Tests tradicionales bajo la lupa: el científico que busca facilitar la detección precoz del Alzheimer desde el celular

La enfermedad de Alzheimer es una preocupación creciente en la salud pública mundial. Según los Centros para el Control y la Prevención de Enfermedades (CDC) de Estados Unidos, se estima que cerca de 55 millones de personas padecen demencia en todo el planeta, una cifra que podría triplicarse hacia 2050 si no se implementan métodos eficaces para su prevención y detección temprana. En la Argentina, más de 500.000 personas conviven con algún tipo de demencia, con el Alzheimer como causa más frecuente. Frente a este panorama, el gran desafío actual es diagnosticar la enfermedad mucho antes de que sus síntomas impacten gravemente en la vida cotidiana.

Allí se enfoca la innovadora propuesta tecnológica y científica de Jason Hassenstab, director del Laboratorio de Investigación en Tecnología Cognitiva (CTRLab) de la Universidad de Washington en St. Louis, Estados Unidos. Es el investigador principal del estudio internacional multicéntrico Ambulatory Research in Cognition-Down Syndrome, que investiga la enfermedad de Alzheimer asociada al síndrome de Down, y se especializa en el desarrollo y aplicación de tecnologías para optimizar las evaluaciones cognitivas en la enfermedad de Alzheimer y otros trastornos neurodegenerativos.

Hassenstab conversó con LA NACION durante una visita a la Argentina invitado por Fleni, en la que participó de la Neuroscience Next, que es una conferencia internacional híbrida con alcance global, auspiciada por la Alzheimer’s Association –una de las organizaciones más influyentes en la investigación en neurociencias a nivel mundial– y realizada del 24 al 27 de febrero en la ciudad.

El experto propone utilizar tecnologías digitales, como evaluaciones cognitivas realizadas mediante smartphones, para detectar sutiles cambios en la memoria y el razonamiento en etapas iniciales del Alzheimer. Según señala, los métodos tradicionales de evaluación, que suelen realizarse en una única sesión clínica, no reflejan la verdadera fluctuación del rendimiento mental en la vida real, limitando así su efectividad para captar las señales más tempranas de la enfermedad.

Hassenstab comenta en esta entrevista cómo las evaluaciones digitales repetidas ofrecen enormes ventajas para detectar precozmente el Alzheimer. Destaca que evaluar múltiples veces por día durante una semana permite capturar fluctuaciones reales de la memoria y otras funciones cognitivas, brindando datos extremadamente precisos sobre cómo aprende o cómo olvida una persona en diferentes contextos cotidianos. Estos métodos digitales, denominados “evaluación ecológica momentánea” (EMA), están revolucionando la investigación científica y los ensayos clínicos, ofreciendo resultados más fiables y cercanos a la realidad que los obtenidos por las evaluaciones tradicionales, dice.

Sin embargo, advierte que aún existen importantes desafíos para la implementación masiva de estos métodos en la práctica clínica habitual. El costo económico y la necesidad de soporte técnico especializado para los adultos mayores son algunos obstáculos importantes que deberán superarse para que estas tecnologías estén disponibles en clínicas y hospitales. Pese a esto, Hassenstab anticipa un escenario donde evaluaciones cognitivas avanzadas, adaptativas y accesibles desde cualquier teléfono inteligente permitirán detectar el Alzheimer mucho antes de que impacte significativamente en la calidad de vida.

–¿Qué es exactamente un test cognitivo y cuáles son los desafíos principales para detectar temprano la enfermedad de Alzheimer?

–Un test cognitivo busca cuantificar nuestro mundo mental: la memoria, atención, comprensión visual, lenguaje o capacidad matemática. Generalmente, estas pruebas empiezan fáciles y van aumentando la dificultad hasta que la persona no puede completarlas más. El gran desafío es que los tests tradicionales no están diseñados para detectar los cambios muy sutiles de la etapa inicial del Alzheimer. Además, al realizarse en una sola visita, pueden dar resultados engañosos, influenciados por factores circunstanciales como el estrés o el cansancio. Por eso necesitamos métodos más creativos y sensibles, como pruebas digitales repetidas en ambientes cotidianos.

