El ultrasonido funcional (fUS) detecta alteraciones cerebrales leves utilizando el análisis de correlación canónica y...

Área de la Ciencia:

• Imágenes neurológicas
• Neurociencia de los sistemas
• Ingeniería biomédica

Sus antecedentes:

• Las imágenes de ultrasonido funcional (fUS) muestran la actividad cerebral mediante la detección de cambios en el volumen sanguíneo cerebral.
• El análisis de conectividad funcional (FC) utilizando fUS puede revelar alteraciones en las redes cerebrales, ofreciendo potencial para los biomarcadores de trastornos del desarrollo neurológico.
• fUS-FC está limitado por la sensibilidad a fuentes de señales no neuronales como el movimiento y la pulsabilidad cardíaca, lo que dificulta la detección de cambios cerebrales sutiles.

Objetivo del estudio:

• Desarrollar y validar un nuevo método de preprocesamiento que utilice análisis de correlación canónico (CCA) para mejorar la relación señal-ruido de los datos de fUS-FC.
• Aplicar este análisis mejorado de fUS-FC para caracterizar el impacto de la inflamación perinatal leve en la conectividad cerebral en un modelo de ratón.
• Demostrar la superioridad del preprocesamiento CCA sobre otros métodos como la regresión de señal global para datos de fUS.

Principales métodos:

• Desarrollo de una tubería de preprocesamiento que combine el análisis de correlación canónica (CCA) con el análisis de conectividad funcional dinámica (dFC) para los datos de fUS.
• Aplicación del método dFC mejorado con CCA a un modelo de ratón con inflamación perinatal leve.
• Comparación del preprocesamiento CCA con la regresión de señal global (GSR) y otras técnicas.

Principales resultados:

• El preprocesamiento de CCA desacopló con éxito el ruido de la señal fUS-FC, permitiendo una caracterización más clara de la actividad cerebral.
• Los ratones con inflamación perinatal mostraron estados de FC alterados, con una FC elevada reducida entre las principales regiones cerebrales (corteza, hipocampo, tálamo, cerebelo).
• Los ratones modelo de inflamación mostraron una mayor prevalencia de estados de conectividad restringida (vías intracorticales o ventrales), diferencias no discernibles con GSR.

Conclusiones:

• El preprocesamiento de CCA mejora significativamente la sensibilidad y la especificidad del análisis fUS-FC, especialmente para detectar alteraciones sutiles de la red.
• El método desarrollado es robusto y aplicable en varios escenarios de imágenes de fUS, incluidos animales despiertos y anestesiados, y diferentes etapas de desarrollo.
• Este enfoque es prometedor para identificar biomarcadores de neuroimagen para trastornos del desarrollo neurológico y puede adaptarse a otras modalidades de neuroimagen.