Objetivos: El desarrollo de un modelo predictivo (usando variables demográficas, biológicas y neuropsicológicas) para predecir una progresión rápida en pacientes con deterioro cognitivo leve por enfermedad de Alzheimer (EA) mediante un estudio longitudinal observacional.

Material y métodos: Mediante un seguimiento de 2 años en pacientes con EA temprana (n = 142), la tasa en el deterioro cognitivo se cuantificó con puntuaciones obtenidas en CDR-suma de cajas y MMSE (al inicio y al final), usando la estimación de las pendientes individuales obtenidas a partir de dichas puntuaciones. Clasificaron a los pacientes según su tasa de deterioro cognitivo (“rápida progresión” era el 25% de la distribución). Se desarrolló un modelo predictivo usando las variables basales para identificar a los pacientes con riesgo de rápida progresión.

Resultados: Biomarcadores plasmáticos (pTau181, ratio AB42/AB40, GFAP, pTau217, NfL) mostraron diferencias significativas entre el grupo de progresores rápidos. El modelo obtenido a partir de la progresión en el MMSE mostró un buen rendimiento para identificar a los pacientes “rápidos” (AUC 0,847, sensibilidad 86%, especificidad 81%). Se obtuvo una asociación significativa con GFAP, pTau217, MMSE, RBANS total y nivel educativo con la progresión en el MMSE. El modelo obtenido a partir de la progresión del CDR no fue satisfactorio (AUC 0,67%).

Conclusión: La combinación de niveles basales de biomarcadores plasmáticos (pTau217, GFAP) y test neuropsicológicos (RBANS, MMSE) proporcionó un modelo pronóstico a dos años satisfactorio para la identificación potencial de pacientes con EA con riesgo de progresión rápida. La alteración basal funcional (CDR-suma de cajas) no resultó ser una variable significativa para predecir rápida progresión.