La función cerebral y sus redes neuronales
El proyecto financiado por la Unión Europea MIND (Modelling and inference on brain networks for diagnosis) desarrolló modelos predictivos de enfermedades empleando datos de pacientes con esclerosis múltiple y la enfermedad de Alzheimer (EA). Es más, el equipo evaluó las limitaciones prácticas de los métodos. Las avances incluyen un método sobre la conectividad funcional, estructural y morfológica así como las semejanzas transcripcionales en la expresión génica. Los investigadores también desarrollaron técnicas para analizar gráficos de conectividad funcional. Combinando imágenes de RMf adquiridas en diferentes áreas del cerebro, el equipo logró mejor la diagnosis del autismo. Además, se desarrolló un nuevo patrón de reconocimiento implementado en una herramienta informática de neuroimagen para la modelización predictiva que evitará errores en la diagnosis. Los investigadores de MIND demostraron que la manera en la que se dividen las distintas imágenes de las regiones cerebrales es de gran importancia y que la modificación de este patrón de segmentación y clasificación de imágenes puede conducir a resultados drásticamente diferentes. La función del estado de reposo está estrechamente relacionada con áreas con una expresión génica muy parecida. Los trabajos preliminares sugieren que redes específicas están relacionadas con genes concretos. En este sentido, el descubrimiento de conjunto de genes específicos podría reducir dramáticamente la necesidad de reclutar una gran número de pacientes para realizar estudios de asociación del genoma completo. Además, se observó que el rendimiento cognitivo en el trastorno por estrés postraumático está relacionado con el trasfondo genético y la expresión génica. Finalmente, el desarrollo de modelos predictivos sobre la evolución de la EA podría favorecer un diagnóstico temprano más preciso de esta enfermedad. Los investigadores también descubrieron que la disminución de la reactividad vascular está relacionada con la EA y con un defecto cognitivo leve. Además, también se podría predecir de manera más precisa la aparición de la esquizofrenia cuando esta causada por una supresión génica. Relacionado imágenes funcionales con estudio genéticos, la IRMf podría ser incorporada al conjunto de herramientas empleadas en la práctica clínica para favorecer la diagnosis y prognosis tempranas de enfermedades neurológicas. Es más, una medicina de precisión en el campo de las enfermedades neurodegenerativas podría llegar a ser una realidad, hecho que beneficiaría de manera significativa a los pacientes debido al tratamiento temprano, sobre todo cuando implica cambios de estilo de vida.
