La enfermedad de Párkinson es el segundo trastorno neurodegenerativo más prevalente, a nivel mundial, y aumenta con el avance de la edad. Actualmente, afecta a, aproximadamente,a cerca del 3% de las personas mayores de 65 años.  Su presencia se caracteriza por la pérdida de neuronas productoras de dopamina (dopaminérgicas) en la sustancia negra y la acumulación de agregados de α -sinucleína en múltiples circuitos y regiones cerebrales. Sin embargo, los mecanismos etiológicos y patológicos precisos subyacentes a dicha patología siguen sin esclarecerse por completo, aunque en las últimas décadas ha ido tomando cuerpo la creencia de que  no es una entidad única, sino un conjunto de subtrastornos clasificados bajo el término "enfermedad de Parkinson" con múltiples etiologías superpuestas, lo que lleva a trayectorias de progresión distintas durante su curso.

"Es una enfermedad muy heterogénea, lo que significa que las personas que padecen la misma enfermedad pueden presentar síntomas muy diferentes", afirmó el Dr. Fei Wang, profesor de ciencias de la salud poblacional y director fundador del Instituto de IA para la Salud Digital (AIDH) en el Departamento de Ciencias de la Salud Poblacional de Weill Cornell Medicine (EEUU), desde donde se ha llevado a cabo un estudio cuyos resultados han ayudado a definir hasta tres subtipos de  Parkinson en función del ritmo al que progresa la enfermedad, según se publica ´npj Digital Medicine´.

Los investigadores definieron los subtipos en función de sus patrones distintivos de progresión de la enfermedad. Los denominaron subtipo de ritmo lento (PD-I, aproximadamente el 36 % de los pacientes) para la enfermedad con una gravedad inicial leve y una velocidad de progresión leve, subtipo de ritmo moderado (PD-M, aproximadamente el 51 % de los pacientes) para los casos que tienen una gravedad inicial leve pero que avanzan a un ritmo moderado, y subtipo de ritmo rápido (PD-R), para los casos con la tasa de progresión de los síntomas más rápida.

Para identificar dichas variantes, utilizaron enfoques basados ​​en el aprendizaje profundo para analizar registros clínicos anónimos de dos grandes bases de datos. También exploraron el mecanismo molecular asociado con cada subtipo mediante el análisis de perfiles genéticos y transcriptómicos de pacientes con métodos basados ​​en redes. Por ejemplo, el subtipo PD-R tenía activación de vías específicas, como las relacionadas con la neuroinflamación, el estrés oxidativo y el metabolismo. El equipo también encontró biomarcadores distintos en imágenes cerebrales y líquido cefalorraquídeo para los tres subtipos.

Los autores del trabajo orientaron sus hallazgos hacia la identificación de posibles fármacos candidatos que podrían reutilizarse para atacar los cambios moleculares específicos observados en los diferentes subtipos. Seguidamente, utilizaron dos bases de datos a gran escala del mundo real de registros de salud de pacientes para confirmar que estos medicamentos podrían ayudar a mejorar la progresión del Parkinson.

"Al examinar estas bases de datos, descubrimos que a las personas a las que se les administraba metformina, un fármaco contra la diabetes, parecían tener una mejoría de los síntomas de la enfermedad (especialmente los relacionados con la cognición y las caídas) en comparación con quienes no tomaban metformina", afirmó, por su parte, el Dr. Chang Su, profesor adjunto de ciencias de la salud de la población y también miembro del AIDH en Weill Cornell Medicine. Esto fue especialmente cierto en aquellos con el subtipo PD-R, que tienen más probabilidades de tener déficits cognitivos en las primeras etapas de la enfermedad de Parkinson.

"Esperamos que nuestra investigación lleve a otros investigadores a pensar en el uso de diversas fuentes de datos al realizar estudios como el nuestro.También creemos que los investigadores de bioinformática traslacional podrán validar aún más nuestros hallazgos, tanto a nivel computacional como experimental", concluyó el Dr. Wang.