El Proyecto DENDRITE, una iniciativa de medicina personalizada orientada a la detección temprana del deterioro cognitivo leve, ha celebrado su jornada de cierre en el Instituto de Salud Carlos III (ISCIII) tras meses de investigación colaborativa. El objetivo principal del proyecto ha sido el establecimiento de un algoritmo predictivo capaz de identificar el riesgo de deterioro cognitovo leve en adultos de entre 55 y 70 años en fases muy tempranas, antes de que aparezcan signos clínicos evidentes de degeneración neuronal.

El proyecto, financiado con 1,7 millones de euros por parte de nuestro Instituto, tiene entre sus investigadores principales a dos investigadores del ISCIII: Teresa Moreno-Casbas, directora de la Unidad de Investigación en Cuidados y Servicios de Salud (Investén) y a Rodrigo Barderas, científico titular de la Unidad de Investigación en Enfermedades Crónicas (UFIEC).

DENDRITE ha contado con la participación de cerca de un centenar de investigadores clínicos, básicos y tecnológicos, procedentes de diversas áreas del Centro de Investigación Biomédica en REd (CIBER) del ISCIII y de diferentes institutos y consorcios de investigación sanitaria como IBSAL, ISCIII, IRBLleida, ISABIAL o FIBAP, entre otros. También han participado universidades como la Universidad Complutense de Madrid, la Universidad Carlos III y la Universidad de Vigo. De forma transversal, un equipo asesor ciudadano ha acompañado el proyecto durante todo su desarrollo, reforzando el enfoque centrado en las personas.
 

El proyecto ha integrado datos clínicos, sociodemográficos, moleculares, proteómicos, genómicos, comportamentales y de voz, analizados mediante técnicas avanzadas de inteligencia artificial. Este enfoque multidimensional busca generar un modelo predictivo con potencial aplicación en el entorno clínico, especialmente en atención primaria, como herramienta de apoyo a la toma de decisiones preventivas.

El estudio se ha desarrollado a partir de una cohorte de seguimiento formada por 1.050 participantes, sin diagnóstico previo de deterioro cognitivo, procedentes de centros de Atención Primaria de siete provincias españolas. Además, se ha incluido un grupo de calibración con pacientes del mismo rango de edad con diagnóstico confirmado de deterioro cognitovo leve. Durante el seguimiento se han recogido muestras de sangre, datos clínicos y sociodemográficos, grabaciones de voz, información sobre estilos de vida, interacción social y datos cualitativos de grupos de discusión.

Estrategias preventivas integrales

La población analizada presenta un perfil diverso y representativo de la realidad social. Cerca del 17% de las personas participantes vivían solas, casi la mitad se encontraba en activo laboralmente y, considerando el conjunto de la unidad familiar, el 60% contaba con ingresos medios netos mensuales entre 1.050 y 3.600 euros. En torno al 75 por ciento presentaba factores de riesgo cardiovascular o metabólico, lo que refuerza la importancia de estrategias preventivas integrales. Las evaluaciones cognitivas realizadas al inicio del estudio y tras 16 meses de seguimiento muestran una estabilidad general de las puntuaciones medias de los tests utilizados (MMSE, MoCA, MiniCog y FotoTest y T@M), lo que indica que la población participante mantuvo un rendimiento cognitivo global estable durante el periodo analizado.

Actualmente, los resultados del proyecto se encuentran en fase de análisis de los distintos conjuntos de datos, paso previo a la formulación del posible modelo predictivo final y del desarrollo de una segunda fase. Los avances obtenidos están alineados con la estrategia de la Infraestructura IMPACT de Medicina de Precisión, a la que el proyecto DENDRITE contribuirá mediante la incorporación de los datos generados y el depósito de las muestras sanguíneas en el biobanco asociado a dicha estrategia.

Con este enfoque colaborativo e innovador, DENDRITE refuerza el papel de la investigación multidisciplinar y traslacional, así como de la inteligencia artificial, en la prevención del deterioro cognitivo, avanzando hacia modelos de atención clínica más personalizados.