Estudio de revisión de las actividades y redes funcionales de alteración en la colitis ulcerosa utilizando fMRI en...

Área de la Ciencia:

• Imágenes neurológicas
• Gastroenterología
• La psiquiatría

Sus antecedentes:

• La colitis ulcerosa (UC), una forma de enfermedad inflamatoria intestinal (EII), está asociada con problemas neuropsiquiátricos y alteración de la conectividad cerebral a través del eje cerebro-intestino.
• La resonancia magnética funcional en estado de reposo (RS-fMRI) es una herramienta no invasiva para estudiar estos cambios neuronales, pero faltaba una revisión exhaustiva para la UC.

Objetivo del estudio:

• Revisar y sintetizar sistemáticamente los hallazgos de los estudios de resonancia magnética funcional en pacientes con UC.
• Caracterizar las alteraciones de la conectividad funcional (FC) y los enfoques metodológicos en UC en comparación con los controles sanos y otros subtipos de EII.

Principales métodos:

• Se realizó una búsqueda de literatura en las principales bases de datos (Ovid, PubMed, Google Scholar, EMBASE) hasta julio de 2025.
• Se incluyeron estudios en los que participaron personas con diagnóstico de UC y que utilizaron análisis de resonancia magnética funcional.

Principales resultados:

• Siete estudios revelaron alteraciones de la FC en las redes salientes, cerebelares, visuales, de modo predeterminado y de atención dorsal en pacientes con UC.
• La alteración de la FC en las áreas corticolimbicas se correlacionó con la inflamación, mientras que los cambios en el hipocampo se relacionaron con déficits de memoria de trabajo.
• Se observaron firmas neuronales distintas en la UC en comparación con la enfermedad de Crohn (EC), con diferencias FC específicas por sexo.

Conclusiones:

• RS-fMRI identifica fenotipos neuronales específicos de UC, mejorando la comprensión de las interacciones cerebro-intestino.
• Los hallazgos sugieren posibles biomarcadores para comorbilidades neuropsiquiátricas en UC y apoyan la utilidad clínica de la fMRI.
• La investigación futura debe priorizar los estudios longitudinales, las cohortes más grandes y la IA para la identificación de la causalidad y el objetivo terapéutico.