Page 101 - Memora anual Fundación CIEN 2016
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5. ACTIVIDADES DE COOPERACIÓN INTERNACIONAL
datos de RM de todas las secuencias descritas an- controlar factores de riesgo modificables para la de-
teriormente. Seguiremos un enfoque de "aprendi- mencia (por ejemplo, dejar de fumar, reducir la in-
zaje automático" (“machine learning”) para gesta de alcohol, reducir el colesterol, etc.).
generar un algoritmo estadístico que permita de-
terminar la probabilidad de un individuo sano de Además, en la esperanzadora situación de que los
convertir a DCL en un período de tiempo dado. nuevos tratamientos para la demencia estarán dis-
Además, se espera que algunos voluntarios pasen ponibles pronto, lo más probable es que aumente
de DCL a EA, proporcionando así una medida de si la eficacia terapéutica si este tratamiento se inicia
estos biomarcadores se podrían extender a prede- tan pronto como sea posible en el proceso neuro-
cir la EA desarrollada a partir de un estado sano. degenerativo.
Determinar los biomarcadores de imágenes cere- Por lo tanto, si logramos identificar a las personas en
brales que en personas sanas predicen el desarrollo riesgo de demencia mientras están en el estado
de DCL tendrá un impacto significativo en el campo asintomático preclínico, el tratamiento podría ini-
de la demencia. Los datos adquiridos de forma re- ciarse en esta etapa. El mismo enfoque que des-
lativamente rutinaria pueden dar a un individuo un arrollamos para clasificar biomarcadores para la EA
índice de riesgo para el futuro desarrollo de DCL en nuestro estudio longitudinal podría aplicarse a
que le proporcionará motivación inmediata para estudios similares que investigan otras demencias.
Informe Anual Fundación CIEN 2016 / 101
