La detección temprana del Alzheimer sigue siendo uno de los grandes retos de la medicina moderna. Hoy, una innovadora herramienta basada en modelos computacionales y registros no invasivos podría transformar la manera en que se diagnostica la enfermedad en sus etapas más silenciosas. Se trata de DADD (Digital Alzheimer’s Disease Diagnosis), un modelo de gemelos digitales que, mediante el análisis de señales EEG (electroencefalograma), logra predecir con gran precisión tanto marcadores biológicos como el deterioro cognitivo futuro.El reto de detectar el Alzheimer antes de que aparezcan los síntomasAntes de que el Alzheimer se manifieste clínicamente, muchas personas atraviesan un estado conocido como declive cognitivo subjetivo (SCD, por sus siglas en inglés). En este estadio, el paciente percibe que algo no va bien con su memoria o atención, pero los tests clínicos todavía no detectan anomalías.Detectar la enfermedad en esta fase podría evitar hasta un tercio de los casos clínicos y reducir los costes sanitarios de forma notable. Pero hay un problema: las pruebas fiables como la punción lumbar o las neuroimágenes son costosas, invasivas y no están al alcance de todos los sistemas de salud.EEG y gemelos digitales: una dupla prometedoraEl EEG es una herramienta accesible, económica y segura, que registra la actividad eléctrica cerebral a través de electrodos colocados sobre el cuero cabelludo. Aunque sus limitaciones (como la baja resolución espacial) son conocidas, sigue siendo uno de los pilares en el estudio del cerebro humano.Lo realmente innovador del enfoque DADD es que convierte los datos del EEG en algo mucho más profundo: biomarcadores digitales personalizados que permiten simular lo que ocurre en el cerebro de cada paciente. A esto se le llama «gemelo digital» del cerebro: un modelo matemático ajustado a los datos reales del paciente.Con esta representación digital, el sistema estima niveles de degeneración sin necesidad de realizar pruebas invasivas. Es como si, a partir de una fotografía borrosa (el EEG), lográramos reconstruir una imagen nítida de lo que ocurre dentro del cerebro.Cómo funciona el modelo DADDEl gemelo digital se crea comparando las señales reales de EEG con señales simuladas por el modelo. Para ello, se ajustan tres parámetros clave:lp (degeneración sináptica): mide la pérdida de conexión entre neuronas.cp (pérdida de conectividad): indica la desconexión entre regiones cerebrales.np (neuroplasticidad): representa la capacidad del cerebro para reorganizarse.De la combinación de estos valores se derivan biomarcadores como la pérdida total (Total Degeneration) y la relación entre conexión perdida y recuperada (Connective Loss). Estos indicadores permiten diferenciar con mucha precisión a pacientes sanos de aquellos en fase preclínica de Alzheimer.Predicciones precisas con datos no invasivosEn un estudio con más de 120 personas, DADD demostró ser capaz de:Distinguir pacientes con SCD de personas sanas con un 79% de precisión (mejorando en un 7% a los biomarcadores tradicionales del EEG).Predecir la presencia de biomarcadores de Alzheimer en el líquido cefalorraquídeo con un 88% de acierto.Anticipar el deterioro cognitivo clínico a un año vista con un 87% de precisión, frente al 54% del enfoque estándar.Y algo aún más relevante: combinando los biomarcadores digitales con los tradicionales se alcanzó un 90% de precisión en la predicción de deterioro futuro.Una herramienta clínica con potencial transformadorEl impacto de este tipo de diagnóstico es doble:Facilita la detección temprana y accesible. El EEG está ampliamente disponible en clínicas y hospitales. Integrar este modelo podría ofrecer una ruta de diagnóstico para pacientes excluidos de pruebas más invasivas o costosas.Permite un seguimiento evolutivo. Al ser un sistema no invasivo, podría usarse periódicamente para monitorizar el progreso de la enfermedad en fases iniciales, algo que hasta ahora era inviable sin másivas inversiones en imagen o análisis de líquido cefalorraquídeo.El modelo también podría combinarse con métodos emergentes como los biomarcadores plasmáticos o la resonancia magnética, ofreciendo una perspectiva integral del estado cerebral de cada persona.Limitaciones y futuro del modeloComo toda herramienta en desarrollo, DADD no está exento de limitaciones. El tamaño de muestra del estudio es relativamente pequeño y los resultados deberán validarse en cohortes más amplias y diversas. Además, aunque se ha minimizado el riesgo de sobreajuste, siempre existe un margen de incertidumbre en modelos que trabajan con tantos parámetros individuales.El equipo investigador ya trabaja en estudios multicéntricos con poblaciones más grandes y diversas, lo que permitirá evaluar la aplicabilidad del modelo en entornos clínicos reales.DADD representa un avance importante en el camino hacia una medicina más preventiva, precisa y personalizada. No sustituye a las pruebas tradicionales, pero las complementa, ofreciendo una solución accesible y no invasiva para una de las enfermedades más devastadoras del siglo XXI.Si los resultados se confirman en estudios posteriores, podríamos estar ante una herramienta capaz de anticipar el Alzheimer antes de que dé la cara. Y en la lucha contra esta enfermedad, cada año ganado puede significar una vida con mayor calidad.La noticia Digital Twins y EEG: una herramienta clave para detectar el Alzheimer en sus primeras fases fue publicada originalmente en Wwwhatsnew.com por Natalia Polo.