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Área de la Ciencia:

Neuroimagen; Aprendizaje Automático; Neurología

Sus antecedentes:

La resonancia magnética (RM) es crucial para monitorizar la progresión de la enfermedad de Alzheimer (EA). La RM portátil de campo bajo (RM-FB) ofrece evaluación en el punto de atención y mejora el acceso de los pacientes. Se desarrolló un pipeline de aprendizaje automático (ML) para cuantificar la morfometría cerebral utilizando RM-FB para la monitorización de pacientes con EA.

Objetivo del estudio:

Evaluar la viabilidad del uso de RM-FB con ML para la cuantificación de la morfometría cerebral en pacientes con enfermedad de Alzheimer (EA) y deterioro cognitivo leve (DCL). Comparar las mediciones del volumen cerebral derivadas de RM-FB con la resonancia magnética convencional de campo alto (RM-AF). Evaluar el potencial de la RM-FB para diferenciar entre pacientes con EA/DCL y aquellos con comorbilidades vasculares (CV).

Principales métodos:

Se reclutaron pacientes con DCL, EA y CV de clínicas ambulatorias de trastornos de la memoria. Se adquirieron escáneres de RM-FB (0,064 T) y RM-AF (1,5-3 T). Se procesaron secuencias T2 FLAIR utilizando un pipeline basado en FreeSurfer (WMH-SynthSeg) para cuantificar los volúmenes cerebrales en varias regiones.

Principales resultados:

Se observaron altas correlaciones (p < 0,05) entre los volúmenes cerebrales derivados de RM-AF y RM-FB en todas las regiones. La corteza, la sustancia blanca, el ventrículo lateral, el hipocampo y la amígdala mostraron las correlaciones más altas. Las cohortes de MCI y EA exhibieron una atrofia regional significativa en comparación con la cohorte de CV, particularmente en la corteza, el hipocampo y la amígdala (p < 0,001).

Conclusiones:

La adquisición de RM-FB es factible para la evaluación en el punto de atención en pacientes con DCL o EA. Los algoritmos de ML aplicados a los datos de RM-FB generan volúmenes cerebrales comparables a los de la RM-AF. La RM-FB sirve como una herramienta de neuroimagen accesible para monitorizar el deterioro cognitivo y diferenciar subgrupos de pacientes.