Jesús M. Cortes, Profesor de Ikerbasque en el Instituto Biocruces-Bizkaia de Investigación sanitaria y Responsable de la Unidad de I+D+i de NeuronUP, nos explica en esta entrevista los resultados sobre la predicción del deterioro cognitivo con NeuronUP que se acaban de publicar en la prestigiosa revista británica Journal of Neuropsychology.
¿Cuáles han sido los mayores hallazgos en este estudio?
La motivación del estudio fue entender de forma rigurosa en qué medida los diferentes materiales de entrenamiento cognitivo desarrollados por NeuronUP podrían ser utilizados o no para predecir el deterioro cognitivo al año después de utilizar NeuronUP.
De 203 materiales de entrenamiento cognitivo diferentes estudiados, hemos comprendido que unos materiales lo hacen mejor que otros. Por ejemplo, los materiales para entrenar la velocidad de procesamiento, la atención (en sus tres formas selectiva, alternante o sostenida) y la función ejecutiva tuvieron un poder predictor con precisiones de área bajo la curva mayores que 0.89, que son muy altas, en comparación con estudios previos.
Además, en patologías más específicas, encontramos diferencias tales como que la atención selectiva predice muy bien el deterioro cognitivo al año en Parkinson, pero no en Alzheimer, donde la mayoría de los materiales existentes predicen de forma moderada el deterioro cognitivo. Y también hemos estudiado poblaciones con esclerosis múltiple o con síndrome de Down.
Por otro lado, este estudio nos ha permitido desarrollar una infraestructura de ingeniería de datos dentro de NeuronUP, engrasando toda la maquinaria, y creando una unidad de datos específica, y donde ya existe personal dedicado dentro de esta unidad.
¿Por qué se ha elegido el Journal of Neuropsychology para publicar estos resultados?
El Journal of Neuropsyhocology es una revista de la Sociedad Británica de Psicología, que es una de las organizaciones de psicología más antiguas y respetadas del mundo.
Fundada en 1901 y con más de 60 mil miembros, es una organización profesional para las psicólogas y los psicólogos en el Reino Unido, que organiza una amplia gama de actividades y servicios para sus miembros, incluyendo la formación continua, la investigación y la promoción de la psicología.
Es una gran defensora de la promoción de la psicología para el bien público y trabaja en estrecha colaboración con otras organizaciones y agencias gubernamentales para mejorar la salud mental y el bienestar en el Reino Unido y en todo el mundo.
La Sociedad Británica gestiona varias revistas científicas con prestigio y alto factor de impacto, cubriendo la psicología clínica, la del neurodesarrollo, la educacional, la de la salud, la social o la neuropsicología. Es, sin lugar a dudas, un foro de calidad y prestigio consolidado para el profesional de la neuropsicología.
Por otro lado, nuestra investigación, utiliza una tecnología disruptiva en neuropsicología, basada en el Real World Data, y esto nos ha penalizado en cierta forma de forma considerable. En concreto, uno de los revisores ha sido muy exigente y rígido, y nos ha costado mucho publicar nuestros resultados en esta revista. Pero este fue un riesgo que decidimos asumir, pues en cierta forma, nuestra estrategia consistió en que, si una revista consolidada en la comunidad publicaba nuestro trabajo, la comunidad de profesionales e investigadores serían más receptivos a nuestra metodología.
¿Por qué es una tecnología disruptiva la basada en Real World Data?
Primero me gustaría enfatizar qué es el Real World Data (RWD) y por qué es diferente a la metodología típica en investigación clínica. RWD se refiere a datos recogidos fuera del entorno controlado de un estudio clínico, como ocurre en la práctica clínica cotidiana o en la investigación clínica tradicional.
RWD mezcla datos de los registros de salud electrónicos, de plataformas online, de encuestas, de seguros de salud, entre otros. A diferencia de los datos recogidos en estudios clínicos controlados, que tienen muy poco poder de generalización a poblaciones diferentes de las estudiadas, el RWD puede proporcionar una visión más precisa y generalizable de cómo un tratamiento o intervención se comporta en la población real.
Los contras son que el RWD es altamente heterogéneo y requiere del uso de tecnologías no tradicionales más agiles como el machine learning o la inteligencia artificial.
RWD es una tecnología disruptiva porque permite acceder a un gran volumen de datos y a una gran variedad de pacientes, lo que permite una mejor caracterización de las poblaciones y una mejor comprensión de las interacciones entre los tratamientos y las comorbilidades.
También puede ayudar a identificar nuevas indicaciones terapéuticas y a evaluar la seguridad y la eficacia de los tratamientos en un entorno más próximo a la práctica clínica real.
