Hemisferio izquierdo del cerebro de J. Pisudski, vista lateral. Cr\u00e9dito: dominio p\u00fablico <\/p>\n
Los cient\u00edficos han entrenado una computadora para analizar diferentes tipos de esc\u00e1neres cerebrales y predecir la edad del cerebro humano, seg\u00fan un nuevo estudio publicado en la revista de acceso abierto eLife. <\/p>\n
Sus hallazgos sugieren que puede ser posible usar el modelo cl\u00ednicamente para combinar diferentes tipos de pruebas de funci\u00f3n cerebral para predecir otros resultados del paciente, como deterioro cognitivo o depresi\u00f3n.<\/p>\n
Pruebas no invasivas de La funci\u00f3n cerebral, como la magnetoencefalograf\u00eda (MEG), la resonancia magn\u00e9tica nuclear (RMN) y la tomograf\u00eda por emisi\u00f3n de positrones (PET), desempe\u00f1an un papel crucial en la neurociencia cl\u00ednica. Pero debido a que todas estas pruebas miden diferentes aspectos de la funci\u00f3n cerebral, ninguna de ellas es \u00f3ptima por s\u00ed sola. Entrenar computadoras para analizar datos de diferentes pruebas y predecir un resultado cl\u00ednico proporcionar\u00eda una imagen m\u00e1s completa de la funci\u00f3n cerebral.<\/p>\n
\u00abLos modelos de computadora que han sido entrenados para predecir la edad de una persona a partir de datos cerebrales de poblaciones sanas han proporcion\u00f3 informaci\u00f3n cl\u00ednica \u00fatil\u00bb, explica el autor principal Denis Engemann, cient\u00edfico investigador de Inria, el instituto nacional de investigaci\u00f3n franc\u00e9s para las ciencias digitales. \u00abEl problema es que, en la cl\u00ednica, no siempre es posible obtener todos los tipos de datos necesarios para este an\u00e1lisis\u00bb.<\/p>\n
En este estudio, el equipo se dispuso a ver si pod\u00edan desarrollar un modelo que combina la informaci\u00f3n anat\u00f3mica proporcionada por las resonancias magn\u00e9ticas con informaci\u00f3n sobre los ritmos cerebrales que MEG captura poderosamente. Lo que es m\u00e1s importante, quer\u00edan ver si el modelo seguir\u00eda funcionando si faltaban algunos de los datos.<\/p>\n
Entrenaron su modelo de computadora con un subconjunto de datos de la base de datos Cam-CAN, que contiene MEG, MRI y datos neuropsicol\u00f3gicos de 650 personas sanas de entre 17 y 90 a\u00f1os. Luego compararon diferentes versiones del modelo con la resonancia magn\u00e9tica anat\u00f3mica est\u00e1ndar y modelos que ten\u00edan informaci\u00f3n adicional de resonancias magn\u00e9ticas funcionales (fMRI) y pruebas MEG. Descubrieron que agregar la exploraci\u00f3n MEG o fMRI a la resonancia magn\u00e9tica est\u00e1ndar condujo a una predicci\u00f3n m\u00e1s precisa de la edad del cerebro. Cuando se agregaron ambos, el modelo se mejor\u00f3 a\u00fan m\u00e1s.<\/p>\n
Luego, observaron un marcador de edad cerebral (llamado delta de edad cerebral) y estudiaron c\u00f3mo se relacionaba con diferentes funciones cerebrales que se miden mediante MEG y IRMf. Esto confirm\u00f3 que MEG y fMRI estaban brindando informaci\u00f3n \u00fanica sobre la funci\u00f3n del cerebro, agregando m\u00e1s poder al modelo general.<\/p>\n
Sin embargo, cuando probaron su modelo con la base de datos Cam-CAN completa de 650 personas, algunos de los cuales no ten\u00edan datos de MRI, fMRI y MEG disponibles, encontraron que, incluso con los datos que faltaban, el modelo de computadora que usaba lo que estaba disponible era a\u00fan m\u00e1s preciso que la MRI sola. Esto es importante porque en las cl\u00ednicas de neurolog\u00eda de los hospitales no siempre es posible programar pacientes para cada tipo de exploraci\u00f3n.<\/p>\n
De hecho, dado que la mayor\u00eda de los hospitales usan electroencefalograf\u00eda (EEG) en lugar de pruebas MEG, otra Un hallazgo importante fue que la medici\u00f3n de la funci\u00f3n cerebral m\u00e1s poderosa que las pruebas MEG proporcionan al modelo tambi\u00e9n se puede medir con precisi\u00f3n mediante EEG. Esto significa que en la cl\u00ednica, EEG podr\u00eda sustituir potencialmente a MEG sin un impacto en el poder predictivo del modelo.<\/p>\n
\u00abHemos utilizado un enfoque oportunista para entrenar un modelo inform\u00e1tico para aprender de los datos disponibles al alcance de la mano y predecir la edad del cerebro\u00bb, concluye el autor principal Alexandre Gramfort, director de investigaci\u00f3n de Inria. \u00abAnticipamos que se puede desbloquear un rendimiento similar utilizando pruebas de EEG m\u00e1s simples que se usan de forma rutinaria junto con la resonancia magn\u00e9tica en la cl\u00ednica y podr\u00edan aplicarse f\u00e1cilmente a otros puntos finales cl\u00ednicos, como la dosificaci\u00f3n del f\u00e1rmaco, la supervivencia o el diagn\u00f3stico\u00bb. <\/p>\n
Explore m\u00e1s<\/p>\n
El algoritmo de inteligencia artificial puede predecir con precisi\u00f3n el riesgo y diagnosticar la EA M\u00e1s informaci\u00f3n:<\/strong> Denis Alexander Engemann et al, Combinando magnetoencefalograf\u00eda con im\u00e1genes por resonancia magn\u00e9tica mejora el aprendizaje de biomarcadores sustitutos, eLife ( 2020). DOI: 10.7554\/eLife.54055 Informaci\u00f3n de la revista:<\/strong> eLife <\/p>\n Proporcionado por eLife Cita<\/strong>: El modelo inform\u00e1tico puede procesar distintas fuentes de datos cl\u00ednicos para predecir la edad del cerebro (2020, 19 de mayo) recuperado el 31 de agosto de 2022 de https:\/\/medicalxpress.com\/news\/2020-05-disparate-sources-clinical-brain-age.html Este documento est\u00e1 sujeto a derechos de autor. Aparte de cualquier trato justo con fines de estudio o investigaci\u00f3n privados, ninguna parte puede reproducirse sin el permiso por escrito. El contenido se proporciona \u00fanicamente con fines informativos.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Hemisferio izquierdo del cerebro de J. Pisudski, vista lateral. Cr\u00e9dito: dominio p\u00fablico Los cient\u00edficos han entrenado una computadora para analizar diferentes tipos de esc\u00e1neres cerebrales y predecir la edad del cerebro humano, seg\u00fan un nuevo estudio publicado en la revista de acceso abierto eLife. Sus hallazgos sugieren que puede ser posible usar el modelo cl\u00ednicamente … Continuar leyendo \u00abEl modelo inform\u00e1tico puede procesar distintas fuentes de datos cl\u00ednicos para predecir la edad del cerebro\u00bb<\/span><\/a><\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"","ping_status":"","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[1],"tags":[],"class_list":["post-26684","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-general"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/26684","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=26684"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/26684\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=26684"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=26684"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=26684"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}