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La resonancia magnética funcional o la resonancia magnética funcional ( fMRI ) miden la actividad cerebral al detectar cambios asociados con el flujo sanguíneo . [1] [2] Esta técnica se basa en el hecho de que el flujo sanguíneo cerebral y la activación neuronal están acoplados. Cuando se utiliza un área del cerebro, también aumenta el flujo sanguíneo a esa región. [3]

La forma primaria de fMRI utiliza el contraste dependiente del nivel de oxígeno en sangre (BOLD), [4] descubierto por Seiji Ogawa en 1990. Este es un tipo de exploración cerebral y corporal especializada que se utiliza para mapear la actividad neuronal en el cerebro o la médula espinal de humanos u otros animales mediante imágenes del cambio en el flujo sanguíneo ( respuesta hemodinámica ) relacionado con el uso de energía por parte de las células cerebrales. [4] Desde principios de la década de 1990, la resonancia magnética funcional ha llegado a dominar la investigación de mapas cerebrales porque no requiere que las personas se sometan a inyecciones o cirugías, ingieran sustancias o estén expuestas a radiación ionizante. [5] Con frecuencia, esta medida se ve alterada por el ruido de diversas fuentes; por tanto, se utilizan procedimientos estadísticos para extraer la señal subyacente. La activación cerebral resultante se puede representar gráficamente codificando con colores la fuerza de activación en el cerebro o en la región específica estudiada. La técnica puede localizar la actividad en milímetros pero, utilizando técnicas estándar, no es mejor que dentro de una ventana de unos pocos segundos. [6] Otros métodos de obtención de contraste son el marcado del espín arterial [7] y la resonancia magnética de difusión . El último procedimiento es similar a la resonancia magnética funcional BOLD, pero proporciona un contraste basado en la magnitud de la difusión de las moléculas de agua en el cerebro.

Además de detectar respuestas BOLD de la actividad debido a tareas / estímulos, fMRI puede medir fMRI en estado de reposo , o fMRI sin tarea, que muestra la varianza BOLD de la línea de base de los sujetos. Desde aproximadamente 1998, los estudios han demostrado la existencia y las propiedades de la red de modo predeterminado (DMN), también conocida como 'Red de estado en reposo' (RSN), una red neuronal conectada funcionalmente de aparentes 'estados cerebrales'.

La resonancia magnética funcional se utiliza en la investigación y, en menor medida, en el trabajo clínico. Puede complementar otras medidas de fisiología cerebral como EEG y NIRS . Se están investigando métodos más nuevos que mejoran la resolución espacial y temporal, y estos utilizan en gran medida biomarcadores distintos de la señal BOLD. Algunas empresas han desarrollado productos comerciales como detectores de mentiras basados ​​en técnicas de resonancia magnética funcional, pero no se cree que la investigación esté lo suficientemente desarrollada para una comercialización generalizada. [8]

Resumen [ editar ]

El concepto de resonancia magnética funcional se basa en la resonancia magnética anteriorla tecnología de escaneo y el descubrimiento de las propiedades de la sangre rica en oxígeno. Las imágenes por resonancia magnética del cerebro utilizan un campo magnético fuerte, permanente y estático para alinear los núcleos en la región del cerebro que se está estudiando. Luego se aplica otro campo magnético, el campo de gradiente, para ubicar espacialmente diferentes núcleos. Finalmente, se reproduce un pulso de radiofrecuencia (RF) para impulsar los núcleos a niveles de magnetización más altos, y el efecto ahora depende de dónde se encuentren. Cuando se elimina el campo de RF, los núcleos vuelven a sus estados originales y la energía que emiten se mide con una bobina para recrear las posiciones de los núcleos. Por tanto, la resonancia magnética proporciona una vista estructural estática de la materia cerebral. El impulso central detrás de la resonancia magnética funcional fue extender la resonancia magnética para capturar los cambios funcionales en el cerebro causados ​​por la actividad neuronal.Las diferencias en las propiedades magnéticas entre la sangre arterial (rica en oxígeno) y la venosa (pobre en oxígeno) proporcionaron este vínculo.[9]

Investigador comprobando imágenes de resonancia magnética funcional

Desde la década de 1890 se sabe que los cambios en el flujo sanguíneo y la oxigenación de la sangre en el cerebro (conocidos colectivamente como hemodinámica ) están estrechamente relacionados con la actividad neuronal. [10] Cuando las neuronas se activan, el flujo sanguíneo local a esas regiones del cerebro aumenta y la sangre rica en oxígeno (oxigenada) desplaza la sangre sin oxígeno (desoxigenada) unos 2 segundos después. Esto se eleva a un pico durante 4-6 segundos, antes de volver al nivel original (y típicamente se baja ligeramente). El oxígeno es transportado por la molécula de hemoglobina en los glóbulos rojos . La hemoglobina desoxigenada (dHb) es más magnética ( paramagnética) que la hemoglobina oxigenada (Hb), que es prácticamente resistente al magnetismo ( diamagnético ). Esta diferencia conduce a una señal de RM mejorada ya que la sangre diamagnética interfiere menos con la señal de RM magnética. Esta mejora se puede mapear para mostrar qué neuronas están activas a la vez. [11]

Historia [ editar ]

A finales del siglo XIX, Angelo Mosso inventó el "equilibrio de la circulación humana", que podía medir de forma no invasiva la redistribución de la sangre durante la actividad emocional e intelectual. [12] Sin embargo, aunque William James lo mencionó brevemente en 1890, los detalles y el funcionamiento preciso de este equilibrio y los experimentos que Mosso realizó con él permanecieron en gran parte desconocidos hasta el reciente descubrimiento del instrumento original, así como los informes de Mosso por Stefano Sandrone y sus colegas. . [13] Angelo Mosso investigó varias variables críticas que aún son relevantes en la neuroimagen moderna, como la 'relación señal / ruido », la elección adecuada del paradigma experimental y la necesidad de registrar simultáneamente los diferentes parámetros fisiológicos . [13] Los manuscritos de Mosso no proporcionan evidencia directa de que la balanza sea realmente capaz de medir los cambios en el flujo sanguíneo cerebral debido a la cognición , [13] sin embargo, una réplica moderna realizada por David T Field [14] ahora ha demostrado el uso de técnicas modernas de procesamiento de señales. Mosso no dispone de que un aparato de equilibrio de este tipo sea capaz de detectar cambios en el volumen sanguíneo cerebral relacionados con la cognición. [ cita requerida ]

