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EnglishA cura di Giulia Quattrini
La malattia di Alzheimer (AD) è caratterizzata dalla presenza di placche di proteina beta-amiloide aggregata (Aβ) e da grovigli neurofibrillari contenenti proteina tau iperfosforilata (NFTs), e conseguente neurodegenerazione e declino cognitivo. Studi longitudinali hanno evidenziato che la densità e la distribuzione spaziale dei NFTs potrebbero essere predittivi della gravità e della progressione clinica della malattia. Tali evidenze risultano particolarmente rilevanti alla luce degli ultimi risultati sull’efficacia delle terapie anti-Aβ, i quali mostrano che i maggiori benefici si avrebbero nei soggetti nei quali gli accumuli di NFTs sono ancora circoscritti. Riuscire a definirei le caratteristiche predittive del futuro accumulo di NFTs permetterebbe di identificare la finestra temporale ottimale per la somministrazione delle terapie. Un lavoro recentemente pubblicato ha cercato di descrivere questi profili di rischio per il futuro accumulo di NFTs. Il lavoro è stato condotto su 3 ampie coorti longitudinali, per un totale di 613 partecipanti (cognitivamente nella norma, con decadimento lieve o con AD) e con tau PET effettuata in 2 (53%) o 3 (47%) timepoints. I ricercatori hanno prima identificato 3 diversi sottotipi dei profili di accumulo dei NFTs (stabile, accumulo moderato, accumulo rapido), per poi utilizzare queste informazioni in un modello data-driven in grado di predire tali pattern a partire dai dati alla baseline. I risultati mostrano che i profili di accumulo moderato e rapido possono essere identificati con precisione in base alla presenza di Aβ, decadimento cognitivo e allele Ɛ4 del gene APOE. L’utilizzo di tali informazioni nelle fasi di screening e arruolamento, inoltre, ridurrebbe in maniera significative la dimensione campionaria degli studi necessari a testare gli effetti delle nuove terapie, riducendo i costi dei trials.
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