Por otro lado, afronta nuevos desafíos, como una mayor complejidad en la recolección y limpieza de datos, en el análisis de los datos en sí, menor control sobre factores de confusión, y una legislación no pensada para el RWD, con problemas recurrentes de privacidad y seguridad de los datos.
¿Cómo se midió el deterioro cognitivo en su estudio?
El deterioro cognitivo en nuestro estudio se definió a partir de los datos poblacionales en desempeño (performance) al completar materiales de entrenamiento cognitivo de NeuronUP. Básicamente, en cohortes de varias decenas de miles de participantes, podemos definir bien qué es normal, y qué es deterioro, simplemente definiendo percentiles en las puntuaciones de cada paciente con respecto a la población.
El performance de cada participante lo medimos a partir del NeuronUP Score, la puntuación que utilizamos para medir el progreso de los usuarios en NeuronUP. Es un índice entre 0 y 100, diferente para cada participante, y calculado mediante una fórmula que combina aciertos, tiempo empleado en realizar la prueba, y el nivel de dificultad de la misma. NeuronUP Score es un índice cuantitativo novedoso que simplifica el rendimiento del participante y facilita las comparaciones en el seguimiento, permitiendo modelar los datos longitudinales del mismo participante y obtener trayectorias precisas del rendimiento individual.
¿Cómo piensa que su estudio podría contribuir a una mejor comprensión de las causas del deterioro cognitivo?
Esto es una pregunta muy ambiciosa y todavía no sabemos responderla. Para explicar las causas del deterioro cognitivo deberíamos de estudiar los factores genéticos y ambientales que están relacionados con esta condición. También deberíamos de abordar las diferentes formas de deterioro cognitivo, como la demencia, y las diferencias en las causas subyacentes de cada tipo.
Además, se deberían caracterizar los cambios en el cerebro y en la función cognitiva y neuropsicológica entre individuos con y sin deterioro cognitivo, así como sus peculiaridades en poblaciones específicas, como personas mayores o personas con ciertos trastornos médicos subyacentes, para identificar factores de riesgo específicos a esta condición.
Por otra parte, también deberíamos de caracterizar las intervenciones terapéuticas y su eficacia en la mejora o prevención del deterioro cognitivo. Si bien es verdad, que todavía falta más investigación en este ámbito, nuestro artículo utilizando RWD y puntuaciones de NeuronUP Score es un buen punto de partida, y motiva la necesidad de otros estudios en el futuro utilizando NeuronUP Score y cohortes específicas para avanzar en este problema.
¿Cómo considera que sus hallazgos podrían ser utilizados para mejorar la atención médica para las personas con deterioro cognitivo?
Los estudios cuantitativos para predecir con alta precisión deterioro cognitivo en población general hasta 12 meses antes de que ocurra son muy útiles, por ejemplo, para identificar a las personas en riesgo de desarrollar deterioro cognitivo con anticipación.
Esto permitiría intervenir tempranamente para retrasar el deterioro, diseñar programas de prevención y tratamiento personalizados para las personas que tienen un mayor riesgo de deterioro cognitivo, monitorizar el progreso de las personas con deterioro cognitivo a lo largo del tiempo para evaluar la efectividad de los tratamientos, identificar factores de riesgo modificables y desarrollar intervenciones para reducir el riesgo de deterioro cognitivo, o también, ayudar a los médicos a tomar decisiones informadas sobre el tratamiento de las personas con deterioro cognitivo.
¿Qué pasos se están tomando para llevar a cabo más investigaciones dentro de la Unidad de I+D+i de NeuronUP?
En esta unidad empezamos a trabajar en el año 2018 con financiación del Centro para el Desarrollo Tecnológico Industrial de España (CDTI), dependiente del Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades, y de la Agencia de Desarrollo Económico de La Rioja ADER, así como financiación propia e interna de NeuronUP.
Durante este tiempo, hemos conseguido optimizar muchos aspectos de la recogida de datos, de su ingeniería y monitorización, así como de la cuantificación y visualización, de altísimo valor para el profesional clínico.
Además, hemos empezado a trabajar con varios centros de investigación punteros en el mundo (nacionales e internacionales), en diferentes proyectos de investigación, como la detección de sujetos atípicos (outliers) y su seguimiento en población general, validación de NeuronUP Score mediante el uso de tests neuropsicológicos estándar, o la clasificación de trayectorias de cada participante según su performance NeuronUP.
Sin ninguna duda, en los próximos años seremos capaces de ofrecer nuevas funcionalidades a partir de los datos para el uso del profesional clínico.