En 1890, Charles Roy y Charles Sherrington vincularon por primera vez de forma experimental la función cerebral a su flujo sanguíneo, en la Universidad de Cambridge . [15] El siguiente paso para resolver cómo medir el flujo sanguíneo al cerebro fue el descubrimiento de Linus Pauling y Charles Coryell en 1936 de que la sangre rica en oxígeno con Hb era débilmente repelida por los campos magnéticos, mientras que la sangre sin oxígeno con dHb era atraída. a un campo magnético, aunque menos que los elementos ferromagnéticos como el hierro. Seiji Ogawa en AT&T Bell labsreconoció que esto podría usarse para aumentar la resonancia magnética, que podría estudiar solo la estructura estática del cerebro, ya que las diferentes propiedades magnéticas de dHb y Hb causadas por el flujo sanguíneo a las regiones cerebrales activadas causarían cambios medibles en la señal de resonancia magnética. BOLD es el contraste de resonancia magnética de dHb, descubierto en 1990 por Ogawa. En un estudio seminal de 1990 basado en trabajos anteriores de Thulborn et al., Ogawa y sus colegas escanearon roedores en un campo magnético fuerte (7.0  T) Resonancia magnética. Para manipular el nivel de oxígeno en sangre, cambiaron la proporción de oxígeno que respiraban los animales. A medida que esta proporción disminuyó, se observó un mapa del flujo sanguíneo en el cerebro en la resonancia magnética. Verificaron esto colocando tubos de ensayo con sangre oxigenada o desoxigenada y creando imágenes separadas. También mostraron que las imágenes de eco de gradiente, que dependen de una forma de pérdida de magnetización llamada desintegración T 2 * , producían las mejores imágenes. Para mostrar que estos cambios en el flujo sanguíneo estaban relacionados con la actividad cerebral funcional, cambiaron la composición del aire respirado por las ratas y las escanearon mientras monitoreaban la actividad cerebral con EEG. [16] El primer intento de detectar la actividad cerebral regional mediante resonancia magnética fue realizado por Belliveau y colegas [17] enUniversidad de Harvard utilizando el agente de contraste Magnevist, una sustancia paramagnética que permanece en el torrente sanguíneo después de la inyección intravenosa. Sin embargo, este método no es popular en la resonancia magnética funcional humana, debido a la inconveniencia de la inyección del agente de contraste y porque el agente permanece en la sangre solo por un corto tiempo. [18]

Tres estudios en 1992 fueron los primeros en explorar el uso del contraste BOLD en humanos. Kenneth Kwong y sus colegas, utilizando tanto la secuencia de imágenes eco-planas (EPI) de eco de gradiente como de recuperación de inversión con una intensidad de campo magnético de 1,5 T, publicaron estudios que muestran una clara activación de la corteza visual humana . [19]De este modo, el equipo de Harvard demostró que tanto el flujo sanguíneo como el volumen sanguíneo aumentaban localmente en la actividad del tejido neural. Ogawa y otros realizaron un estudio similar utilizando un campo más alto (4.0 T) y mostraron que la señal BOLD dependía de la pérdida de magnetización T2 *. La desintegración de T2 * es causada por núcleos magnetizados en un volumen de espacio que pierden coherencia magnética (magnetización transversal) tanto por chocar entre sí como por diferencias intencionales en la fuerza del campo magnético aplicado entre ubicaciones (inhomogeneidad de campo de un gradiente espacial). Bandettini y sus colegas utilizaron EPI a 1,5 T para mostrar la activación en la corteza motora primaria, un área del cerebro en la última etapa de los circuitos que controlan los movimientos voluntarios. Los campos magnéticos, las secuencias de pulsos y los procedimientos y técnicas utilizados por estos primeros estudios todavía se utilizan en los estudios de resonancia magnética funcional actuales.Pero hoy en día, los investigadores suelen recopilar datos de más cortes (utilizando gradientes magnéticos más fuertes) y preprocesar y analizar los datos utilizando técnicas estadísticas.[20]

Fisiología [ editar ]

El cerebro no almacena mucha glucosa, su principal fuente de energía. Cuando las neuronas se activan, devolverlas a su estado original de polarización requiere bombear activamente iones a través de las membranas celulares neuronales, en ambas direcciones. La energía para esas bombas de ionesse produce principalmente a partir de glucosa. Entra más sangre para transportar más glucosa, lo que también aporta más oxígeno en forma de moléculas de hemoglobina oxigenada en los glóbulos rojos. Esto se debe tanto a una mayor tasa de flujo sanguíneo como a una expansión de los vasos sanguíneos. El cambio de flujo sanguíneo se localiza dentro de 2 o 3 mm de donde se encuentra la actividad neural. Por lo general, el oxígeno aportado es más que el oxígeno consumido en la quema de glucosa (aún no se ha determinado si la mayor parte del consumo de glucosa es oxidativo), y esto provoca una disminución neta de la hemoglobina desoxigenada (dHb) en los vasos sanguíneos de esa área del cerebro. Esto cambia la propiedad magnética de la sangre, por lo que interfiere menos con la magnetización y su eventual decaimiento inducido por el proceso de resonancia magnética. [21]

El flujo sanguíneo cerebral (FSC) corresponde a la glucosa consumida de manera diferente en diferentes regiones del cerebro. Los resultados iniciales muestran que hay más entrada que consumo de glucosa en regiones como la amígdala , los ganglios basales , el tálamo y la corteza cingulada , todos los cuales se reclutan para respuestas rápidas. En regiones que son más deliberativas, como los lóbulos parietales lateral frontal y lateral , parece que el flujo entrante es menor que el consumo. Esto afecta la sensibilidad BOLD. [22]

La hemoglobina difiere en cómo responde a los campos magnéticos, dependiendo de si tiene una molécula de oxígeno unida. La molécula de dHb se siente más atraída por los campos magnéticos. Por lo tanto, distorsiona el campo magnético circundante inducido por un escáner de resonancia magnética, haciendo que los núcleos pierdan magnetización más rápidamente a través de la desintegración de T 2 * . Por tanto, las secuencias de pulsos de RM sensibles a T 2 * muestran más señal de RM donde la sangre está muy oxigenada y menos donde no lo está. Este efecto aumenta con el cuadrado de la fuerza del campo magnético. Por tanto, la señal de fMRI necesita un campo magnético fuerte (1,5 T o superior) y una secuencia de pulsos como EPI, que es sensible al contraste T 2 * . [23]

La respuesta fisiológica del flujo sanguíneo decide en gran medida la sensibilidad temporal, es decir, con qué precisión podemos medir cuando las neuronas están activas, en BOLD fMRI. El parámetro de resolución de tiempo básico (tiempo de muestreo) se denomina TR; el TR dicta la frecuencia con la que se excita una porción de cerebro en particular y se le permite perder su magnetización. Los TR pueden variar desde muy cortos (500 ms) hasta muy largos (3 s). Para fMRI específicamente, la respuesta hemodinámica dura más de 10 segundos, aumentando multiplicativamente (es decir, como una proporción del valor actual), alcanzando un máximo de 4 a 6 segundos y luego disminuyendo multiplicativamente. Los cambios en el sistema de flujo sanguíneo, el sistema vascular, integran respuestas a la actividad neuronal a lo largo del tiempo. Debido a que esta respuesta es una función continua suave, el muestreo con TR cada vez más rápidos no ayuda;simplemente da más puntos en la curva de respuesta que se pueden obtener mediante una interpolación lineal simple de todos modos. Los paradigmas experimentales como el escalonamiento cuando se presenta un estímulo en varios ensayos pueden mejorar la resolución temporal, pero reducen el número de puntos de datos efectivos obtenidos.[24]

