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Investigadores/as Institucionales

Platero, CAutor (correspondencia)Strange, BAutor o Coautor

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11 de abril de 2024
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Estimating Dementia Onset: AT(N) Profiles and Predictive Modeling in Mild Cognitive Impairment Patients

Publicado en: Current Alzheimer Research. 20 (11): 778-790 - 2024-02-28 20(11), DOI: 10.2174/0115672050295317240223162312

Autores:

Platero, Carlos; Tohka, Jussi; Strange, Bryan
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Afiliaciones

CENTRO DE TECNOLOGIA BIOMEDICA (CTB). Universidad Politécnica de Madrid - Autor o Coautor
CIEN Fdn, Queen Sofia Fdn Alzheimer Ctr, Alzheimer Dis Res Unit - Autor o Coautor
Univ Eastern Finland, Biomed Image Anal Grp - Autor o Coautor
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Resumen

Background Mild Cognitive Impairment (MCI) usually precedes the symptomatic phase of dementia and constitutes a window of opportunities for preventive therapies.Objectives The objective of this study was to predict the time an MCI patient has left to reach dementia and obtain the most likely natural history in the progression of MCI towards dementia.Methods This study was conducted on 633 MCI patients and 145 subjects with dementia through 4726 visits over 15 years from Alzheimer Disease Neuroimaging Initiative (ADNI) cohort. A combination of data from AT(N) profiles at baseline and longitudinal predictive modeling was applied. A data-driven approach was proposed for categorical diagnosis prediction and timeline estimation of cognitive decline progression, which combined supervised and unsupervised learning techniques.Results A reduced vector of only neuropsychological measures was selected for training the models. At baseline, this approach had high performance in detecting subjects at high risk of converting from MCI to dementia in the coming years. Furthermore, a Disease Progression Model (DPM) was built and also verified using three metrics. As a result of the DPM focused on the studied population, it was inferred that amyloid pathology (A+) appears about 7 years before dementia, and tau pathology (T+) and neurodegeneration (N+) occur almost simultaneously, between 3 and 4 years before dementia. In addition, MCI-A+ subjects were shown to progress more rapidly to dementia compared to MCI-A- subjects.Conclusion Based on proposed natural histories and cross-sectional and longitudinal analysis of AD markers, the results indicated that only a single cerebrospinal fluid sample is necessary during the prodromal phase of AD. Prediction from MCI into dementia and its timeline can be achieved exclusively through neuropsychological measures.
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Palabras clave

AgedAged, 80 and overAlzheimer's diseaseAlzheimers-diseaseAlzheimer’s diseaseAssociationAt(n) biomarkersBiomarkerCognitive dysfunctionCohort studiesConversionDeclineDefinitionDementiaDementia.DiagnosisDisease progressionDisease progression modelingDisease progression modeling.FemaleHumansLongitudinal studiesMaleMciMild cognitive impairmentNeuroimagingNeuropsychological testsPredictive modelsProgressionTau

Indicios de calidad

Impacto bibliométrico. Análisis de la aportación y canal de difusión

El trabajo ha sido publicado en la revista Current Alzheimer Research, y aunque la revista se encuentra clasificada en el cuartil Q3 (Agencia WoS (JCR)), su enfoque regional y su especialización en Clinical Neurology, le otorgan un reconocimiento lo suficientemente significativo en un nicho concreto del conocimiento científico a nivel internacional.

Independientemente del impacto esperado determinado por el canal de difusión, es importante destacar el impacto real observado de la propia aportación.

