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Área de la Ciencia:

• Neurología; Ciencia de Datos Biomédicos; Gerontología

Sus antecedentes:

• La predicción del riesgo de demencia por enfermedad de Alzheimer (EA) es crucial para la intervención temprana, lo que podría prevenir el 30% de los casos mediante el manejo de factores de riesgo vascular.; Los medicamentos emergentes modificadores de la enfermedad para la EA son más efectivos en las etapas clínicas más tempranas, lo que requiere herramientas para la detección temprana en personas cognitivamente sanas.; Se necesita una herramienta de detección rentable y escalable para identificar a los sujetos de alto riesgo cognitivamente sanos (CH) para mejorar el acceso a tratamientos tempranos.

Objetivo del estudio:

• Desarrollar una herramienta predictiva para evaluar el riesgo de demencia por enfermedad de Alzheimer utilizando datos de análisis de sangre de rutina.; Evaluar la viabilidad de utilizar recuentos sanguíneos de rutina y paneles de química para la detección temprana del riesgo de EA en una gran población.

Principales métodos:

• Se analizó una cohorte comunitaria de 381,754 sujetos cognitivamente sanos (mayores de 45 años) de los servicios de atención médica de Clalit.; Se entrenaron modelos de aprendizaje automático (ML) utilizando datos históricos de exámenes de sangre (1-10 años) y horizontes de predicción (1-10 años).; Se evaluó el rendimiento del modelo utilizando precisión, AUC, precisión, recuperación, puntuación F1 y otras métricas estadísticas.

Principales resultados:

• Los modelos demostraron una precisión constante de alrededor de 0.73 en varios períodos históricos y horizontes de predicción.; El Área Bajo la Curva (AUC) alcanzó hasta 0.84 para un historial de 2 años y un horizonte de predicción de 3 años.; La precisión varió (0.19-0.28), mientras que la recuperación se mantuvo alta (0.73-0.82), lo que indica el potencial para identificar a las personas en riesgo.

Conclusiones:

• Los recuentos sanguíneos de rutina y la química contienen información valiosa para predecir el riesgo futuro de demencia por enfermedad de Alzheimer.; El aprendizaje automático y la IA pueden transformar los exámenes de sangre de rutina en herramientas de detección efectivas para la evaluación del riesgo de demencia por EA.; Este enfoque ofrece un método escalable y de bajo costo para identificar a las personas que pueden beneficiarse de intervenciones tempranas de EA.