BARCELONA, 4 Jun. (EUROPA PRESS) -
Investigadores de la Universitat Pompeu Fabra (UPF) han definido un nuevo estándar fiable para mejorar la detección y el diagnóstico de trastornos cerebrales en una resonancia magnética funcional (fMRI), una prueba que mide la cantidad de oxígeno en sangre en zonas concretas del cerebro y muestra indirectamente la actividad neuronal.
El estudio, publicado en 'NeuroImage', verifica que no se mezcla la información de diferentes estados cerebrales, en reposo o en actividad, con la de la identidad de cada persona, y será aplicable al diagnóstico clínico de enfermedades cerebrales y psiquiátricas.
En una primera parte, el método compara la variabilidad del cerebro de una persona entre sesiones, y, en la segunda, los investigadores hacen una predicción de la identidad y la condición de cada individuo participante.
Los investigadores han propuesto un marco teórico para extraer, a partir de datos de la resonancia, biomarcadores relacionados con diversas modalidades que permiten cuantificar la interferencia existente entre ellos: "Nuestros resultados establecen sólidos fundamentos para aplicaciones adaptadas a temas individuales en el diagnóstico clínico", han afirmado los autores --Vicente Pallaré, Andrea Insabato, Anna Sanjuan y Matthieu Gilson-- en un comunicado este lunes.
Los resultados indican que la clave para que la predicción sea sólida es el uso de conectividad efectiva (CE) en lugar de conectividad funcional (CF) y de técnicas de aprendizaje automático adecuadas.
INTERACCIONES REALES
La conectividad funcional en estado de reposo cerebral indica las áreas del cerebro que tienen una actividad correlacionada, mientras que la efectiva entre diferentes áreas cerebrales indica cómo unas áreas influyen directamente sobre las otras, por lo que describe interacciones reales (o causales) entre las áreas.
La técnica de la fMRI se ha empleado en el diagnóstico clínico de enfermedades neurológicas, psiquiátricas y alteraciones en la funcionalidad cerebral que constituyen signos clínicos de diferentes trastornos cerebrales y del comportamiento, pero a veces está limitada porque los valores pueden variar de una sesión a otra según sean las condiciones experimentales o en estudio.
Los investigadores han hecho una predicción de la identidad y la condición de cada individuo participante --en estado de reposo y haciendo una tarea visual-- para verificar que la conectividad efectiva (CE) puede servir de biomarcardor para los dos tipos de estado.
