EEG en estado de reposo y aprendizaje automático para investigar la conectividad cortical como biomarcador en la LCTm...

Área de la Ciencia:

• La neurociencia es la neurociencia.
• Los biomarcadores también son biomarcadores.
• Investigación de lesiones cerebrales.

Sus antecedentes:

• El diagnóstico de lesión cerebral traumática leve (mTBI) en etapas crónicas carece de biomarcadores objetivos, basándose en informes subjetivos y criterios agudos.
• Los marcadores existentes basados en la sangre son principalmente efectivos en las fases aguda / subaguda, lo que deja una brecha en la evaluación de la LCTm crónica.
• El EEG en estado de reposo (RS-EEG) muestra potencial para detectar interrupciones de red a gran escala a través de la conectividad funcional (FC) y el análisis de microestados, pero su utilidad en la LMT crónica está insuficientemente explorada.

Objetivo del estudio:

• Determinar si las características de RS-EEG pueden diferenciar la LCTm crónica de los controles sanos.
• Investigar si las métricas de RS-EEG predicen la gravedad de los síntomas en curso en la LCTm crónica.
• Evaluar el valor diagnóstico y pronóstico de la conectividad funcional derivada de RS-EEG en la MTCI crónica.

Principales métodos:

• Un estudio observacional de casos y controles en el que participaron 44 participantes (18 con traumatismo crónico múltiple, 26 controles).
• Los datos de RS-EEG reconstruidos por la fuente se analizaron para la potencia espectral, las métricas de microstado y la conectividad funcional (FC) utilizando la Medida de Interacción Multivariada (MIM).
• Modelos de aprendizaje automático (Elastic Net, XGBoost) utilizados para la clasificación y la predicción de síntomas, con robustez de las características probadas en diferentes montajes de electrodos.

Principales resultados:

• Los participantes crónicos de mTBI exhibieron FC significativamente elevado a través de las frecuencias theta, beta, gamma y de banda ancha en comparación con los controles.
• No se observaron diferencias de grupo en la potencia espectral o las métricas de microstado.
• El FC elevado fue robusto en montajes de electrodos reducidos, persistió hasta 8 años después de la lesión y logró un alto rendimiento de clasificación (AUC 0.79-0.89 para el estado de la lesión, 0.82-0.87 para la gravedad de los síntomas).

Conclusiones:

• La conectividad funcional EEG en estado de reposo sirve como un biomarcador sensible y objetivo para la LCT crónica, distinguiendo a los individuos con lesiones de los controles.
• Las alteraciones de la red identificadas son persistentes, lo que sugiere cambios cerebrales a largo plazo asociados con la carga crónica de síntomas.
• La FC derivada de RS-EEG ofrece una herramienta no invasiva y escalable para el diagnóstico de la LCT crónica y la evaluación de la gravedad de los síntomas.