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Programa InfoSalud (Argentina)

Algoritmo computacional asociado a electroencefalografía se muestra eficaz en el diagnóstico de Alzheimer

Publicado em 04 fevereiro 2021

Por André Julião, da Agência FAPESP

La combinación de dos técnicas de bajo costo se mostró eficaz en el diagnóstico de Alzheimer, enfermedad neurodegenerativa y progresiva del sistema nervioso central. El análisis de los datos obtenidos por la técnica de EEG, usada para el diagnóstico de enfermedades como epilepsia, esquizofrenia, disturbios del sueño y Parkinson, combinados con un algoritmo computacional, permitió diferenciar pacientes saludables de los enfermos.

El estudio fue publicado en la revista Plos One por investigadores de la Universidad Estadual Paulista (Unesp) y del Instituto Nacional de Investigaciones Espaciales (Inpe).

“La técnica utilizada en este trabajo, propuesta durante mi doctorado, permite mapear datos fisiológicos en una red compleja y analizar la dinámica de informaciones a partir de las características de la red asociada. Se sabe que los datos de EEG de pacientes con Mal de Alzheimer muestran una disminución de los denominados componentes de alta frecuencia, así como un aumento de los componentes de baja frecuencia, en comparación con el examen de pacientes sanos. Observamos que los datos de EEG de pacientes con diferentes dinámicas [sanos versus enfermos] dieron como resultado un mapeo en redes con diferentes topologías, lo que da fe de la eficacia de la técnica ”, explica Andriana Campanharo, profesora del Instituto de Biociencias de Botucatu (IBB-Unesp) y coordinadora del estudio.

La electroencefalografía consiste en medir las señales eléctricas del cerebro mediante electrodos en el cuero cabelludo, lo que permite registrar las actividades de las neuronas a intervalos de tiempo uniformes. Una red compleja, por otro lado, es una estructura descrita por un conjunto de vértices, aristas y algún tipo de interacción entre ellos, de modo que se puedan analizar computacionalmente.

“Una de las grandes ventajas de este trabajo es la utilización de datos EEG, examen de bajo costo, alta resolución temporal, amplia disponibilidad y que proporciona información valiosa sobre la dinámica cerebral de los individuos con Alzheimer”, dice Aruane Mello Pineda, primera autora del trabajo, realizado durante su maestría en IBB-Unesp.

El diagnóstico fue posible mediante la clasificación de las complejas redes asociadas con los datos de EEG de 48 voluntarios, 24 de los cuales estaban sanos y 24 con Alzheimer avanzado. La información es parte de una base de datos recopilada por investigadores de la Universidad Estatal de Florida, en Estados Unidos.

Zonas más afectadas
Además de la clasificación de todos los voluntarios como "sanos" o "enfermos", se llevó a cabo una investigación de las zonas del cerebro más afectadas por la enfermedad. Para ello, los datos de EEG de pacientes con Alzheimer, en 19 posiciones diferentes del cuero cabelludo, también se mapearon en redes complejas.

A partir del análisis estadístico de las redes obtenidas, los investigadores concluyeron que la región témporo-parietal izquierda, en la parte trasera superior de la cabeza, es donde los electrodos detectan mejor las señales eléctricas asociadas con el Alzheimer.

“La observación corresponde al conocimiento actual sobre la progresión de la enfermedad, que suele manifestarse en esta región, responsable de la memoria verbal y que, aparentemente, es más vulnerable”, dice Pineda, quien actualmente realiza doctorado en el Centro de Ciencias Matemáticas Aplicadas a la Industria (CeMEAI), un Centro de Investigación, Innovación y Difusión (CEPID) financiado por la FAPESP en la Universidad de São Paulo (USP), en São Carlos.

El grupo liderado por Campanharo ahora trabaja con una base de datos más grande, con más de 100 pacientes, entre sanos y con diferentes estadíos de Alzheimer. Una vez validada la técnica para identificar a los portadores de la enfermedad en una etapa avanzada, el objetivo ahora es identificar patrones que diferencian la etapa inicial de la avanzada.

El trabajo abre camino para futuramente un diagnóstico automático y más preciso del Mal de Alzheimer. De esta forma, será posible detectarlo en una etapa temprana, facilitando el tratamiento precoz.

El estudio contó con la colaboración de los investigadores Fernando M. Ramos, del Inpe, y Luiz Eduardo Betting, de la Facultad de Medicina de Botucatu (FMB-Unesp).

El artículo “Gráficos cuantiles para el diagnóstico del Mal de Alzheimer basado en EEG” se puede leer en: https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0231169.

Traducción Programa INFOSALUD