10 Ago Analizan con inteligencia artificial la calidad del sueño para detectar señales de alzhéimer.
La investigación de un equipo de científicos españoles pretende avanzar en el diagnóstico precoz.
2026. 65Ymás
Úrsula Segoviano
Un equipo investigador del Hospital Universitario Severo Ochoa de Madrid y de la Universidad Carlos III (UC3M) está trabajando en la detección temprana del alzhéimer gracias a una investigación pionera que aúna inteligencia artificial y el estudio médico del sueño.
El trabajo, publicado recientemente en la revista científica GeroScience, concluye que la aplicación de técnicas de aprendizaje automático al análisis de la actividad eléctrica cerebral durante el descanso nocturno permite identificar alteraciones neuronales incipientes de forma totalmente no invasiva.
La importancia de este avance médico radica en la naturaleza silenciosa de esta patología neurodegenerativa. Los síntomas clínicos del alzhéimer suelen dar la cara entre 10 y 20 años después de que los procesos dañinos hayan comenzado en el cerebro del paciente.
Hasta ahora, muchas de las herramientas diagnósticas, como las punciones lumbares o las tomografías PET, suelen realizarse en fases relativamente tardías cuando los indicios ya son evidentes, mientras que pruebas menos invasivas como los biomarcadores en sangre (p-tau217) aún no están implantados de forma uniforme en los hospitales españoles.
Esta detección tardía es un grave problema clínico, ya que los tratamientos farmacológicos actuales únicamente resultan eficaces si se administran en las primeras etapas de la enfermedad.
Para buscar una alternativa de detección anticipada, el equipo científico puso el foco en el periodo de descanso. Durante las fases de sueño profundo, el cerebro lleva a cabo un proceso de limpieza celular para eliminar residuos metabólicos, entre los que se encuentra la proteína beta-amiloide, estrechamente ligada al alzhéimer.
Según detalla Arrate Muñoz-Barrutia, catedrática de la UC3M e investigadora principal, “los registros de la actividad eléctrica durante el sueño nos permiten tener una ventana sobre los procesos biológicos que están ocurriendo y que, al cabo de los años, pueden dar lugar al olvido y a los síntomas propios del alzhéimer”.
El objetivo de este enfoque, en palabras de la neumóloga del Severo Ochoa Anna Michela Gaeta, es consolidar “una herramienta que permita realizar un diagnóstico precoz del alzhéimer, que sea no invasiva, económica y que pueda extenderse a la mayor parte de la población”.
A nivel técnico, el estudio analizó una base de datos –creada por centros hospitalarios de Lérida– que cruzaba las polisomnografías nocturnas con los niveles de proteínas extraídos del líquido cefalorraquídeo de 42 pacientes con alzhéimer de leve a moderado y de 58 personas sanas.
El algoritmo de inteligencia artificial logró diferenciar con precisión a los pacientes enfermos de los sanos. Además, al cruzar esta información con biomarcadores clave, la tecnología fue capaz de clasificar a los pacientes con alzhéimer en tres subgrupos biológicos diferentes, demostrando que la enfermedad presenta firmas muy distintas desde su inicio.
Lorena Gallego Viñarás, investigadora de la UC3M, aclara que el objetivo de esta tecnología no es reemplazar al médico: “La IA no pretende sustituir ningún tipo de prueba médica, sino servir de apoyo al diagnóstico temprano. Esto permite analizar la información con mucho más detalle para facilitar diagnósticos más precoces y, en consecuencia, iniciar los tratamientos con mayor antelación”.
