La Reunión ENCALS 2026 —el congreso anual de la European Network to Cure ALS— se celebró en Madrid (24–26 de junio de 2026; Palacio Municipal de IFEMA MADRID), organizada con la Fundación Luzón y con más de 880 investigadores y clínicos de 45 países. En representación de la Unidad de ELA del Hospital Universitario de Bellvitge, mi participación incluyó una comunicación oral, tres pósters y la moderación de una de las sesiones científicas.
Comunicación oral — From Registries to Digital Phenotypes#
Presentada en la sesión sobre Data, Platforms and Artificial Intelligence, la charla desarrolló un argumento que engloba buena parte del resto de mi trabajo en la reunión. El fenotipo de la ELA nunca ha sido fijo: ha ido ampliándose a medida que hemos adquirido una nueva forma de medir la enfermedad —de la definición motora de Charcot, al espectro ELA–DFT abierto por TDP-43 y C9orf72, hasta los subgrupos basados en datos que hoy emergen de la imagen, el EEG y el registro clínico—. La enfermedad no ha cambiado, lo que ha cambiado es nuestra resolución.
Esta expansión no está ahora tan limitada por las ideas como por la disponibilidad de datos. Los registros —de manera singular— aspiran a la vez a la profundidad de fenotipado y a la representatividad poblacional, y por eso son ellos, y no los ensayos, los que se están convirtiendo en los motores de descubrimiento del campo. Sobre ese trasfondo, la charla planteó la idea de un fenotipo digital: no en el sentido de los sensores o wearables, sino como una firma de baja dimensionalidad basada en datos, emergente (ninguna modalidad por sí sola la revela) y dependiente de la escala (por debajo de una masa crítica de datos armonizados es sencillamente invisible). A la escala de una plataforma como PRECISION ALS (más de 24.000 pacientes armonizados), estos fenotipos permiten predecir y estratificar, modelar mejor la enfermedad y diseñar mejor los ensayos, e incluso generar trayectorias sintéticas y compartibles sin ningún paciente real detrás. La nota final: tres fuerzas —una plataforma de datos paneuropea armonizada, un aprendizaje automático maduro para las trayectorias clínicas y una década de fracasos de ensayos atribuidos a heterogeneidad no modelada— han convergido, y la ELA, con su variable de resultado cuantitativa y su sólida cultura de registros europea, es donde se está construyendo la próxima generación de fenotipado profundo.
Pósters#
Beyond the ALSFRS-R slope#
La pendiente total de la ALSFRS-R —doce ítems sumados en una única puntuación de 0 a 48— es la variable de resultado principal por defecto en casi todos los ensayos pivotales de ELA, pese a que la escala mide cuatro dominios anatómicamente distintos que declinan a ritmos diferentes. Ajustando modelos mixtos multivariantes de forma independiente a PRO-ACT y PRECISION ALS (~16.000 pacientes en dos continentes), la estructura propia de las pendientes es casi idéntica entre cohortes (similitud del coseno 0,97–0,99, PC1–PC4): un eje global de progresión domina (66–83% de la varianza de las pendientes), pero persisten ejes secundarios reproducibles —respiratorio-vs-miembros, bulbar-vs-miembros, motor fino-vs-grueso— como propiedades estables de la enfermedad y no artefactos de la selección. En simulaciones de ensayos, un efecto real del 25% confinado a un dominio resulta casi invisible para la pendiente total (< 21% de potencia con N = 600), mientras que modelos calibrados y sensibles al dominio lo recuperan con N ≈ 250–428 —los mismos pacientes, el mismo efecto—.
Environmental exposures and clinical heterogeneity in ALS#
Combinando un modelado geoespacial de alta resolución de las exposiciones residenciales con la cohorte profundamente fenotipada de Bellvitge (986 pacientes con ELA), el PM₁₀ residencial (promedio de los 5 años previos al diagnóstico) se asoció de forma consistente con una consecución más temprana de cada hito funcional —estadio 3 de King, gastrostomía y ventilación no invasiva— y con una ALSFRS-R más baja en fases iniciales, una señal replicada internamente en distintas familias de modelos. No se detectó un efecto independiente sobre la supervivencia; dentro de un modelo conjunto bayesiano, la asociación con la supervivencia estaba mediada por el estado funcional. Las partículas del aire emergen así como posibles modificadoras de la progresión de la ELA y contribuyentes modificables del curso de la enfermedad, dignas de estudiarse en cohortes más amplias.
Dissociation between functional decline and quality of life#
La ELA produce un declive funcional implacable, y se suele asumir que la calidad de vida (CdV) cae en paralelo, pero la gravedad transversal y el cambio longitudinal son constructos distintos que las regresiones estándar confunden. Con modelos multinivel bayesianos sobre 116 evaluaciones longitudinales de 83 pacientes (cohorte de Bellvitge / PRECISION ALS) y una descomposición explícita intra- vs interpaciente, el estado funcional predijo la CdV entre pacientes (β ≈ 0,43) pero no dentro de cada paciente a lo largo del tiempo (β ≈ 0,05): a medida que una persona empeora, su calidad de vida no necesariamente la sigue. La ansiedad/depresión no se relacionó con ninguna variable clínica y era en gran medida de tipo rasgo (ICC ≈ 0,76) —una disociación coherente con el response shift y la adaptación, y un argumento a favor de un cribado individualizado en lugar de una derivación disparada por la progresión—.
Moderación — Epidemiology & Phenotyping#
También moderé la sesión de Epidemiology & Phenotyping, un tema que engloba los tres pósters y la comunicación oral: todos giran en torno a cómo extraer estructura de registros clínicos a gran escala.
La edición de 2026 contó además con una conferencia plenaria de Mònica Povedano, directora de la Unidad de ELA de Bellvitge, sobre la ELA en un mundo en constante cambio —medio ambiente, clima y neurodegeneración—, un tema que enlaza directamente con el póster de contaminación del aire anterior. Que la Reunión ENCALS llegara a Madrid, y el papel destacado de los registros y cohortes españoles en su programa, refleja hasta qué punto los datos armonizados a escala poblacional se han vuelto centrales en la investigación de la ELA.