Protocolo para registro y análisis longitudinal de conectividad funcional de señales EEG en enfermedades neurodegenerativas

Abstract

RESUMEN: Una de las cuestiones centrales en neurociencia es entender cómo se organiza la comunicación en el cerebro bajo condiciones normales, y cómo esta organización cambia ante una enfermedad neurológica. El cerebro se puede comprender como una red estructural y funcional altamente compleja. La teoría de grafos describe y cuantifica las redes reduciéndolas a un conjunto de nodos y conexiones, proporcionando un marco para el estudio de la arquitectura funcional del cerebro. Se ha visto que esta arquitectura cambia con la edad, el género, la inteligencia, la predisposición genética y los trastornos cerebrales. La enfermedad de Alzheimer (EA) ha sido caracterizada como un síndrome de desconexión funcional, debido a la pérdida de sincronización entre áreas cerebrales ocasionada por muerte neuronal. El deterioro cognitivo leve (DCL) ha sido reportado como una etapa intermedia entre el envejecimiento normal y la EA. En la actualidad, no existe un método eficiente para determinar la conversión de DCL a EA debido a la imposibilidad de conocer de antemano cuántos de los sujetos con DCL evolucionarán a EA. El seguimiento de una población con EA familiar permitiría conocer cómo se manifiestan los cambios neurofisiológicos en un grupo de sujetos que tienen una probabilidad alta de desarrollar EA en un espacio corto de tiempo. Con el objetivo de mejorar la comprensión de la evolución de la enfermedad y utilizar nuevas herramientas matemáticas capaces de identificar fenómenos de desorganización funcional temprana, en este trabajo se propone diseñar un protocolo para el registro y análisis longitudinal de conectividad funcional en señales de EEG con aplicación en DCL, realizando un seguimiento a seis meses de una población con Alzheimer familiar que se encuentra en una fase de DCL de tipo amnésico (DCLa), y un grupo de voluntarios sanos. Con la realización de este proyecto se busca evaluar la utilidad potencial de las medidas de grafos como indicadores del deterioro cognitivo en el tiempo a partir de registros de señales de EEG, una herramienta de bajo costo y no invasiva.