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FIDMAG, en colaboración con el Institut Pere Mata y el Hospital Clínic, localizan alteraciones en la microestructura del tejido cerebral en el trastorno bipolar mediante innovadoras técnicas de neuroimagen de difusión

Widespread intra-axonal signal fraction abnormalities in bipolar disorder from multicompartment diffusion MRI: Sensitivity to diagnosis, association with clinical features and pharmacologic treatment
29/06/2023

El trastorno bipolar (TB) es una enfermedad mental crónica y recurrente que afecta a más del 1% de la población mundial. Debido a la presentación clínica heterogénea y a los factores subyacentes complejos que determinan su inicio, el diagnóstico temprano y preciso resulta difícil. Dado que las intervenciones inadecuadas pueden afectar el curso y el resultado de la enfermedad, es crucial identificar biomarcadores específicos para el TB con el fin de mejorar el pronóstico y el tratamiento.

Investigadores de FIDMAG Hermanas Hospitalarias (G-15 del CIBERSAM), en colaboración con el Hospital Clínic de Barcelona (G-25 CIBERSAM), el Hospital Universitari Institut Pere Mata (GCV19 CIBERSAM), l'École Polytechnique Fédérale de Lausanne (Suiza) y los centros de Hermanas Hospitalarias Hospital Mare de Déu de la Mercè, Benito Menni CASM, Hospital de Sagrat Cor de Martorell y Hospital de Sant Rafael, han publicado un estudio en la prestigiosa revista Human Brain Mapping.

En dicho estudio se han investigado posibles alteraciones en la sustancia blanca del cerebro en una muestra de 316 participantes, incluyendo 158 pacientes con TB y 158 voluntarios sanos. Se han usado técnicas de imagen del tensor de difusión (DTI) para medir la fracción de anisotropía (FA) y la difusión media (MD), y se han analizado dos parámetros adicionales derivados de la técnica conocida como "Spherical Mean Technique (SMT)", que han permitido estimar la fracción de la señal de resonancia magnética proveniente del agua intra-axonal (IASF) y la difusividad a lo largo de los axones (Dpar).

Los resultados indican que existen similitudes entre las anomalías generalizadas encontradas en la FA y la IASF. Mediante el análisis de técnicas de aprendizaje automático (machine learning), estas medidas podrían utilizarse con una precisión del 72% para realizar un diagnóstico automático del trastorno bipolar. Este estudio reporta la tasa de clasificación más alta hasta la fecha para esta enfermedad, la cual podría mejorarse en el futuro al combinarla con otras modalidades de neuroimagen. Además, el estudio informa sobre el efecto de varios fármacos utilizados en el tratamiento de la enfermedad en la microestructura del tejido cerebral.

 

Más información en:

E. J. Canales-Rodríguez, N. Verdolini, S. Alonso-Lana, M. L. Torres, F. Panicalli, I. Argila-Plaza, E. Rodriguez-Cano, I. Montoro, B. Garcia-Ruiz, E. Jimenez, C. Varo, A. Lluch, C. Del Mar Bonnin, S. Maluf, M. Pujol, N. J. Guarner, S. Sarró, E. Vieta, E. Vilella, R. Salvador and E. Pomarol-Clotet
Widespread intra-axonal signal fraction abnormalities in bipolar disorder from multicompartment diffusion MRI: Sensitivity to diagnosis, association with clinical features and pharmacologic treatment
Hum Brain Mapp (IF: 4,421; Q1). 2023.  PubMed ID: 37357976

 

 

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Última modificación: 21/06/2024