Respuesta hemodinámica en negrita [ editar ]

Principales resoluciones de la técnica de imagen funcional del cerebro

El cambio en la señal de RM de la actividad neuronal se denomina respuesta hemodinámica (HDR). Retrasa los eventos neuronales que lo activan en un par de segundos, ya que el sistema vascular tarda un poco en responder a la necesidad de glucosa del cerebro. A partir de este punto, normalmente se eleva a un pico aproximadamente 5 segundos después del estímulo. Si las neuronas siguen disparando, digamos de un estímulo continuo, el pico se extiende a una meseta plana mientras las neuronas permanecen activas. Una vez que se detiene la actividad, la señal BOLD cae por debajo del nivel original, la línea de base, un fenómeno llamado subimpulso. Con el tiempo, la señal se recupera a la línea de base. Existe alguna evidencia de que los requisitos metabólicos continuos en una región del cerebro contribuyen a la insuficiencia. [25]

El mecanismo por el cual el sistema neural proporciona información al sistema vascular de su necesidad de más glucosa es en parte la liberación de glutamato como parte de la activación de las neuronas. Este glutamato afecta a las células de soporte cercanas, los astrocitos , provocando un cambio en la concentración de iones de calcio . Esto, a su vez, libera óxido nítrico en el punto de contacto de los astrocitos y los vasos sanguíneos de tamaño intermedio, las arteriolas . El óxido nítrico es un vasodilatador que hace que las arteriolas se expandan y extraigan más sangre. [26]

La señal de respuesta de un solo vóxel a lo largo del tiempo se denomina su curso temporal. Por lo general, la señal no deseada, llamada ruido, del escáner, la actividad cerebral aleatoria y elementos similares es tan grande como la propia señal. Para eliminarlos, los estudios de resonancia magnética funcional repiten una presentación de estímulo varias veces. [27]

Resolución espacial [ editar ]

La resolución espacial de un estudio de resonancia magnética funcional se refiere a qué tan bien discrimina entre ubicaciones cercanas. Se mide por el tamaño de los vóxeles, como en la resonancia magnética. Un vóxel es un cuboide rectangular tridimensional, cuyas dimensiones están determinadas por el grosor del corte, el área de un corte y la cuadrícula impuesta sobre el corte por el proceso de escaneo. Los estudios de cerebro completo utilizan vóxeles más grandes, mientras que los que se centran en regiones de interés específicas suelen utilizar tamaños más pequeños. Los tamaños van desde 4 a 5 mm, o con resolución laminar fMRI (lfMRI), hasta submilimétrico. [28]Los vóxeles más pequeños contienen menos neuronas en promedio, incorporan menos flujo sanguíneo y, por lo tanto, tienen menos señal que los vóxeles más grandes. Los vóxeles más pequeños implican tiempos de exploración más largos, ya que el tiempo de exploración aumenta directamente con el número de vóxeles por segmento y el número de segmentos. Esto puede provocar incomodidad para el sujeto dentro del escáner y pérdida de la señal de magnetización. Un vóxel normalmente contiene unos pocos millones de neuronas y decenas de miles de millones de sinapsis , y el número real depende del tamaño del vóxel y del área del cerebro que se está tomando como imagen. [29]

El sistema arterial vascular que suministra sangre fresca se ramifica en vasos cada vez más pequeños a medida que ingresa en la superficie del cerebro y en las regiones intracerebrales, culminando en un lecho capilar conectado dentro del cerebro. El sistema de drenaje, de manera similar, se fusiona en venas cada vez más grandes a medida que se lleva la sangre sin oxígeno. La contribución de dHb a la señal de fMRI proviene tanto de los capilares cercanos al área de actividad como de las venas de drenaje más grandes que pueden estar más lejos. Para una buena resolución espacial, la señal de las venas grandes debe suprimirse, ya que no corresponde al área donde se encuentra la actividad neuronal. Esto se puede lograr mediante el uso de fuertes campos magnéticos estáticos o mediante el uso de secuencias de pulsos de eco de espín. [30]Con estos, fMRI puede examinar un rango espacial de milímetros a centímetros y, por lo tanto, puede identificar áreas de Brodmann (centímeros), núcleos subcorticales como el caudado , putamen y tálamo, y subcampos del hipocampo como el giro dentado combinado / CA3 , CA1 y subículo . [31]

Resolución temporal [ editar ]

La resolución temporal es el período de tiempo más pequeño de actividad neuronal separado de manera confiable por fMRI. Un elemento que decide esto es el tiempo de muestreo, el TR. Sin embargo, por debajo de un TR de 1 o 2 segundos, el escaneo solo genera curvas HDR más nítidas, sin agregar mucha información adicional (por ejemplo, más allá de lo que se logra alternativamente al interpolar matemáticamente los huecos de las curvas en un TR más bajo). La resolución temporal se puede mejorar escalonando la presentación de estímulos entre los ensayos. Si un tercio de las pruebas de datos se muestrean normalmente, un tercio a 1 s, 4 s, 7 sy así sucesivamente, y el último tercio a 2 s, 5 sy 8 s, los datos combinados proporcionan una resolución de 1 s , aunque con solo un tercio del total de eventos.

