Objetivos: Obtener datos neuropsicológicos normativos de individuos cognitivamente sanos sin la enfermedad de Alzheimer (EA) e investigar su utilidad en la detección de EA prodrómica.

Material y métodos: Reclutamos 2405 participantes con biomarcadores para EA en LCR (AB1-42[A], p-tau[T]) de cuatro centros españoles, incluyendo 987 controles y 1.418 pacientes con deterioro cognitivo leve (DCL). Basándonos en el rendimiento cognitivo de los controles A- (n = 774), obtuvimos puntuaciones W (ajustadas por edad, educación y sexo) para 16 medidas neuropsicológicas representativas de los principales dominios cognitivos, incluido el Free and Cued Selective Reminding Test (FCSRT). Comparamos el rendimiento de las normas tradicionales y las puntuaciones W para identificar fisiopatología EA (A+T+ vs. A-T-) en participantes con DCL, y ajustamos el mejor modelo de regresión logística para el diagnóstico de EA prodrómica. Calculamos las áreas bajo la curva (AUC) y las comparamos utilizando el test de DeLong.

Resultados: Las puntuaciones W superaron a las normas convencionales en la detección de EA prodrómica (p < 0,05 para todas las medidas del FCSRT). El modelo óptimo para predecir fisiopatología EA en DCL incorporó la edad, el sexo y las puntuaciones W para el MMSE, el recuerdo total y diferido libre del FCSRT (AUC = 0,78, precisión = 0,70). La inclusión de APOE mejoró la precisión diagnóstica del modelo (AUC = 0,83, precisión = 0,75). Determinamos puntos de corte óptimos para maximizar la sensibilidad, especificidad, índice de Youden, valor predictivo positivo y negativo.

Conclusión: La huella neuropsicológica de la EA prodrómica derivada de controles sin EA podría informar la indicación e interpretación de los biomarcadores en pacientes con DCL en la práctica clínica.