Page 111 - Memora anual Fundación CIEN 2017
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5. ACTIVIDADES DE COOPERACIÓN INTERNACIONAL
posteriormente DCL. Para ello, se analizan datos de- índice de riesgo para el futuro desarrollo de DCL
mográficos, neuropsicológicos, bioquímicos y gené- que le proporcionará motivación inmediata para
ticos en nuestros análisis, además de datos de RM controlar factores de riesgo modificables para la de-
de todas las secuencias descritas anteriormente. Se mencia (por ejemplo, dejar de fumar, reducir la in-
está siguiendo un abordaje de "aprendizaje auto- gesta de alcohol, reducir el colesterol, etc.).
mático" (machine learning) para generar un algo-
ritmo estadístico que permita determinar la Además, en la esperanzadora situación de que los
probabilidad de un individuo sano de convertir a nuevos tratamientos para la demencia estarán dis-
DCL en un período de tiempo dado. Además, se es- ponibles pronto, lo más probable es que aumente
pera que algunos voluntarios pasen de DCL a EA, la eficacia terapéutica si este tratamiento se inicia
proporcionando así una medida de si estos biomar- tan pronto como sea posible en el proceso neuro-
cadores se podrían extender a predecir la EA des- degenerativo. Por lo tanto, si logramos identificar a
arrollada a partir de un estado sano. las personas en riesgo de demencia mientras están
en el estado asintomático preclínico, el tratamiento
Determinar los biomarcadores de imágenes cere- podría iniciarse en esta etapa. Más aún, el mismo
brales que en personas sanas predicen el desarrollo enfoque que desarrollamos para clasificar biomar-
de DCL tendrá un impacto significativo en el campo cadores para la EA en nuestro estudio longitudinal
de la demencia. Los datos adquiridos de forma re- podría aplicarse a estudios similares que investigan
lativamente rutinaria pueden dar a un individuo un otras demencias.
Informe Anual Fundación CIEN 2017 / 111