La resolución de tiempo necesaria depende del tiempo de procesamiento del cerebro para varios eventos. Un ejemplo de la amplia gama aquí lo da el sistema de procesamiento visual. Lo que ve el ojo se registra en los fotorreceptores de la retina en aproximadamente un milisegundo. Estas señales llegan a la corteza visual primaria a través del tálamo en decenas de milisegundos. La actividad neuronal relacionada con el acto de ver dura más de 100 ms. Una reacción rápida, como desviarse para evitar un accidente automovilístico, tarda unos 200 ms. Alrededor de medio segundo, comienza la conciencia y la reflexión del incidente. Recordar un evento similar puede llevar unos segundos, y los cambios emocionales o fisiológicos, como la excitación del miedo, pueden durar minutos u horas. Los cambios aprendidos, como reconocer rostros o escenas, pueden durar días, meses o años. La mayoría de los experimentos de resonancia magnética funcional estudian los procesos cerebrales que duran unos segundos,con el estudio realizado durante algunas decenas de minutos. Los sujetos pueden mover la cabeza durante ese tiempo, y este movimiento de la cabeza debe corregirse. También lo hace la deriva en la señal de línea de base con el tiempo. El aburrimiento y el aprendizaje pueden modificar tanto el comportamiento del sujeto como los procesos cognitivos.[32]

Adición lineal de activación múltiple [ editar ]

Cuando una persona realiza dos tareas simultáneamente o de manera superpuesta, se espera que la respuesta BOLD se sume linealmente. Esta es una suposición fundamental de muchos estudios de resonancia magnética funcional que se basa en el principio de que se puede esperar que los sistemas continuamente diferenciables se comporten de manera lineal cuando las perturbaciones son pequeñas; son lineales al primer orden. La suma lineal significa que la única operación permitida en las respuestas individuales antes de que se combinen (sumen juntas) es una escala separada de cada una. Dado que la escala es solo una multiplicación por un número constante, esto significa que un evento que evoca, digamos, el doble de la respuesta neuronal que otro, puede modelarse como el primer evento presentado dos veces simultáneamente. El HDR para el evento duplicado es simplemente el doble que el del evento único.

En la medida en que el comportamiento sea lineal, el curso temporal de la respuesta BOLD a un estímulo arbitrario puede modelarse mediante la convolución de ese estímulo con la respuesta BOLD de impulso. El modelado preciso del curso del tiempo es importante para estimar la magnitud de la respuesta BOLD. [33] [34]

Esta fuerte suposición fue estudiada por primera vez en 1996 por Boynton y sus colegas, quienes verificaron los efectos en la corteza visual primaria de patrones que parpadean 8 veces por segundo y se presentan durante 3 a 24 segundos. Su resultado mostró que cuando se incrementó el contraste visual de la imagen, la forma HDR se mantuvo igual pero su amplitud aumentó proporcionalmente. Con algunas excepciones, las respuestas a estímulos más largos también podrían inferirse sumando las respuestas para múltiples estímulos más cortos sumando la misma duración más larga. En 1997, Dale y Buckner probaron si los eventos individuales, en lugar de bloques de cierta duración, también sumaban de la misma manera, y encontraron que sí. Pero también encontraron desviaciones del modelo lineal en intervalos de tiempo menores a 2 segundos.

Una fuente de no linealidad en la respuesta de la resonancia magnética funcional es el período refractario, donde la actividad cerebral de un estímulo presentado suprime la actividad adicional en un estímulo similar posterior. A medida que los estímulos se acortan, el período refractario se hace más notorio. El período refractario no cambia con la edad, ni las amplitudes de HDR [ cita requerida ] . El período difiere según las regiones del cerebro. Tanto en la corteza motora primaria como en la corteza visual, la amplitud de HDR escala linealmente con la duración de un estímulo o respuesta. En las regiones secundarias correspondientes, la corteza motora suplementaria, que está involucrado en la planificación del comportamiento motor, y la región V5 sensible al movimiento, se observa un fuerte período refractario y la amplitud HDR se mantiene estable en una variedad de duraciones de estímulos o respuestas. El efecto refractario se puede utilizar de manera similar a la habituación para ver qué características de un estímulo una persona discrimina como nuevas. [35] Existen más límites a la linealidad debido a la saturación: con grandes niveles de estimulación se alcanza una respuesta BOLD máxima.

Hacer coincidir la actividad neuronal con la señal BOLD [ editar ]

Los investigadores han comprobado la señal BOLD contra señales de electrodos implantados (principalmente en monos) y señales de potenciales de campo (es decir, el campo eléctrico o magnético de la actividad del cerebro, medido fuera del cráneo) de EEG y MEG . El potencial de campo local, que incluye tanto la actividad post-sináptica neuronal como el procesamiento neuronal interno, predice mejor la señal BOLD. [36] Por lo tanto, el contraste BOLD refleja principalmente las entradas a una neurona y el procesamiento integrador de la neurona dentro de su cuerpo, y menos el disparo de salida de las neuronas. En humanos, los electrodos se pueden implantar solo en pacientes que necesitan cirugía como tratamiento, pero la evidencia sugiere una relación similar al menos para la corteza auditiva.y la corteza visual primaria. Se sabe que las ubicaciones de activación detectadas por BOLD fMRI en áreas corticales (regiones de la superficie del cerebro) coinciden con los mapas funcionales basados ​​en CBF de las exploraciones PET . Se ha demostrado que algunas regiones de solo unos pocos milímetros de tamaño, como el núcleo geniculado lateral (LGN) del tálamo, que transmite entradas visuales desde la retina a la corteza visual, generan la señal BOLD correctamente cuando se les presenta información visual. Las regiones cercanas, como el núcleo pulvinar , no fueron estimuladas para esta tarea, lo que indica una resolución milimétrica para la extensión espacial de la respuesta BOLD, al menos en los núcleos talámicos. En el cerebro de la rata, se ha demostrado que el toque de un solo bigote provoca señales BOLD de la corteza somatosensorial .[37]

Sin embargo, la señal BOLD no puede separar la retroalimentación y las redes activas de retroalimentación en una región; la lentitud de la respuesta vascular significa que la señal final es la versión sumada de la red de toda la región; el flujo sanguíneo no es discontinuo a medida que avanza el procesamiento. Además, tanto la entrada inhibitoria como la excitadora a una neurona de otras neuronas se suman y contribuyen a la señal BOLD. Dentro de una neurona, estas dos entradas pueden anularse. [38] La respuesta BOLD también puede verse afectada por una variedad de factores, que incluyen enfermedad, sedación, ansiedad, medicamentos que dilatan los vasos sanguíneos [39] y atención (neuromodulación) [40] .

La amplitud de la señal BOLD no afecta necesariamente a su forma. Se puede ver una señal de mayor amplitud para una actividad neuronal más fuerte, pero con un pico en el mismo lugar que una señal más débil. Además, la amplitud no refleja necesariamente el desempeño conductual. Una tarea cognitiva compleja inicialmente puede desencadenar señales de alta amplitud asociadas con un buen desempeño, pero a medida que el sujeto mejora, la amplitud puede disminuir y el desempeño permanece igual. Se espera que esto se deba a una mayor eficiencia en la realización de la tarea. [41]La respuesta BOLD en las regiones del cerebro no se puede comparar directamente ni siquiera para la misma tarea, ya que la densidad de las neuronas y las características del suministro de sangre no son constantes en todo el cerebro. Sin embargo, la respuesta BOLD a menudo se puede comparar entre sujetos para la misma región del cerebro y la misma tarea. [42]

La caracterización más reciente de la señal BOLD ha usado técnicas optogenéticas en roedores para controlar con precisión la activación neuronal mientras se monitorea simultáneamente la respuesta BOLD usando imanes de alto campo (una técnica a la que a veces se hace referencia como "optofMRI"). [43] [44] Estas técnicas sugieren que la descarga neuronal está bien correlacionada con la señal BOLD medida, incluida la suma aproximadamente lineal de la señal BOLD sobre ráfagas de descarga neuronal estrechamente espaciadas. [45] La suma lineal es una suposición de los diseños de resonancia magnética funcional relacionados con eventos de uso común. [46]

Uso médico [ editar ]

Imágenes compuestas de una resonancia magnética funcional.

