Consorcio de Imágenes de Alzheimer

Área de la Ciencia:

• Neurociencia
• Ciencias Cognitivas
• Imagenología Médica

Sus antecedentes:

• La enfermedad de Alzheimer (EA) es un trastorno neurológico complejo con patología y síntomas clínicos variados.
• La organización de las redes cerebrales está relacionada con la EA, y el aumento de la gravedad de la demencia se correlaciona con la desegregación de la red.
• La heterogeneidad de estos cambios en la red y su impacto en los déficits cognitivos requieren una mayor investigación.

Objetivo del estudio:

• Investigar la heterogeneidad espaciotemporal de los cambios en las redes cerebrales en la enfermedad de Alzheimer.
• Identificar subtipos distintos de alteraciones en la organización de redes utilizando un enfoque basado en datos.
• Correlacionar los cambios en la red con los déficits cognitivos y la progresión de la enfermedad.

Principales métodos:

• Se utilizaron 754 escáneres de resonancia magnética funcional (fMRI) en estado de reposo de individuos con deterioro cognitivo.
• Se construyeron redes cerebrales utilizando correlaciones de series temporales de fMRI y se asignaron nodos a sistemas funcionales.
• Se aplicó el algoritmo SuStaIn para identificar subtipos y etapas basados en patrones de segregación de redes.

Principales resultados:

• Se identificaron dos subtipos distintos de alteración en la segregación de redes a nivel de sistema en la enfermedad de Alzheimer.
• Un subtipo mostró una segregación disminuida en sistemas sensoriomotores y otros.
• el segundo mostró una segregación disminuida en sistemas de asociación.
• Se observó una interacción significativa entre el tipo de sistema, la etapa de la enfermedad y el subtipo, lo que indica una progresión diferencial.

Conclusiones:

• La fMRI en estado de reposo puede diferenciar patrones de desegregación de redes cerebrales en la EA, vinculados a diversos déficits cognitivos.
• Los hallazgos ilustran la heterogeneidad de la disminución de las redes cerebrales y su relación con las trayectorias cognitivas en la EA.
• Estas ideas son valiosas para los pronósticos de la EA y la evaluación de los resultados de los ensayos clínicos en diversas poblaciones de pacientes.