Los investigadores han desarrollado un nuevo método para construir redes cerebrales personales utilizando múltiples características estructurales para mejorar la precisión del diagnóstico de la enfermedad de Alzheimer AD y el deterioro cognitivo leve MCI. Las redes personales clasificaron con precisión el 96 por ciento de los pacientes con AD o MCI departicipantes de control sanos, un nivel similar a la precisión actual de las evaluaciones clínicas. El alto rendimiento del método sugiere que podría ser útil en las clínicas para mejorar el autodiagnóstico de AD y MCI basado en imágenes cerebrales.
El estudio, publicado en Psiquiatría biológica: neurociencia cognitiva y neuroimagen , fue dirigido por los coautores principales Bin Hu, Ph.D, de la Universidad de Lanzhou, China, y Jin Fan, Ph.D., del Queens College, The City University of New York.
La incorporación de múltiples características cerebrales estructurales es un componente clave del método. La patología AD y MCI está marcada por un deterioro gradual o atrofia del tejido cerebral ". Si consideramos el cerebro como un sistema altamente interactivo, la atrofia de una parte deel cerebro puede tener una asociación significativa con la otra estructura del cerebro. Sin embargo, el examen de este fenómeno a menudo se ha omitido en la mayoría de los estudios debido a limitaciones metodológicas ", dijo el primer autor Weihao Zheng, estudiante de doctorado en el laboratorio del Dr. Hu.
Entonces, Zheng y sus colegas construyeron el modelo basado en seis tipos de características morfológicas, incluidas las medidas de las mayores alteraciones de la enfermedad, como el grosor cortical y el volumen cerebral, y características más sutiles que no suelen incorporarse en los modelos de red, como la superficie cerebralprobaron el método en 165 participantes de control sanos, 221 participantes con DCL y 142 participantes con EA.
Aunque el método demostró un alto rendimiento para clasificar a los pacientes de los controles, tuvo menos éxito al discriminar entre los pacientes con AD y MCI, con una precisión de aproximadamente el 70 por ciento. El MCI se considera una etapa de transición de la AD, donde los pacientes tienen problemas con la memoria, pero aún tienen un funcionamiento cognitivo general normal. Muchos pacientes con DCL eventualmente progresan a EA, pero actualmente no hay forma de distinguir con precisión qué pacientes desarrollarán EA. Los autores también aplicaron el nuevo método para clasificar a los pacientes que se convirtieron de DCL a EA yaquellos que no se convirtieron, y el método predijo la progresión de MCI a AD con aproximadamente un 65 por ciento de precisión.
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