Estudio de detección de patrones de conectividad en Deterioro Cognitivo Leve

Investigación e innovación en demencia.

Dada la tremenda importancia médica, social y económica que la demencia está cobrando en los países desarrollados, la investigación de éste trastorno a través de las más diversas técnicas ha aumentado de forma exponencial.

Evaluación de patologías degenerativas.

Así, cuando se evalúan patologías degenerativas, uno de los retos es establecer un diagnóstico preciso dada la complejidad de este tipo de enfermedades y que su diagnóstico está basado en exámenes médicos que no son objetivamente cuantificables y usualmente difícil de interpretar. Por esto, en Conectiva hemos diseñado un algoritmo automático capaz de analizar la actividad cerebral y detectar patologías aplicando el estudio de la conectividad funcional.  Utilizando la electroencefalografía (EEG), nuestro algoritmo puede evaluar el estado de las funciones cognitivas y de las redes cerebrales comparando el EEG del paciente con una base de datos de sujetos sanos y proveyendo información relevante: cuantificando las alteraciones que se presentan en la red cerebral y obteniendo gran beneficio y apoyo en los diagnósticos médicos.

En este contexto, el EEG refleja la actividad eléctrica cerebral que generan una población de neuronas sincronizadas y que contiene información sobre los complejos procesos cerebrales. Se trata, por tanto, de una técnica de neuroimagen que nos permite entender las relaciones entre la dinámica neural y las alteraciones de la función cerebral. Según hemos hallado, el análisis de las redes cerebrales que se registran mediante EEG podría contribuir a detectar signos de la enfermedad de Alzheimer en sus etapas iniciales, así como a entender los mecanismos neurales implicados en el deterioro cognitivo leve (DCL) (Figura 1). De hecho, diversos estudios sugieren que la actividad neural es sensible a los cambios cerebrales sutiles que acontecen en las formas incipientes del Alzhéimer.  Aunque, actualmente no existen tratamientos que curen ni que frenen el avance de la enfermedad de Alzheimer, ciertas terapias permiten ralentizar su progresión. Por ello, el diagnóstico precoz resulta fundamental.

Figura 1. Evolución de la enfermedad de Alzheimer.
Figura 1. Evolución de la enfermedad de Alzheimer.

A lo largo de las últimas décadas se han utilizado diversas técnicas para el estudio y tratamiento de señales obtenidas mediante el EEG. Dentro de estas, la conectividad funcional ha surgido como una herramienta muy valiosa en el estudio de redes cerebrales. Ya que permite conocer características esenciales de la red y así, obtener patrones entre grupos de estudio de diversas patologías a nivel cerebral.

Estudio científico en deterioro cognitivo leve.

Para el IV Congreso Iberoamericano de Neuropsicología, Conectiva como patrocinador y participante ha presentado un estudio con una población con deterioro cognitivo leve y sujetos sanos con edades alrededor de los 75 años, a los cuales se les ha realizado un EEG durante cinco minutos con ojos cerrados. Como análisis se han estudiado los espectros de frecuencia, el pico de alfa y la conectividad funcional de ambos grupos.

Los espectros de frecuencia se han calculado utilizando la transformada de Fourier y para cada electrodo se ha normalizado el espectro calculando la potencia relativa sobre un rango de frecuencias de 2 a 45 Hz. Adicionalmente se calculó la media del pico de alfa para ambos grupos.

La conectividad funcional se calculó utilizando una medida de sincronización de fase ampliamente conocida el Phase Locking Value en las bandas de frecuencia clásicas.

A modo de resumen, os dejamos un audio explicativo sobre el trabajo presentado en el congreso:

Como resultados significativos encontramos que el pico de alfa se ha enlentecido para el grupo con deterioro cognitivo leve y  asi mismo se aprecia que se ha incrementado la potencia en alfa en varias regiones cerebrales (Figura 2). En conectividad funcional, se observa un incremento de theta en el grupo con deterioro cognitivo leve frente al grupo de sujetos sanos (Figura 3).

Figura 2. Espectros de frecuencias para el grupo DCL frente al grupo control

Figura 2. Espectros de frecuencias para el grupo DCL frente al grupo control
Figura 3. Diferencias entre grupos en conectividad funcional (PLV)
Figura 3. Diferencias entre grupos en conectividad funcional (PLV)

En la literatura actual con respecto al Alzheimer y conectividad funcional, se ha demostrado que en pacientes con DCL se observan de manera temprana patrones de enlentecimiento (Fernandez.,2011, Garces.,2013, López-Sanz.,2016, Pusil.,2019). Los estudios MEG y EEG, esencialmente, han confirmado esa tendencia hacia un enlentecimiento del espectro de frecuencia en pacientes con Alzheimer.

Estos resultados nos llevan de nuevo a reconsiderar el papel de las frecuencias bajas como «signo» fundamental del inicio del deterioro cognitivo. El cual puede llegar a considerarse como un biomarcador de la enfermedad de Alzheimer.

En nuestro estudio, analizando la actividad cerebral del grupo con deterioro cognitivo leve frente al grupo control, hemos podido determinar patrones de conectividad claros y comunes en la literatura como la ralentización del pico de alfa presentando frecuencias menores a 9Hz así como el incremento de su potencia junto a un incremento generalizado en la conectividad de la banda theta.

Concluimos así, que estudiando estas características podremos ser capaces de establecer medidas precisas sobre el grado de alteración cerebral a nivel funcional de una forma individual, precisa y objetiva siendo esta una herramienta valiosa de apoyo para el diagnóstico. Además de que brinda un futuro muy esperanzador en cuanto a la detección de síntomas tempranos de la enfermedad de Alzheimer. 

Por Sandra Pusil.

Referencias:

Fernández A, Gil Gregorio P, Maestú F. Actividad espontánea electroencefalográfica y magnetoencefalográfica como marcador de la enfermedad de Alzheimer y el deterioro cognitivo leve [Spontaneous electroencephalographic and magneto-encephalographic activity as a marker of Alzheimer’s disease and mild cognitive impairment]. Rev Esp Geriatr Gerontol. 2012 Jan-Feb;47(1):27-32. Spanish. doi: 10.1016/j.regg.2011.06.012. Epub 2011 Nov 17. PMID: 22099881.

Garcés P, Vicente R, Wibral M, Pineda-Pardo JÁ, López ME, Aurtenetxe S, Marcos A, de Andrés ME, Yus M, Sancho M, Maestú F, Fernández A. Brain-wide slowing of spontaneous alpha rhythms in mild cognitive impairment. Front Aging Neurosci. 2013 Dec 27;5:100. doi: 10.3389/fnagi.2013.00100. PMID: 24409145; PMCID: PMC3873508.

López-Sanz, David & Bruña, Ricardo & Garcés, Pilar & Camara, Carmen & Serrano, Noelia & Rodríguez-Rojo, Inmaculada & Delgado, María & Peña, Mercedes & López-Higes, Ramón & Yus, Miguel & Maestú, Fernando. (2016). Alpha band disruption in the AD-continuum starts in the Subjective Cognitive Decline stage: A MEG study. Scientific Reports. 6. 37685. 10.1038/srep37685.

Pusil S, López ME, Cuesta P, Bruña R, Pereda E, Maestú F. Hypersynchronization in mild cognitive impairment: the ‘X’ model. Brain. 2019 Dec 1;142(12):3936-3950. doi: 10.1093/brain/awz320. PMID: 31633176.

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