Los gemelos digitales admiten la clasificación transmodal y trans-céntrica del deterioro cognitivo leve

Área de la Ciencia:

• Neurociencia computacional
• Descubrimiento de biomarcadores
• Diagnóstico de enfermedades neurodegenerativas

Sus antecedentes:

• Las grabaciones neuronales son vitales para comprender la progresión de la demencia, pero sufren de variabilidad entre centros, lo que limita su aplicación clínica.
• Las técnicas y paradigmas de grabación existentes dificultan la generalización y el poder diagnóstico de los datos neuronales.
• Se necesita un enfoque computacional para permitir la clasificación entre centros a pesar de las diversas canalizaciones clínicas.

Objetivo del estudio:

• Desarrollar y validar un enfoque computacional utilizando biomarcadores digitales para la clasificación entre centros de condiciones neurodegenerativas.
• Evaluar la generalización de los biomarcadores digitales entre diferentes modalidades de grabación (EEG, MEG) y sitios clínicos.
• Comparar el rendimiento de los biomarcadores digitales con los biomarcadores estándar para la detección del deterioro cognitivo leve (DCL).

Principales métodos:

• Se empleó un modelo de gemelo digital para derivar biomarcadores digitales que vinculan la neurodegeneración con las alteraciones de la actividad neuronal.
• Se realizó una clasificación entre centros de sujetos con DCL y sujetos sanos utilizando dos conjuntos de datos independientes con técnicas variables.
• Se utilizó el aprendizaje por transferencia para probar la generalización de los biomarcadores digitales entre clínicas y modalidades.

Principales resultados:

• Los biomarcadores digitales superaron significativamente a los biomarcadores estándar en la clasificación de DCL frente a individuos sanos (p. ej., 83 % frente a 58 % para EEG).
• Se logró una clasificación precisa y consistente entre centros con biomarcadores digitales (precisión del 77-78 %), a diferencia de los biomarcadores estándar (56-65 %).
• Los biomarcadores digitales predijeron de manera confiable el estado cognitivo global en diferentes clínicas (p < 0.01), mientras que los biomarcadores estándar no mostraron correlación.

Conclusiones:

• Los biomarcadores digitales demuestran generalización entre técnicas de grabación y conjuntos de datos, lo que permite la clasificación transmodal y trans-céntrica.
• Estos biomarcadores proporcionan una medida robusta de la neurodegeneración específica del paciente al mapear anomalías neuronales a alteraciones estructurales.
• El enfoque es aplicable incluso con una alta variabilidad intercentros, lo que respalda su uso en diversos entornos clínicos.