Los médicos utilizan la resonancia magnética funcional para evaluar el riesgo de una cirugía cerebral o un tratamiento invasivo similar para un paciente y para saber cómo está funcionando un cerebro normal, enfermo o lesionado. Mapean el cerebro con fMRI para identificar regiones vinculadas a funciones críticas como hablar, moverse, sentir o planificar. Esto es útil para planificar la cirugía y la radioterapia del cerebro. Los médicos también utilizan la resonancia magnética funcional para mapear anatómicamente el cerebro y detectar los efectos de tumores, accidentes cerebrovasculares, lesiones en la cabeza y el cerebro, o enfermedades como el Alzheimer y discapacidades del desarrollo como el autismo, etc. [47] [48]

Imagen de resonancia magnética funcional del cerebro de un participante en el Proyecto Genoma Personal .

El uso clínico de la resonancia magnética funcional todavía está por detrás del uso de la investigación. [49] Los pacientes con patologías cerebrales son más difíciles de escanear con fMRI que los voluntarios jóvenes sanos, la población típica de sujetos de investigación. Los tumores y las lesiones pueden cambiar el flujo sanguíneo de formas no relacionadas con la actividad neural, enmascarando la HDR neural. Los medicamentos como los antihistamínicos e incluso la cafeína pueden afectar la HDR. [50] Algunos pacientes pueden sufrir trastornos como la mentira compulsiva, lo que imposibilita ciertos estudios. [51]Es más difícil para las personas con problemas clínicos permanecer quietos por mucho tiempo. El uso de reposacabezas o barras de mordida puede lesionar a los epilépticos que tienen convulsiones dentro del escáner; Las barras de mordida también pueden incomodar a las personas con prótesis dentales. [52]

A pesar de estas dificultades, la resonancia magnética funcional se ha utilizado clínicamente para mapear áreas funcionales, verificar la asimetría hemisférica izquierda-derecha en las regiones del lenguaje y la memoria, verificar los correlatos neuronales de una convulsión, estudiar cómo el cerebro se recupera parcialmente de un accidente cerebrovascular, probar qué tan bien un fármaco o La terapia conductual funciona, detecta la aparición de la enfermedad de Alzheimer y observa la presencia de trastornos como la depresión. El mapeo de áreas funcionales y la comprensión de la lateralización del lenguaje y la memoria ayudan a los cirujanos a evitar extirpar regiones cerebrales críticas cuando tienen que operar y extirpar tejido cerebral. Esto es de particular importancia en la extirpación de tumores y en pacientes con lóbulo temporal intratable.epilepsia. La lesión de tumores requiere una planificación prequirúrgica para garantizar que no se extraiga innecesariamente ningún tejido funcionalmente útil. Los pacientes deprimidos recuperados han mostrado una actividad de resonancia magnética funcional alterada en el cerebelo, y esto puede indicar una tendencia a la recaída. La resonancia magnética funcional farmacológica, que evalúa la actividad cerebral después de la administración de los fármacos, se puede utilizar para comprobar cuánto penetra un fármaco en la barrera hematoencefálica y la información sobre la dosis y el efecto del fármaco. [53]

Investigación animal [ editar ]

La investigación se realiza principalmente en primates no humanos como el macaco rhesus . Estos estudios se pueden utilizar tanto para comprobar o predecir resultados humanos como para validar la propia técnica de resonancia magnética funcional. Pero los estudios son difíciles porque es difícil motivar a un animal a quedarse quieto y los incentivos típicos como el jugo desencadenan el movimiento de la cabeza mientras el animal lo traga. También es caro mantener una colonia de animales más grandes como el macaco. [54]

Analizando los datos [ editar ]

El objetivo del análisis de datos de fMRI es detectar correlaciones entre la activación cerebral y una tarea que el sujeto realiza durante la exploración. También tiene como objetivo descubrir correlaciones con los estados cognitivos específicos, como la memoria y el reconocimiento, inducidos en el sujeto. [55] Sin embargo, la firma BOLD de activación es relativamente débil, por lo que otras fuentes de ruido en los datos adquiridos deben controlarse cuidadosamente. Esto significa que se deben realizar una serie de pasos de procesamiento en las imágenes adquiridas antes de que pueda comenzar la búsqueda estadística real para la activación relacionada con la tarea. [56] No obstante, es posible predecir, por ejemplo, las emociones que una persona está experimentando únicamente a partir de su fMRI, con un alto grado de precisión. [57]

Fuentes de ruido [ editar ]

El ruido son cambios no deseados en la señal de RM de elementos que no son de interés para el estudio. Las cinco fuentes principales de ruido en la resonancia magnética funcional son el ruido térmico, el ruido del sistema, el ruido fisiológico, la actividad neuronal aleatoria y las diferencias tanto en las estrategias mentales como en el comportamiento entre las personas y entre las tareas dentro de una persona. El ruido térmico se multiplica en línea con la intensidad del campo estático, pero el ruido fisiológico se multiplica como el cuadrado de la intensidad del campo. Dado que la señal también se multiplica como el cuadrado de la intensidad de campo, y dado que el ruido fisiológico es una gran proporción del ruido total, las intensidades de campo más altas por encima de 3 T no siempre producen imágenes proporcionalmente mejores.

El calor hace que los electrones se muevan y distorsionen la corriente en el detector fMRI, produciendo ruido térmico. El ruido térmico aumenta con la temperatura. También depende del rango de frecuencias detectadas por la bobina receptora y su resistencia eléctrica. Afecta a todos los vóxeles de forma similar, independientemente de la anatomía. [58]

El ruido del sistema proviene del hardware de imágenes. Una forma es la deriva del escáner, causada por la deriva del campo del imán superconductor con el tiempo. Otra forma son los cambios en la distribución de corriente o voltaje del propio cerebro que inducen cambios en la bobina receptora y reducen su sensibilidad. Se utiliza un procedimiento llamado adaptación de impedancia para evitar este efecto de inductancia. También podría haber ruido debido a que el campo magnético no es uniforme. Esto a menudo se ajusta mediante el uso de bobinas de ajuste, pequeños imanes insertados físicamente, por ejemplo, en la boca del sujeto, para parchear el campo magnético. Las faltas de uniformidad suelen estar cerca de los senos cerebrales, como el oído, y taponar la cavidad durante períodos prolongados puede resultar molesto. El proceso de escaneo adquiere la señal MR en el espacio k, en el que las frecuencias espaciales superpuestas (es decir, bordes repetidos en la muestra 's volumen) se representan cada uno con líneas. Transformar esto en vóxeles introduce algunas pérdidas y distorsiones.[59]

