fin de predecir la efectividad y posibles efectos secundarios en base a las características genéticas y perfiles biológicos de cada paciente. Y tal vez, cuando la IA haya alcanzado su máximo potencial, su futura aplicación se espera que no se quede solo en mejorar los procedimientos ya establecidos, sino que nos permita avanzar en la búsqueda de mejores diagnósticos y tratamientos. Esperemos que la adquisición de nuevos recursos y conocimientos unidos a los avances que la IA proporciona puedan contribuir en la búsqueda un tratamiento más efectivo para la Enfermedad de Alzheimer.