Espectroscopia funcional del infrarrojo cercano: mapeo sistemático de características de la función cerebral anormal...

Área de la Ciencia:

• Neurociencia e Ingeniería Biomédica
• Técnicas de neuroimagen no invasivas
• Hemodinámica cerebral y acoplamiento neurovascular

Sus antecedentes:

• La espectroscopia funcional del infrarrojo cercano (fNIRS) mide de forma no invasiva las señales hemodinámicas cerebrales, ofreciendo validez ecológica para estudiar la función cerebral.
• La falta de biomarcadores de imagen funcional válidos para trastornos neurológicos limita la comprensión mecanicista y la evaluación del tratamiento.
• La fNIRS proporciona información única sobre el acoplamiento neurovascular, crucial para comprender la función cerebral en la salud y la enfermedad.

Objetivo del estudio:

• Revisar sistemáticamente la aplicación de la fNIRS en trastornos neurológicos durante la última década.
• Sintetizar el valor de la fNIRS para revelar mecanismos neurales y evaluar respuestas terapéuticas.
• Identificar cuellos de botella técnicos y direcciones futuras para avanzar en la tecnología y aplicación de la fNIRS.

Principales métodos:

• Revisión sistemática de la literatura de estudios que utilizan fNIRS para afecciones neurológicas.
• Análisis de datos de fNIRS para obtener información sobre mecanismos neurales y eficacia del tratamiento.
• Identificación de desafíos técnicos y limitaciones en la investigación actual de fNIRS.

Principales resultados:

• La fNIRS muestra un potencial significativo para descubrir mecanismos neurales relacionados con enfermedades y evaluar los cambios en la función cerebral inducidos por el tratamiento.
• La fNIRS portátil permite el monitoreo continuo y no invasivo del cerebro en entornos naturalistas, apoyando la investigación en terapia neuroregenerativa.
• La integración con otras modalidades (EEG, TMS, tDCS) mejora la utilidad de la fNIRS para interfaces cerebro-computadora y neuromodulación.

Conclusiones:

• La fNIRS tiene una promesa sustancial para avanzar en la comprensión y el tratamiento de los trastornos neurológicos.
• Las limitaciones actuales incluyen tamaños de muestra pequeños, seguimientos cortos y heterogeneidad técnica, lo que dificulta la traslación clínica.
• Las direcciones futuras implican IA, big data y fusión multimodal para superar las limitaciones y permitir un mapeo y evaluación precisos de la función cerebral.