El ruido fisiológico proviene del movimiento de la cabeza y el cerebro en el escáner debido a la respiración, los latidos del corazón o al sujeto que se mueve inquieto, se tensa o hace respuestas físicas, como presionar un botón. Los movimientos de la cabeza hacen que el mapeo de vóxeles a neuronas cambie mientras se realiza la exploración. Dado que la fMRI se adquiere en cortes, después del movimiento, un vóxel continúa refiriéndose a la misma ubicación absoluta en el espacio, mientras que las neuronas debajo de él habrían cambiado. Otra fuente de ruido fisiológico es el cambio en la velocidad del flujo sanguíneo, el volumen sanguíneo y el uso de oxígeno a lo largo del tiempo. Este último componente contribuye a dos tercios del ruido fisiológico, que, a su vez, es el principal contribuyente al ruido total. [60]

Incluso con el mejor diseño experimental, no es posible controlar y restringir todos los demás estímulos de fondo que inciden en un sujeto: ruido del escáner, pensamientos aleatorios, sensaciones físicas y similares. Estos producen actividad neuronal independiente de la manipulación experimental. Estos no son susceptibles de modelado matemático y deben ser controlados por el diseño del estudio.

Las estrategias de una persona para responder o reaccionar a un estímulo y para resolver problemas, a menudo cambian con el tiempo y las tareas. Esto genera variaciones en la actividad neuronal de una prueba a otra dentro de un sujeto. Entre las personas también la actividad neuronal difiere por razones similares. Los investigadores a menudo realizan estudios piloto para ver cómo los participantes se desempeñan típicamente en la tarea que se está considerando. También suelen entrenar a los sujetos sobre cómo responder o reaccionar en una sesión de entrenamiento de prueba antes de la de escaneo. [61]

Procesamiento previo [ editar ]

La plataforma del escáner genera un volumen tridimensional de la cabeza del sujeto cada TR. Consiste en una matriz de valores de intensidad de vóxel, un valor por vóxel en la exploración. Los vóxeles están ordenados uno tras otro, desplegando la estructura tridimensional en una sola línea. Varios de estos volúmenes de una sesión se unen para formar un volumen 4 D correspondiente a una carrera, durante el período de tiempo que el sujeto permaneció en el escáner sin ajustar la posición de la cabeza. Este volumen 4 D es el punto de partida para el análisis. La primera parte de ese análisis es el preprocesamiento.

El primer paso en el preprocesamiento es la corrección del tiempo de corte convencional. El escáner de resonancia magnética adquiere diferentes cortes dentro de un solo volumen cerebral en diferentes momentos y, por lo tanto, los cortes representan la actividad cerebral en diferentes momentos. Dado que esto complica el análisis posterior, se aplica una corrección de tiempo para llevar todos los cortes a la misma referencia de punto de tiempo. Esto se hace asumiendo que el curso temporal de un vóxel es suave cuando se traza como una línea de puntos. Por lo tanto, el valor de intensidad del vóxel en otros momentos que no se encuentran en los fotogramas muestreados se puede calcular completando los puntos para crear una curva continua.

La corrección del movimiento de la cabeza es otro paso común de preprocesamiento. Cuando la cabeza se mueve, las neuronas bajo un vóxel se mueven y, por lo tanto, su curso temporal ahora representa en gran medida el de algún otro vóxel en el pasado. Por tanto, la curva del curso de tiempo se corta y pega de forma eficaz de un vóxel a otro. La corrección de movimiento intenta diferentes formas de deshacer esto para ver qué deshacer el cortar y pegar produce el curso de tiempo más suave para todos los vóxeles. La reversión es aplicando una transformación de cuerpo rígido al volumen, cambiando y rotando todos los datos del volumen para tener en cuenta el movimiento. El volumen transformado se compara estadísticamente con el volumen en el primer punto de tiempo para ver qué tan bien coinciden, utilizando una función de costo como la correlación o la información mutua.. La transformación que da la función de costo mínimo se elige como modelo para el movimiento de la cabeza. Dado que la cabeza se puede mover de una gran variedad de formas, no es posible buscar a todos los posibles candidatos; tampoco existe en este momento un algoritmo que proporcione una solución óptima globalmente independiente de las primeras transformaciones que probamos en una cadena.

Las correcciones de distorsión tienen en cuenta las faltas de uniformidad de campo del escáner. Un método, como se describió anteriormente, es utilizar bobinas de ajuste. Otra es recrear un mapa de campo del campo principal adquiriendo dos imágenes con diferentes tiempos de eco. Si el campo fuera uniforme, las diferencias entre las dos imágenes también serían uniformes. Tenga en cuenta que estas no son verdaderas técnicas de preprocesamiento, ya que son independientes del estudio en sí. La estimación del campo de sesgo es una técnica de preprocesamiento real que utiliza modelos matemáticos del ruido de la distorsión, como los campos aleatorios de Markov y los algoritmos de maximización de expectativas , para corregir la distorsión.

En general, los estudios de fMRI adquieren tanto muchas imágenes funcionales con fMRI como una imagen estructural con MRI. La imagen estructural suele ser de mayor resolución y depende de una señal diferente, el campo magnético T1 decae después de la excitación. Para demarcar regiones de interés en la imagen funcional, es necesario alinearla con la estructural. Incluso cuando se hace un análisis de todo el cerebro, para interpretar los resultados finales, es decir, averiguar en qué regiones se encuentran los vóxeles activos, uno tiene que alinear la imagen funcional con la estructural. Esto se hace con un algoritmo de coregistro que funciona de manera similar al de corrección de movimiento, excepto que aquí las resoluciones son diferentes y los valores de intensidad no se pueden comparar directamente ya que la señal generadora es diferente.

Los estudios típicos de resonancia magnética exploran algunos sujetos diferentes. Para integrar los resultados entre sujetos, una posibilidad es utilizar un atlas cerebral común y ajustar todos los cerebros para alinearlos con el atlas, y luego analizarlos como un solo grupo. Los atlas más utilizados son el de Talairach, un cerebro único de una anciana creado por Jean Talairach , y el Instituto Neurológico de Montreal.(MNI) uno. El segundo es un mapa probabilístico creado mediante la combinación de escaneos de más de cien individuos. Esta normalización a una plantilla estándar se realiza comprobando matemáticamente qué combinación de estiramiento, compresión y deformación reduce las diferencias entre el objetivo y la referencia. Si bien esto es conceptualmente similar a la corrección de movimiento, los cambios necesarios son más complejos que la simple traslación y rotación y, por lo tanto, es más probable que la optimización dependa de las primeras transformaciones en la cadena que se comprueba.

