Alzheimer’s disease (AD) is a major neurodegenerative dementia, with its complex pathophysiology challenging current treatments. Recent advancements have shifted the focus from the traditionally dominant amyloid hypothesis toward a multifactorial understanding of the disease. Emerging evidence suggests that while amyloid-beta (A$\beta$) accumulation is central to AD, it may not be the primary driver but rather part of a broader pathogenic process. Novel hypotheses have been proposed, including the role of tau protein abnormalities, mitochondrial dysfunction, and chronic neuroinflammation. Additionally, the gut–brain axis and epigenetic modifications have gained attention as potential contributors to AD progression. The limitations of existing therapies underscore the need for innovative strategies. This study explores the integration of machine learning (ML) in drug discovery to accelerate the identification of novel targets and drug candidates. ML offers the ability to navigate AD’s complexity, enabling rapid analysis of extensive datasets and optimizing clinical trial design. The synergy between these themes presents a promising future for more effective AD treatments.

La preeclampsia es un trastorno hipertensivo del embarazo asociado a disfunción placentaria y desequilibrios angiogénicos, siendo la disminución del factor de crecimiento placentario (PlGF) un biomarcador predictivo temprano. El objetivo fue determinar la prevalencia de la disminución de PlGF mediante electroquimioluminiscencia en nulíparas mayores de 30 años durante el primer trimestre de embarazo que desarrollaron preeclampsia. Se realizó un estudio descriptivo, retrospectivo y transversal en el Hospital Gineco-Obstétrico Pediátrico Luz Elena Arismendi (enero 2023 - enero 2025). La muestra no probabilística incluyó 56 historias clínicas depuradas. El nivel de PlGF se clasificó como normal o disminuido (< 28.8 pg/ml). El análisis estadístico se efectuó con pruebas de Chi-cuadrado y exacta de Fisher (p<0.05). Los resultados indicaron que el 44.6% (n=25) de las pacientes presentó valores disminuidos de PlGF en el primer trimestre. Se evidenció una asociación estadísticamente significativa entre la disminución del PlGF y el embarazo múltiple (p=0.027), así como una tendencia clínica ligada al sobrepeso y obesidad (p=0.046). No se encontró asociación estadística significativa con la edad, hipertensión arterial crónica, diabetes mellitus, ni antecedentes familiares. Se concluye que la disminución del PlGF es frecuente en gestantes nulíparas mayores de 30 años y constituye un biomarcador útil. Su alteración se vincula de manera temprana con el exceso de adiposidad materna y las gestaciones múltiples, destacando la importancia clínica del cribado angiogénico oportuno para la prevención de complicaciones severas materno-fetales.