Según las diferentes agencias de indexación, el número de citas acumuladas por esta publicación hasta la fecha 2026-04-27:

  • Open Alex: 2
  • WoS: 2
  • Scopus: 2
  • Europe PMC: 1
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Impacto y visibilidad social

Desde la dimensión de Influencia o adopción social, y tomando como base las métricas asociadas a las menciones e interacciones proporcionadas por agencias especializadas en el cálculo de las denominadas “Métricas Alternativas o Sociales”, podemos destacar a fecha 2026-04-27:

  • El uso, desde el ámbito académico evidenciado por el indicador de la agencia Altmetric referido como agregaciones realizadas por el gestor bibliográfico personal Mendeley, nos da un total de: 9.
  • La utilización de esta aportación en marcadores, bifurcaciones de código, añadidos a listas de favoritos para una lectura recurrente, así como visualizaciones generales, indica que alguien está usando la publicación como base de su trabajo actual. Esto puede ser un indicador destacado de futuras citas más formales y académicas. Tal afirmación es avalada por el resultado del indicador “Capture” que arroja un total de: 9 (PlumX).

Con una intencionalidad más de divulgación y orientada a audiencias más generales podemos observar otras puntuaciones más globales como:

  • El Score total de Altmetric: 22.
  • El número de menciones en medios de comunicación: 3 (Altmetric).

Es fundamental presentar evidencias que respalden la plena alineación con los principios y directrices institucionales en torno a la Ciencia Abierta y la Conservación y Difusión del Patrimonio Intelectual. Un claro ejemplo de ello es:

  • Asignación de un Handle/URN como identificador dentro del Depósito en el Repositorio Institucional: https://oa.upm.es/91859/

Como resultado de la publicación del trabajo en el repositorio institucional, se han obtenido datos estadísticos de uso que reflejan su impacto. En términos de difusión, podemos afirmar que, hasta la fecha

  • Visualizaciones: 64
  • Descargas: 63
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Análisis de liderazgo de los autores institucionales

Este trabajo se ha realizado con colaboración internacional, concretamente con investigadores de: Finland.

Existe un liderazgo significativo ya que algunos de los autores pertenecientes a la institución aparecen como primer o último firmante, se puede apreciar en el detalle: Primer Autor (PLATERO DUEÑAS, CARLOS) y Último Autor (STRANGE, BRYAN).

el autor responsable de establecer las labores de correspondencia ha sido PLATERO DUEÑAS, CARLOS.

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Objetivos del proyecto

Los objetivos perseguidos en esta aportación se centran en la predicción y caracterización de la progresión de la enfermedad desde el deterioro cognitivo leve hacia la demencia. En concreto, se plantean los siguientes objetivos:

- Analizar perfiles AT(N) y su relación con la progresión del deterioro cognitivo leve hacia la demencia.
- Desarrollar y validar modelos predictivos longitudinales para estimar el tiempo hasta la aparición de demencia en pacientes con deterioro cognitivo leve.
- Determinar la historia natural más probable en la progresión de la enfermedad mediante técnicas de aprendizaje supervisado y no supervisado.
- Identificar marcadores neuropsicológicos clave para la predicción del riesgo de conversión de deterioro cognitivo leve a demencia.
- Establecer la temporalidad de la aparición de patologías amiloide, tau y neurodegeneración en relación con el inicio de la demencia.
- Evaluar la necesidad de muestras biológicas en el diagnóstico precoz y seguimiento del deterioro cognitivo leve hacia la demencia.
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Resultados más relevantes

Resultados más relevantes:

Este estudio proporciona una estimación temporal precisa de la progresión desde el deterioro cognitivo leve (MCI) hasta la demencia, basada en perfiles AT(N) y modelos predictivos longitudinales.

- Se seleccionó un vector reducido compuesto únicamente por medidas neuropsicológicas para entrenar los modelos predictivos, logrando alta precisión en la detección de pacientes con alto riesgo de conversión a demencia en los años siguientes.
- El modelo de progresión de la enfermedad (DPM) indicó que la patología amiloide (A+) aparece aproximadamente 7 años antes del diagnóstico de demencia.
- Las patologías tau (T+) y neurodegeneración (N+) se manifiestan casi simultáneamente, entre 3 y 4 años previos a la demencia.
- Los pacientes con MCI y positividad amiloide (MCI-A+) presentan una progresión más rápida hacia la demencia en comparación con aquellos sin esta patología (MCI-A-).
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