Uso de cannabinoides como estrategia de tratamiento para la enfermedad de Alzheimer (DAZACANN)

La enfermedad de Alzheimer (EA) está estrechamente relacionada con la acumulación de neurotoxinas derivadas de Aβ y tau, lo que conduce a un deterioro cognitivo. Este proyecto postula que se produce un desequilibrio en el sistema endocannabinoide de forma dependiente de la EA. Las conexiones reportadas entre demencia, inflamación, Aβ y alteraciones en el sistema cannabinoide en modelos experimentales de EA respaldan esta hipótesis. Los cannabinoides pueden restaurar la función cerebral inicial y al mismo tiempo evitar efectos secundarios importantes. A pesar de una extensa investigación sobre nuevas terapias para la EA, recientemente no se ha logrado ninguna mejora significativa y hay poco consenso sobre cómo los científicos innovarán para desarrollar un nuevo tratamiento. La terapia basada en cannabinoides se ha convertido en crucial para el tratamiento de muchas enfermedades consideradas incurables. Los resultados esperados de este proyecto proporcionarán información importante sobre la capacidad de los cannabinoides para contrarrestar el desequilibrio neuroquímico durante la progresión de la EA, mejorando así el rendimiento de la memoria y afectando la inflamación, así como los niveles de Aβ y tau.

El punto clave es proporcionar evidencia de que los cannabinoides pueden servir como un tratamiento eficaz para la EA evitando al mismo tiempo efectos secundarios importantes. El objetivo de este proyecto es determinar el efecto de los cannabinoides en pacientes con EA, evaluando la memoria y la cognición. Se espera que los resultados establezcan que los cannabinoides son fundamentales para restaurar la función básica del sistema endocannabinoide en los cerebros con EA y sus efectos beneficiosos. Este proyecto puede ser fundamental para validar nuevos enfoques terapéuticos para la EA.

Para evaluar la actividad farmacológica de dosis bajas de CBD, se llevará a cabo un ensayo clínico doble ciego, aleatorizado y controlado con placebo con una duración de 6 meses. Se realizará una evaluación inicial y los pacientes serán evaluados cada 60 días durante un período de 6 meses, totalizando 4 sesiones de evaluación. Para ello se aplicarán los siguientes cuestionarios: Mini-Mental State Examination (MMSE), Inventario Neuropsiquiátrico (NPI), Escala de Depresión Geriátrica (GDS), Enfermedad de Alzheimer Calidad de Vida versión paciente, versión cuidador y versión cuidador-paciente, Cornell Escala de depresión en demencia y escala de somnolencia de Epworth. Todos los cuestionarios son referencias en sus dominios de evaluación y están validados para portugués/Brasil. Además de las escalas de evaluación, se recolectará material biológico con muestras de sangre y líquido cefalorraquídeo al inicio y al final (después de 6 meses). Los siguientes analitos se medirán en el LCR: BDNF, beta-amiloide, proteína Tau, TNFα, IL-6, IL-1β e IL-10. Durante la investigación y recopilación de datos, los tratamientos convencionales de los pacientes no se verán alterados.

Para los análisis se utilizará el software SPSS del Plan de Análisis Estadístico, versión 29.0. Para datos cuantitativos, se realizará la prueba de distribución de Shapiro-Wilk. Las posibles asociaciones entre variables cualitativas se analizarán mediante la prueba de Chi-cuadrado con análisis residual ajustado (χ²). Las medias (± DE) se analizarán mediante la prueba t de Student para muestras independientes. Las medianas [RIC] se calcularán mediante la prueba U de Mann-Whitney. Los datos cuantitativos emparejados se compararán individualmente por grupo en los puntos temporales analizados utilizando la prueba ANOVA de Friedman.

Se utilizará un modelo de ecuaciones de estimación generalizadas (GEE), lineal o con enlace log-gamma, y ​​corrección de Bonferroni para evaluar simultáneamente parámetros cuantitativos a lo largo del tiempo y entre grupos. Para estos análisis descriptivos, los datos se presentarán como medias ± errores estándar (± SEM). Se pueden realizar correlaciones de Pearson o Spearman entre variables de interés. Para todos los análisis, el nivel de significancia se fijará en el 5%.