La espectroscopia funcional en el infrarrojo cercano en la investigación de la esquizofrenia: progresos, desafíos y...

Área de la Ciencia:

• La neurociencia
• La psiquiatría
• Ingeniería biomédica

Sus antecedentes:

• La esquizofrenia implica una disfunción del sistema limbico prefrontal y una conectividad alterada de la red cerebral.
• La espectroscopia funcional del infrarrojo cercano (fNIRS) es una valiosa herramienta no invasiva para el monitoreo en tiempo real de la hemodinámica cerebral.
• fNIRS ofrece ventajas como la portabilidad y la resistencia al artefacto de movimiento, lo que lo hace adecuado para la investigación de la esquizofrenia.

Objetivo del estudio:

• Revisar la aplicación y el progreso de fNIRS en la investigación de la esquizofrenia.
• Para explorar cómo fNIRS puede dilucidar los mecanismos neuronales subyacentes a la esquizofrenia.
• Discutir el potencial de fNIRS en el diagnóstico, el monitoreo del tratamiento y la medicina personalizada para la esquizofrenia.

Principales métodos:

• Revisión de la literatura existente sobre las aplicaciones de fNIRS en la esquizofrenia.
• Análisis de los hallazgos de fNIRS relacionados con la actividad de la red en modo predeterminado (DMN) y la hipoactivación basada en tareas.
• Examen de los estudios combinados de fNIRS y neuromodulación (tDCS, TBS).

Principales resultados:

• fNIRS puede detectar la hiperactividad de la DMN en estados de reposo y la subectivación del lóbulo prefrontal / temporal durante las tareas en esquizofrenia.
• La combinación de fNIRS con técnicas de neuromodulación es prometedora para mejorar los síntomas negativos.
• fNIRS puede servir como un biomarcador potencial para la esquizofrenia y el seguimiento del tratamiento.

Conclusiones:

• fNIRS es una herramienta prometedora para comprender la base neuronal de la esquizofrenia y orientar el tratamiento individualizado.
• Los avances tecnológicos y el tratamiento de la heterogeneidad de la investigación son cruciales para la traducción clínica.
• Las direcciones futuras incluyen fNIRS de alta densidad, fusión multimodal y aprendizaje automático para el descubrimiento de biomarcadores.