–¿Qué ventajas ofrecen las evaluaciones cognitivas digitales que desarrollan en su laboratorio sobre los tests tradicionales en consultorio?

–La principal ventaja es realizar evaluaciones cortas en múltiples ocasiones durante una semana. Nuestros participantes completan tests en su teléfono móvil cuatro veces por día, lo que nos permite medir promedios, observar curvas de aprendizaje y olvido, y registrar fluctuaciones diarias o momentáneas. Estos datos, imposibles de obtener con métodos tradicionales, aumentan considerablemente la precisión del diagnóstico temprano.

–¿Cómo garantizan la precisión y confiabilidad de las pruebas realizadas mediante teléfonos inteligentes o plataformas web?

–La repetición de tests breves hasta 28 veces por semana asegura una confiabilidad superior a los métodos tradicionales. Aunque nos preocupa que los participantes puedan distraerse o que alguien más realice la prueba, en la práctica observamos muy poco esto. Realizamos controles, preguntando sobre el entorno y posibles interrupciones. En estudios con miles de personas, prácticamente no hay evidencia consistente de interferencias que afecten la precisión.

–Su laboratorio utiliza una metodología llamada Evaluación Ecológica Momentánea (EMA). ¿En qué consiste y cuáles son sus ventajas para investigar Alzheimer?

–EMA implica realizar evaluaciones repetidas en tiempo real para reducir sesgos. Originalmente se usaba para registrar estados de ánimo o síntomas físicos, pero en nuestro laboratorio la adaptamos para medir cognición. Su ventaja principal es proporcionar datos confiables y novedosos, imposibles de obtener con evaluaciones tradicionales. Esto transforma profundamente la calidad de los datos en investigaciones sobre Alzheimer.

–¿Qué rol cumple la aplicación Ambulatory Research in Cognition (ARC) en estudios internacionales como DIAN y cómo mejoró la calidad de datos recolectados?

–La aplicación ARC, una plataforma tecnológica desarrollada por el Laboratorio de Investigación en Tecnología Cognitiva CTRLab, es central en nuestros estudios internacionales sobre Alzheimer, incluyendo la red DIAN (una red internacional que se dedica específicamente al estudio del Alzheimer hereditario dominante, una forma rara y genética de la enfermedad) y ensayos clínicos preventivos. Fue diseñada desde un principio para uso internacional y ya está traducida a diez idiomas. Próximamente publicaremos resultados que demuestran que ARC es significativamente más sensible que los métodos tradicionales para detectar cambios cognitivos tempranos, un logro emocionante que confirma su utilidad clínica.

–¿Cree que estas tecnologías podrían implementarse masivamente en la práctica clínica para mejorar el diagnóstico temprano del Alzheimer? ¿Cuáles son las barreras actuales?

–Este es el gran desafío actual. Aunque creo firmemente que estas tecnologías serán fundamentales en el futuro, aún no estamos listos. La principal barrera es económica: desarrollar y mantener estas herramientas es costoso. Además, los adultos mayores suelen necesitar soporte técnico adicional. La adopción masiva dependerá de superar estos obstáculos técnicos y financieros.

–¿Cómo imagina el futuro de la detección temprana del Alzheimer? ¿Será posible una detección accesible mediante dispositivos inteligentes y algoritmos avanzados?

–Imagino un futuro en que evaluaciones interactivas y adaptativas evalúen procesos cognitivos mediante tecnologías avanzadas, incluyendo análisis del habla y aprendizaje personalizado. Actualmente falta más teoría científica que respalde ciertos métodos, pero veo un futuro prometedor en el que tecnologías avanzadas puedan detectar Alzheimer con precisión en etapas muy tempranas, desde cualquier dispositivo inteligente.

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