Científicos lograron predecir de forma individualizada la progresión de la atrofia cerebral en pacientes con demencia usando mapas de conexiones cerebrales.
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Científicos de Universidad de California han conseguido predecir de forma individualizada la progresión de la atrofia cerebral en pacientes con demencia usando mapas de conexiones cerebrales. Lo que se suma a la creciente evidencia de que la pérdida de células cerebrales asociadas con la demencia se propaga a través de las conexiones sinápticas entre redes cerebrales establecidas.
Los resultados avanzan el conocimiento de los científicos sobre cómo se propaga la neurodegeneración. También podrían conducir a nuevas herramientas clínicas para evaluar qué tan bien los tratamientos novedosos ralentizan o bloquean la trayectoria prevista de estas enfermedades.
"Saber cómo se propaga la demencia abre una ventana a los mecanismos biológicos de la enfermedad: qué partes de nuestras células o circuitos neuronales son más vulnerables. Realmente no puedes diseñar un tratamiento hasta que sepas lo que estás tratando".
explicó el autor principal del estudio, Jesse Brown, profesor asistente de Neurología en el Centro de Envejecimiento y Memoria y el Instituto Weill de Neurociencias de la Universidad de California a JANO.es.
La demencia frontotemporal (DFT) es la forma más común de demencia en personas menores de 60 años. Comprende un grupo de afecciones neurodegenerativas con diversos síntomas lingüísticos y de comportamiento.
Al igual que en la enfermedad de Alzheimer, la diversidad de síntomas refleja diferencias significativas en la forma en que la enfermedad neurodegenerativa se propaga a través del cerebro de los pacientes.
Esta variabilidad hace que sea difícil para los científicos que buscan curas identificar los impulsores biológicos de la atrofia cerebral. Además, que los ensayos clínicos evalúen si un tratamiento novedoso está marcando la diferencia en la progresión de la enfermedad de un paciente.
Investigaciones previas del autor principal del estudio, William Seeley, desencadenaron un cambio radical en la investigación de la demencia. Mostró que los patrones de atrofia cerebral en muchas formas de mapa de demencia estrechamente en redes cerebrales bien conocidas: grupos de regiones cerebrales relacionadas funcionalmente que trabajan cooperativamente a través de sus conexiones sinápticas, a veces a largas distancias.
En otras palabras, el trabajo de Seeley propuso que las enfermedades neurodegenerativas no se propagan de manera uniforme en todas las direcciones como un tumor. Sino que pueden saltar de una parte del cerebro a otra a lo largo de los circuitos anatómicos que conectan estas redes.
En su nuevo estudio, publicado en la revista Neuron, Brown, Seeley y sus colegas proporcionaron más evidencia que respalda esta idea al examinar lo bien que los mapas de redes neuronales basados en escáneres cerebrales en individuos sanos podrían predecir la propagación de la atrofia cerebral en pacientes con DFT durante un año.
Los investigadores reclutaron a 42 pacientes en el Centro de Envejecimiento y Memoria UCSF con demencia fronto-temporal de variante conductual, una forma de DFT que hace que los pacientes exhiban comportamientos sociales inapropiados. También a 30 pacientes con afasia progresiva primaria (APP) de variante semántica, una forma de DFT que afecta principalmente las habilidades lingüísticas de los pacientes.
En sus primeras visitas a UCSF, a cada uno de estos pacientes se les realizó una resonancia magnética "basal" para evaluar el alcance de la degeneración cerebral existente. Luego se realizó una exploración de seguimiento aproximadamente un año después para medir cómo había progresado su enfermedad.
Los investigadores estimaron primero dónde había comenzado la atrofia cerebral observada en los escáneres basales de cada paciente, basándose en la hipótesis de que la degeneración cerebral comienza en un lugar particularmente vulnerable, y luego se extiende a regiones cerebrales conectadas anatómicamente.
Para hacer esto, los investigadores crearon mapas estandarizados de los principales socios funcionales de 175 regiones cerebrales diferentes basadas en escáneres funcionales de IRM (fMRI) de 75 adultos sanos.
Luego identificaron cuál de estas redes coincidía mejor con el patrón de atrofia cerebral visto en los escáneres cerebrales de referencia de un paciente con DFT, y definieron el punto central de esa red como el probable epicentro de la degeneración del paciente.
Luego usaron los mismos mapas de conectividad estandarizados para predecir dónde era más probable que la atrofia cerebral del paciente se hubiera propagado en los exámenes de seguimiento realizados un año después, y compararon la precisión de estas predicciones con otras que no tomaron la conectividad funcional cuenta.
Descubrieron que dos medidas de conectividad particulares mejoraron significativamente sus predicciones de las posibilidades de una región cerebral dada de desarrollar atrofia cerebral entre los escáneres cerebrales de referencia y de seguimiento.
Uno, llamado 'el camino más corto al epicentro', capturó la cantidad de 'pasos' sinápticos que esa región era del epicentro de la enfermedad estimado, esencialmente el número de enlaces en la cadena neural que conectan las dos áreas, mientras que el otro, llamado 'riesgo nodal', representaba cuántas regiones conectadas a una región dada ya estaban experimentando atrofia significativa.
"Es como con una enfermedad infecciosa, donde las posibilidades de infectarse se pueden predecir por cuántos grados de separación tiene del 'Paciente Cero', pero también por cuántas personas en su red social inmediata ya están enfermas",
señala Brown.
Los investigadores demostraron que, en promedio, estas dos medidas de conectividad de red fueron mejores para predecir la propagación de la enfermedad a una nueva región cerebral que su simple distancia en línea recta desde la atrofia existente de un paciente. En muchos casos, la enfermedad omitió por completo las áreas del cerebro que eran adyacentes pero que no estaban conectadas anatómicamente a regiones ya atrofiadas, sino que saltó a regiones más unidas funcionalmente.
Aunque este método es muy prometedor, los investigadores enfatizan que aún no está listo para su uso clínico. Esperan mejorar la precisión de sus predicciones mediante, entre otros enfoques, el uso de mapas de red individualizados para cada paciente en lugar de usar mapas de conectividad promedio, y desarrollando modelos de predicción más especializados para subtipos particulares de DFT.
Además de los conocimientos biológicos que proporciona el descubrimiento sobre los mecanismos de propagación de la atrofia cerebral, que informarán los esfuerzos en curso para desarrollar tratamientos, los investigadores también esperan que los hallazgos conduzcan a mejores métricas para evaluar las terapias que ya están entrando en ensayos clínicos, por ejemplo al dar a los científicos de prueba información temprana sobre si el tratamiento está alterando un curso previsto de progresión de la enfermedad.
Los investigadores también podrían usar mejores predicciones de cómo se propagará la atrofia a través del cerebro para ayudar a preparar a los pacientes y sus familias para los síntomas que probablemente experimentarán a medida que su enfermedad progresa.
"Estamos entusiasmados con este resultado porque representa un primer paso importante hacia un enfoque de tipo de medicina más preciso para predecir la progresión y medir los efectos del tratamiento en la enfermedad neurodegenerativa",
destaca Seeley.
