marzo 2, 2024

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Las imágenes cerebrales revelan una conectividad cerebral alterada en el autismo

Las imágenes cerebrales revelan una conectividad cerebral alterada en el autismo

resumen: Los investigadores han desarrollado imágenes cerebrales y aprendizaje automático para detectar funciones cerebrales alteradas en personas con trastorno del espectro autista (TEA), reconociendo la diversidad dentro del trastorno.

La investigación distingue entre patrones de comunicación compartidos y específicos de cada individuo en el trastorno del espectro autista, lo que revela cambios cerebrales comunes y únicos. Este enfoque representa un cambio importante desde el análisis grupal hacia una comprensión más personalizada del trastorno del espectro autista.

Los hallazgos abren caminos hacia tratamientos personalizados, que satisfacen las necesidades únicas de las personas con trastorno del espectro autista.

Hechos clave:

  1. Información personal sobre imágenes cerebrales: El estudio diferencia entre la conectividad cerebral variable compartida y específica de cada individuo en el trastorno del espectro autista, destacando las diferencias individuales y a nivel de grupo.
  2. Aplicación de aprendizaje automático: Se utilizan técnicas avanzadas de aprendizaje automático para analizar datos complejos de neuroimagen, lo que permite este análisis preciso.
  3. Implicaciones de los tratamientos personalizados: Los resultados sugieren que las estrategias de tratamiento personalizadas, dirigidas a características neuronales específicas de personas con TEA, pueden ser más efectivas.

fuente: Elsevier

Lo que sucede en el cerebro para causar muchos trastornos del desarrollo neurológico, incluido el trastorno del espectro autista (TEA), sigue siendo un misterio. Una limitación importante para los investigadores es la falta de biomarcadores o resultados biológicos objetivos para estos trastornos y, en el caso del trastorno del espectro autista, para subtipos específicos de la enfermedad.

Ahora, un nuevo estudio utiliza imágenes cerebrales y aprendizaje automático para identificar la conectividad funcional cerebral (FC) alterada en personas con trastorno del espectro autista y, lo que es más importante, tiene en cuenta las diferencias entre individuos.

El estudio aparece en psiquiatría biológicapublicado por Elsevier.

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Estos hallazgos apuntan a la necesidad de ir más allá de los efectos grupales y capturar y aprovechar las características cerebrales específicas de cada individuo para analizar la heterogeneidad clínica. Crédito: Noticias de neurociencia

John Crystal, médico, editor psiquiatría biológicaDijo sobre el trabajo: «Se sabe desde hace mucho tiempo que el trastorno del espectro autista es una condición muy heterogénea. Si bien los estudios genéticos han proporcionado cierta evidencia de las diferentes causas del trastorno en diferentes grupos de pacientes con autismo, ha sido difícil separar los subtipos». del autismo utilizando otros tipos”. Biomarcadores, como imágenes cerebrales.

Las exploraciones por imágenes cerebrales también son muy heterogéneas y varían mucho de un individuo a otro, lo que dificulta el uso de dichos datos como biomarcador. Estudios anteriores han identificado un aumento y una disminución de la FC en personas con TEA en comparación con controles sanos, pero debido a que esos estudios se centraron en grupos de participantes, no lograron estimar la FC heterogénea asociada con el autismo.

En el nuevo estudio, los investigadores demostraron que, aunque se podían distinguir subtipos heterogéneos de imágenes cerebrales entre los participantes con trastorno del espectro autista.

Shujun Duan, Ph.D., autor principal del trabajo de la Universidad de Ciencia y Tecnología Electrónica de China, explicó: «En este estudio, utilizamos una técnica para proyectar la variable FC del autismo en dos subespacios: un subespacio individual compartido , que representa el patrón de conectividad variable compartido en el autismo, y un subespacio compartido individual específico del individuo, que representa las características individuales restantes después de eliminar los patrones de comunicación variables compartidos entre individuos.

Los investigadores encontraron que el subespacio covariable individual del autismo refleja diferencias a nivel de grupo, mientras que el subespacio covariable individual representa la variación individual en los rasgos autistas. Estos hallazgos apuntan a la necesidad de ir más allá de los efectos grupales y capturar y aprovechar las características cerebrales específicas de cada individuo para analizar la heterogeneidad clínica.

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El Dr. Crystal añadió: “Parte del desafío de encontrar subtipos de trastorno del espectro autista ha sido la enorme complejidad de los datos de neuroimagen. Este estudio utiliza un enfoque computacional de vanguardia para identificar aspectos de los cambios en los circuitos cerebrales comunes en el TEA y otros que están asociados con características específicas del TEA.

«Este tipo de estrategia puede ayudar a guiar el desarrollo de tratamientos personalizados para el trastorno del espectro autista de manera más efectiva, es decir, tratamientos que satisfagan las necesidades específicas de pacientes particulares».

Sobre la investigación del autismo y las novedades en neuroimagen.

autor: Eileen Leahy
fuente: Elsevier
comunicación: Eileen Leahy – Elsevier
imagen: Imagen acreditada a Neuroscience News.

Búsqueda original: Acceso abierto.
«Desenredar el subespacio compartido y específico de cada individuo de la conectividad funcional cerebral alterada en el trastorno del espectro autista“Por Shujun Duan et al. psiquiatría biológica


un resumen

Desenredar el subespacio compartido y específico de cada individuo de la conectividad funcional cerebral alterada en el trastorno del espectro autista

fondo

Aunque se han realizado importantes esfuerzos para comprender las bases neuronales del trastorno del espectro autista (TEA) mediante análisis de casos y controles de datos de resonancia magnética funcional en estado de reposo, los hallazgos a menudo no son reproducibles, en gran parte debido a la heterogeneidad biológica y clínica entre los individuos. trastorno. Por lo tanto, explorar la conectividad funcional variable (AFC) común y específica de cada individuo en el TEA es importante para comprender este trastorno complejo y heterogéneo.

Métodos

Estudiamos a 254 personas con TEA y 295 personas con desarrollo típico a partir del intercambio de datos de imágenes cerebrales para el autismo para explorar subespacios compartidos de AFC específicos de cada individuo. Primero, calculamos matrices AFC para personas con TEA en comparación con personas con desarrollo típico. A continuación, se utilizó la extracción de base ortogonal común para proyectar el AFC de ASD en dos subespacios: un subespacio específico de individuo, que representa patrones de conectividad variable compartidos en ASD, y un subespacio específico de individuo, que representa las características individuales restantes después de eliminar las características individuales compartidas. Patrones de conectividad variables.

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resultados

El análisis arrojó tres componentes comunes que cubren el subespacio compartido por los individuos. Los componentes comunes se asociaron con diferencias de conectividad funcional a nivel de grupo. La AFC en el subespacio específico de cada individuo condujo a una mejor predicción de los síntomas clínicos. Las magnitudes de AFC asociadas con la red de modo predeterminado y la red cingulada en el subespacio del individuo se asociaron significativamente con la gravedad de los síntomas en los déficits de comunicación social y las conductas restringidas y repetitivas en el TEA.

Conclusiones

Nuestro estudio descompuso el AFC del TEA en subespacios compartidos individuales y específicos, destacando la importancia de capturar características de conectividad cerebral específicas de cada individuo y aprovecharlas para analizar la heterogeneidad. Nuestro marco de análisis proporciona un modelo para analizar la heterogeneidad en otras condiciones prevalentes del neurodesarrollo.