Biomarcadores

Área de la Ciencia:

• Neuroimagen
• Investigación de la Enfermedad de Alzheimer
• Conectómica

Sus antecedentes:

• La enfermedad de Alzheimer (EA) preclínica implica acumulación de amiloide sin síntomas cognitivos.
• Se observan alteraciones en la conectividad funcional en la EA preclínica, pero su valor predictivo para la patología no está claro.

Objetivo del estudio:

• Utilizar el modelado predictivo basado en el conectoma (CPM) para predecir la deposición de tau utilizando la conectividad funcional.
• Identificar subgrupos clínicamente significativos dentro de una cohorte de EA preclínica basándose en modelos predictivos.

Principales métodos:

• Se empleó CPM para predecir el PET de tau basal a partir de conectomas funcionales en estado de reposo en la cohorte del estudio A4.
• Los modelos se validaron en la cohorte de la Iniciativa de Neuroimagen de la Enfermedad de Alzheimer (ADNI).
• Se realizó una agrupación jerárquica en los bordes de la red predictiva para identificar subgrupos y se compararon sus trayectorias cognitivas longitudinales.

Principales resultados:

• La conectividad funcional en todo el cerebro predijo de manera robusta el PET de tau regional, superando al PET de amiloide.
• Los modelos predictivos se generalizaron a la cohorte ADNI, particularmente en participantes con tau elevada.
• La agrupación reveló dos subgrupos distintos, uno con un declive cognitivo significativamente más rápido.

Conclusiones:

• El conectoma funcional predice modestamente el PET de tau regional en todo el espectro de la EA.
• Los patrones de conectividad funcional predictiva se correlacionan con las trayectorias cognitivas, lo que resalta su papel en la estadificación temprana de la EA.
• La conectividad funcional muestra ser prometedora para mejorar la estadificación temprana de la enfermedad de Alzheimer cuando se combina con otros biomarcadores.