Conectividad funcional en adultos mayores a partir de resonancia magnética funcional como un posible indicador para la enfermedad de Alzheimer

Abstract

RESUMEN: Introducción: la enfermedad de Alzheimer es una enfermedad neurodegenerativa y la causa de demencia más frecuente en el mundo. Esta enfermedad se caracteriza por muerte neuronal que lleva a una pérdida de conectividad cerebral general. Técnicas como la conectividad funcional a partir de imágenes de resonancia magnética pueden brindar información acerca de la interacción entre regiones cerebrales y, por tanto, puede ser un indicador del Alzheimer. Objetivo: evaluar la conectividad funcional a partir de imágenes de resonancia magnética funcional en estado de reposo en adultos mayores como posible biomarcador para la enfermedad de Alzheimer. Materiales y métodos: en una población de 35 sujetos de edad avanzada (10 pacientes con Alzheimer de 75 ± 2,87 años, 10 pacientes con deterioro cognitivo leve de 74,9 ± 2,88 años, y 15 personas sanas de 75,35 ± 2,91 años), se compararon las redes de conectividad funcional obtenidas a través de la correlación temporal de la señal BOLD y elementos de la teoría de grafos. Se calcularon las medidas de las redes (costo y grado medio), y se correlacionaron estas medidas con las escalas neuropsicológicas ADNI-mem y ADAS-Cog. Resultados: en los pacientes con Alzheimer hay una disminución de la conectividad en comparación con los controles sanos y los pacientes con deterioro cognitivo leve. Se encontró una correlación significativa entre el costo de las redes en los sujetos sanos y las escalas neuropsicológicas. Conclusión: se confirma la desconexión existente en la enfermedad de Alzheimer y se muestra que la alteración de la actividad cerebral en el deterioro cognitivo y Alzheimer se puede medir mediante el algoritmo basado en grafos desarrollado en este trabajo.

ABSTRACT: Introduction: Alzheimer’s disease is a neurodegenerative disease and the most common cause of dementia in the world. This disease is characterized by neuronal cell death leading to an overall loss of brain connectivity. Functional connectivity from magnetic resonance images can provide information about the interaction between brain regions and therefore may be an indicator of Alzheimer. Objective: assessing functional connectivity from functional magnetic resonance images at rest in elderly as a potential biomarker for Alzheimer’s disease. Materials and methods: in a population of 35 elderly subjects (10 patients with Alzheimer 75 ± 2,87 years, 10 patients with mild cognitive impairment 74,9 ± 2,88 years and 15 healthy individuals 75,35 ± 2,91years), functional connectivity networks obtained through the temporal correlation of BOLD signal and elements of the graph theory were compared. Network indexes (cost and average degree) were calculated, and further correlated with the neuropsychological scales, ADNI-mem, and ADAS-Cog. Results: in Alzheimer patients there is a decrease in connectivity compared with healthy controls and patients with mild cognitive impairment. A significant correlation between the cost of networks in healthy subjects and neuropsychological scales was found. Conclusion: our graph-based algorithm was useful to confirm that both Alzheimer and mild cognitive impairment exhibit a significant loss of connectivity.