El filtrado temporal es la eliminación de frecuencias sin interés de la señal. El cambio de intensidad de un vóxel a lo largo del tiempo se puede representar como la suma de varias ondas repetidas diferentes con diferentes períodos y alturas. Una gráfica con estos períodos en el eje xy las alturas en el eje y se llama espectro de potencia , y esta gráfica se crea con la técnica de la transformada de Fourier . El filtrado temporal equivale a eliminar las ondas periódicas que no nos interesan del espectro de potencia y luego volver a sumar las ondas, utilizando la transformada de Fourier inversa.para crear un nuevo curso de tiempo para el vóxel. Un filtro de paso alto elimina las frecuencias más bajas, y la frecuencia más baja que se puede identificar con esta técnica es el recíproco del doble de TR. Un filtro de paso bajo elimina las frecuencias más altas, mientras que un filtro de paso de banda elimina todas las frecuencias excepto el rango particular de interés.

El suavizado, o filtrado espacial, es la idea de promediar las intensidades de los vóxeles cercanos para producir un mapa espacial uniforme del cambio de intensidad en el cerebro o la región de interés. El promedio se realiza a menudo por convolución con un filtro gaussiano , que, en cada punto espacial, pondera los vóxeles vecinos por su distancia, con los pesos cayendo exponencialmente siguiendo la curva de campana . Si la verdadera extensión espacial de la activación, es decir, la extensión del grupo de vóxeles activos simultáneamente, coincide con el ancho del filtro utilizado, este proceso mejora la relación señal / ruido.. También hace que el ruido total de cada vóxel siga una distribución de curva de campana, ya que la suma de un gran número de distribuciones idénticas e independientes de cualquier tipo produce la curva de campana como caso límite. Pero si la extensión espacial supuesta de la activación no coincide con el filtro, la señal se reduce. [62]

Análisis estadístico [ editar ]

Estas imágenes de resonancia magnética funcional son de un estudio que muestra partes del cerebro que se iluminan al ver casas y otras partes al ver caras. Los valores 'r' son correlaciones, con valores positivos o negativos más altos que indican una relación más fuerte (es decir, una mejor coincidencia).

Un enfoque común para analizar los datos de fMRI es considerar cada vóxel por separado dentro del marco del modelo lineal general . El modelo asume, en cada momento, que el HDR es igual a la versión escalada y sumada de los eventos activos en ese momento. Un investigador crea una matriz de diseño que especifica qué eventos están activos en cualquier momento. Una forma común es crear una matriz con una columna por evento superpuesto y una fila por punto de tiempo, y marcarlo si un evento en particular, digamos un estímulo, está activo en ese punto de tiempo. Luego, se asume una forma específica para el HDR, dejando solo su amplitud cambiante en vóxeles activos. La matriz de diseño y esta forma se utilizan para generar una predicción de la respuesta HDR exacta del vóxel en cada punto de tiempo, utilizando el procedimiento matemático deconvolución . Esta predicción no incluye la escala requerida para cada evento antes de sumarlos.

El modelo básico asume que el HDR observado es el HDR predicho escalado por los pesos para cada evento y luego agregado, con ruido mezclado. Esto genera un conjunto de ecuaciones lineales con más ecuaciones que incógnitas. Una ecuación lineal tiene una solución exacta, en la mayoría de las condiciones, cuando las ecuaciones y las incógnitas coinciden. Por tanto, se podría elegir cualquier subconjunto de ecuaciones, con el número igual al número de variables, y resolverlas. Pero, cuando estas soluciones se conectan a las ecuaciones excluidas, habrá un desajuste entre los lados derecho e izquierdo, el error. El modelo GLM intenta encontrar los pesos de escala que minimizan la suma de los cuadrados del error. Este método es probablemente óptimo si el error se distribuye como una curva de campana, y si el modelo de escala y sumafueron precisos. Para obtener una descripción más matemática del modelo GLM, consulte modelos lineales generalizados .

El modelo GLM no tiene en cuenta la contribución de las relaciones entre múltiples vóxeles. Mientras que los métodos de análisis GLM evalúan si la amplitud de la señal de un vóxel o región es mayor o menor para una condición que para otra, los modelos estadísticos más nuevos, como el análisis de patrones de múltiples vóxeles (MVPA), utilizan las contribuciones únicas de múltiples vóxeles dentro de una población de vóxeles. En una implementación típica, se entrena un clasificador o algoritmo más básico para distinguir ensayos para diferentes condiciones dentro de un subconjunto de los datos. Luego, el modelo entrenado se prueba mediante la predicción de las condiciones de los datos restantes (independientes). Este enfoque generalmente se logra mediante la capacitación y las pruebas en diferentes sesiones o ejecuciones del escáner. Si el clasificador es lineal,entonces el modelo de entrenamiento es un conjunto de pesos usados ​​para escalar el valor en cada vóxel antes de sumarlos para generar un solo número que determina la condición para cada prueba del conjunto de prueba. Más información sobre clasificadores de entrenamiento y prueba está enclasificación estadística . [63] Otro método que utiliza el mismo conjunto de datos de resonancia magnética funcional para el reconocimiento visual de objetos en el cerebro humano depende del análisis de patrones de múltiples voxel (vóxeles de resonancia magnética funcional) y el aprendizaje de múltiples vistas que se describe en, [64] este método utilizó una búsqueda metaheurística e información mutua para eliminar voxels ruidosos y seleccionar las señales NEGRITAS significativas.

Combinando con otros métodos [ editar ]

Es común combinar la adquisición de señales de resonancia magnética funcional con el seguimiento de las respuestas y los tiempos de reacción de los participantes. Las medidas fisiológicas como la frecuencia cardíaca, la respiración, la conductancia de la piel (tasa de sudoración) y los movimientos oculares a veces se capturan simultáneamente con fMRI. El método también se puede combinar con otras técnicas de obtención de imágenes cerebrales, como la estimulación transcraneal , la estimulación cortical directa y, especialmente, el EEG . [65] El procedimiento de resonancia magnética funcional también se puede combinar con la espectroscopia de infrarrojo cercano (NIRS) para tener información adicional sobre la oxihemoglobina y la desoxihemoglobina.

