Mapeo de grosor cortical y girificación basado en la superficie con predicción basada en datos de deterioro cognitivo...

Área de la Ciencia:

• Neurociencia
• Radiología
• Endocrinología

Sus antecedentes:

• La prediabetes, precursora de la diabetes tipo 2, implica niveles elevados de glucosa en sangre.
• El impacto de la prediabetes en la estructura cerebral, específicamente en la morfología cortical, sigue siendo en gran medida inexplorado.
• La investigación de los cambios corticales relacionados con la prediabetes es crucial para comprender la disfunción neurológica temprana.

Objetivo del estudio:

• Investigar las alteraciones en el grosor cortical y la girificación en individuos con prediabetes.
• Determinar si estos cambios estructurales cerebrales pueden predecir el rendimiento cognitivo.
• Explorar la utilidad del aprendizaje automático para identificar el deterioro cognitivo asociado a la prediabetes.

Principales métodos:

• Se adquirieron imágenes de resonancia magnética (RM) ponderadas en T1 de 48 pacientes con prediabetes y 42 controles sanos.
• Se realizaron análisis morfométricos basados en la superficie (grosor cortical, índice de giración local - LGI) utilizando FreeSurfer.
• Se utilizaron pruebas neuropsicológicas (MMSE, MoCA, TMT A/B) y aprendizaje automático (PyCaret) para el análisis.

Principales resultados:

• Los individuos con prediabetes mostraron una reducción del grosor cortical en el giro temporal inferior (ITG) izquierdo y una disminución del índice de giración local (LGI) del giro precentral izquierdo.
• El grupo de prediabetes exhibió un peor rendimiento en las pruebas TMT A y B.
• El grosor cortical del ITG izquierdo se correlacionó negativamente con el rendimiento en la TMT-B.
• El modelo de aprendizaje automático alcanzó un AUC de 0.87 y una precisión de 0.80.

Conclusiones:

• Las alteraciones corticales en el ITG y el giro precentral son observables en la etapa de prediabetes.
• Estos cambios estructurales se asocian con déficits cognitivos tempranos.
• La combinación de neuroimagen e IA ofrece potencial para la detección e intervención tempranas en el deterioro cognitivo relacionado con la prediabetes.