Un nuevo estudio ha demostrado que al combinar imágenes y pruebas neuropsicológicas, se puede evaluar con mayor precisión el estado cognitivo de los individuos.
El deterioro cognitivo es uno de los síntomas conductuales más preocupantes asociados con la enfermedad de Alzheimer EA. La capacidad de distinguir eficientemente a las personas con deterioro cognitivo leve DCL de las personas con cognición normal NC es crucial para la detección temprana de la EA.
En el pasado, se utilizaron diferentes pruebas para evaluar el DCL. El Mini-Mental State Examination MMSE es una herramienta de detección comúnmente utilizada para la demencia. Además, la prueba Wechsler Memory Scale Logical memory LM es una prueba neuropsicológica queevalúa la memoria verbal y se considera sensible para la EA. Las neuroimágenes, como la resonancia magnética MRI proporcionan evidencia biológica de que el deterioro cognitivo es neurodegenerativo.
Investigadores de la Facultad de Medicina de la Universidad de Boston BUSM utilizaron la base de datos del Centro Nacional de Coordinación de Alzheimer para seleccionar datos de 386 sujetos que fueron diagnosticados clínicamente con NC o MCI. Los sujetos habían completado previamente el MMSE, la prueba de LM y una resonancia magnética.luego desarrolló un marco de aprendizaje automático que permitió la combinación de modelos generados a partir de imágenes de resonancia magnética individuales junto con modelos desarrollados en los resultados de las pruebas MMSE y LM para predecir el diagnóstico clínico del estado cognitivo ". Nuestros hallazgos indican que este marco puede predecir mejor el DCL como lo ha hechola capacidad de combinar la información necesaria del recurso de datos multimodales ", explicó la autora correspondiente Vijaya B. Kolachalama, PhD, profesora asistente de medicina en BUSM.
De acuerdo con Kolachalama y Rhoda Au, PhD, profesora de anatomía y neurobiología en BUSM y directora de neuropsicología en el Estudio del corazón de Framingham, este estudio es una prueba de principio de que la fusión multimodal de modelos desarrollados usando imágenes de resonancia magnética y otros datos de pruebas tradicionaleses factible y puede predecir mejor el deterioro cognitivo. El modelo de fusión fue superior a los modelos individuales y logró una precisión general de más del 90 por ciento.
Estos hallazgos aparecen en línea en Alzheimer y demencia: diagnóstico, evaluación y monitoreo de enfermedades .
La financiación para este estudio fue proporcionada en parte por el Centro Nacional para el Avance de las Ciencias Translacionales, los Institutos Nacionales de Salud, a través de la Subvención BU-CTSI 1UL1TR001430, una Subvención para el Desarrollo Científico 17SDG33670323 de la American Heart Association y Hariri ResearchPremio del Instituto Hariri de Computación e Ciencia e Ingeniería Computacional de la Universidad de Boston a VBK, y subsidios de NIH R01-AG016495, R01-AG08122, R01-AG033040 a RA Apoyo adicional fue proporcionado por el programa Affinity Research Collaboratives de la Universidad de Boston y la Universidad de Boston.Centro de enfermedad de Alzheimer P30-AG013846.
Fuente de la historia :
Materiales proporcionados por Escuela de Medicina de la Universidad de Boston . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
Referencia del diario :
Cite esta página :