Abstracto

Neuroimagen funcional para el pronóstico y diagnóstico en el ámbito sanitario

Radu Mutihac   

El cerebro humano es una red compleja a gran escala cuyo funcionamiento depende de la interacción entre sus distintas regiones. Estudios recientes de la conectividad del cerebro humano utilizando imágenes por resonancia magnética funcional en estado de reposo/sueño (rsfMRI), imágenes por tensor de difusión (DTI) y, más recientemente, imágenes espectroscópicas por tensor de difusión (DSI), así como modalidades "clásicas" como la tomografía por emisión de positrones (PET) y la magnetoencefalografía (MEG) han proporcionado una visión más profunda de la organización de las redes cerebrales estructurales y funcionales que comparten información continuamente. La energía del cerebro se consume en gran parte en reposo durante la actividad neuronal espontánea (~20%), mientras que los aumentos relacionados con la tarea en la energía metabólica son menores (<5%). Las fluctuaciones espontáneas de frecuencia ultrabaja en las señales de rsfMRI basadas en BOLD (<0,01 Hz) a nivel de sistemas neuronales de gran escala no son ruido, sino que están ordenadas y organizadas en una serie de redes funcionales que mantienen permanentemente un alto nivel de coherencia temporal entre áreas cerebrales que están estructuralmente segregadas y funcionalmente vinculadas en redes de estado de reposo (RSN). Hay evidencia que sugiere que tales señales permiten extraer información sobre la conectividad y funcionalidad de redes específicas. También está documentado que la conectividad funcional refleja la conectividad estructural subyacente, que, en reposo, sufre alteraciones específicas en varios trastornos neurológicos y psiquiátricos. La función cerebral humana obtenida por rsfMRI permite acceder a ambos lados de la interfaz mente-cerebro humano (experiencia subjetiva y observaciones objetivas). Como tal, la neuroimagen funcional avanza hacia nuevas aplicaciones potenciales como la lectura de los estados cerebrales, la discriminación de disfunciones neurológicas (si las hay), la inteligencia artificial (IA), las interfaces cerebro-computadora (BCI), la detección de mentiras y similares. La presentación tiene como objetivo revisar y evaluar los enfoques más actuales para la detección temprana y clasificación de diversas formas de disfunción cerebral y deterioro cognitivo, particularmente entre síndromes con efectos conductuales relativamente similares, así como etapas en un síndrome dado, basados ??en modificaciones de la conectividad cerebral en reposo exploradas por rsfMRI, DTI, DSI, PET y MEG.