Consorcio de Imagenología de Alzheimer

Área de la Ciencia:

• Neuroimagen
• Biomarcadores
• Investigación de la enfermedad de Alzheimer

Sus antecedentes:

• La investigación actual sobre la enfermedad de Alzheimer (EA) a menudo asume una trayectoria uniforme de acumulación de beta-amiloide (Aβ).
• Los estudios de tomografía por emisión de positrones (PET) de amiloide indican la existencia de múltiples patrones de acumulación de Aβ.

Objetivo del estudio:

• Caracterizar la heterogeneidad de la EA mediante el análisis de datos de PET de amiloide utilizando análisis de componentes espaciales independientes.
• Identificar patrones espaciales distintos de deposición de Aβ en el cerebro.

Principales métodos:

• Descomposición espacial de escáneres de PET de amiloide de dos radiotrazadores ([18F]Flutemetamol y [18F]Florbetaben) utilizando análisis de componentes independientes a nivel de grupo (gICA).
• El análisis incluyó a individuos mayores no demenciados (CDR < 1, edad ≥ 50) del estudio paneuropeo AMYPAD.
• Se investigaron las relaciones entre los componentes identificados, la carga global de Aβ (Centiloide) y los volúmenes regionales de materia gris (GM).

Principales resultados:

• Se identificaron cinco componentes corticales (frontal, parietal, occipital, temporal izquierdo y temporal derecho) y cuatro no corticales de la señal PET de amiloide.
• Los componentes corticales mostraron fuertes asociaciones con la carga global de Aβ (Centiloide), mientras que los componentes no corticales tuvieron una asociación mínima.
• La carga del componente cortical, particularmente en las regiones temporales, se asoció negativamente con el volumen de GM, mientras que otros componentes mostraron asociaciones positivas.

Conclusiones:

• Se identificaron cinco componentes independientes de PET de amiloide corticales y cuatro no corticales con alta consistencia entre radiotrazadores.
• Estos componentes demostraron relaciones diferenciales con los volúmenes de materia gris, destacando la heterogeneidad de la EA.
• El método de análisis de componentes independientes cuantifica eficazmente las características que capturan diversos procesos de la enfermedad en la enfermedad de Alzheimer.