La técnica de resonancia magnética funcional puede complementar o complementar otras técnicas debido a sus fortalezas y brechas únicas. Puede registrar señales cerebrales de forma no invasiva sin los riesgos de radiación ionizante inherentes a otros métodos de exploración, como la tomografía computarizada o la PET . [66] También puede registrar señales de todas las regiones del cerebro, a diferencia de EEG / MEG, que están sesgadas hacia la superficie cortical. [67]Pero la resolución temporal de la fMRI es más pobre que la del EEG, ya que el HDR tarda decenas de segundos en alcanzar su punto máximo. La combinación de EEG con fMRI es por lo tanto potencialmente poderosa porque los dos tienen fortalezas complementarias: EEG tiene alta resolución temporal y fMRI alta resolución espacial. Pero la adquisición simultánea debe tener en cuenta la señal de EEG del flujo sanguíneo variable desencadenado por el campo de gradiente de fMRI y la señal de EEG del campo estático. [68] Para obtener más detalles, consulte EEG vs fMRI .

Si bien la fMRI se destaca por su potencial para capturar procesos neuronales asociados con la salud y la enfermedad, las técnicas de estimulación cerebral como la estimulación magnética transcraneal (TMS) tienen el poder de alterar estos procesos neuronales. Por lo tanto, se necesita una combinación de ambos para investigar los mecanismos de acción del tratamiento con TMS y, por otro lado, introducir la causalidad en observaciones correlacionales por lo demás puras. La configuración actual de vanguardia para estos experimentos simultáneos de TMS / fMRI comprende una bobina de cabeza de gran volumen, generalmente una bobina de jaula de pájaros, con la bobina de TMS compatible con MR que se monta dentro de esa bobina de jaula de pájaros. Se aplicó en una multitud de experimentos que estudiaron las interacciones locales y de red. Sin emabargo,Las configuraciones clásicas con la bobina TMS colocada dentro de la bobina de cabeza tipo jaula para pájaros de MR se caracterizan por una mala relación señal / ruido en comparación con las matrices de recepción multicanal que se utilizan en la neuroimagen clínica en la actualidad. Además, la presencia de la bobina TMS dentro de la bobina MR en forma de jaula provoca artefactos debajo de la bobina TMS, es decir, en el objetivo de estimulación. Por estas razones, actualmente se desarrollaron nuevas matrices de bobinas MR.[69] dedicado a experimentos concurrentes de TMS / fMRI. [70]

Problemas en fMRI [ editar ]

Diseño [ editar ]

Si la condición de línea de base está demasiado cerca de la activación máxima, es posible que ciertos procesos no se representen adecuadamente. [71] Otra limitación en el diseño experimental es el movimiento de la cabeza, que puede conducir a cambios artificiales de intensidad de la señal de fMRI. [71]

Diseño de bloques versus diseño relacionado con eventos [ editar ]

En un diseño de bloque, dos o más condiciones se alternan por bloques. Cada bloque tendrá una duración de un cierto número de exploraciones de resonancia magnética funcional y dentro de cada bloque solo se presenta una condición. Al hacer que las condiciones difieran solo en el proceso cognitivo de interés, la señal de resonancia magnética funcional que diferencia las condiciones debe representar este proceso cognitivo de interés. Esto se conoce como el paradigma de la resta. [72] El aumento de la señal de resonancia magnética funcional en respuesta a un estímulo es aditivo. Esto significa que la amplitud de la respuesta hemodinámica(HDR) aumenta cuando se presentan múltiples estímulos en rápida sucesión. Cuando cada bloque se alterna con una condición de reposo en la que el HDR tiene tiempo suficiente para volver a la línea de base, se introduce una cantidad máxima de variabilidad en la señal. Como tal, concluimos que los diseños de bloques ofrecen un poder estadístico considerable. [73] [74] Sin embargo, este método tiene serios inconvenientes, ya que la señal es muy sensible a la deriva de la señal, como el movimiento de la cabeza, especialmente cuando solo se utilizan unos pocos bloques. Otro factor limitante es una mala elección de la línea de base, ya que puede evitar que se extraigan conclusiones significativas. También hay problemas con muchas tareas que carecen de la capacidad de repetirse. Dado que dentro de cada bloque solo se presenta una condición, la aleatorizaciónde tipos de estímulo no es posible dentro de un bloque. Esto hace que el tipo de estímulo dentro de cada bloque sea muy predecible. Como consecuencia, los participantes pueden tomar conciencia del orden de los eventos. [73] [74]

Los diseños relacionados con eventos permiten más pruebas en el mundo real, sin embargo, el poder estadístico de los diseños relacionados con eventos es inherentemente bajo, porque el cambio de señal en la señal BOLD fMRI después de una presentación de un solo estímulo es pequeño. [75] [76]

Tanto los diseños de bloques como los relacionados con eventos se basan en el paradigma de la resta , que asume que los procesos cognitivos específicos se pueden sumar de forma selectiva en diferentes condiciones. Se supone que cualquier diferencia en el flujo sanguíneo (la señal BOLD) entre estas dos condiciones refleja el proceso cognitivo diferente. Además, este modelo asume que un proceso cognitivo puede agregarse selectivamente a un conjunto de procesos cognitivos activos sin afectarlos. [72] [ aclaración necesaria ]

Condiciones de referencia frente a condiciones de actividad [ editar ]

El cerebro nunca está completamente en reposo. Nunca deja de funcionar y de disparar señales neuronales, además de utilizar oxígeno mientras la persona en cuestión esté viva. De hecho, en el estudio de Stark y Squire de 2001 [77] Cuando cero no es cero: el problema de las condiciones de referencia ambiguas en la resonancia magnética funcional, la actividad en el lóbulo temporal medial (así como en otras regiones del cerebro) fue sustancialmente mayor durante el reposo que durante varias condiciones de referencia alternativas. El efecto de esta actividad elevada durante el descanso fue reducir, eliminar o incluso revertir el signo de la actividad durante las condiciones de la tarea relevantes para las funciones de la memoria. Estos resultados demuestran que los períodos de descanso están asociados con una actividad cognitiva significativa y, por lo tanto, no son una línea de base óptima para las tareas cognitivas. Para discernir las condiciones de activación y de línea de base es necesario interpretar mucha información. Esto incluye situaciones tan simples como respirar. Los bloqueos periódicos pueden dar como resultado datos idénticos de otra variación en los datos si la persona respira a una frecuencia regular de 1 respiración / 5 segundos, y los bloqueos ocurren cada 10 segundos, lo que afecta los datos.

Inferencia inversa [ editar ]

Los métodos de neuroimagen como la resonancia magnética funcional y la resonancia magnética ofrecen una medida de la activación de ciertas áreas del cerebro en respuesta a las tareas cognitivas que se realizan durante el proceso de escaneo. Los datos obtenidos durante este tiempo permiten a los neurocientíficos cognitivos obtener información sobre el papel de determinadas regiones del cerebro en la función cognitiva. [78] Sin embargo, surge un problema cuando los investigadores afirman que ciertas regiones del cerebro identifican la activación de procesos cognitivos previamente etiquetados. [79] Poldrack [80] describe claramente este problema:

El tipo habitual de inferencia que se extrae de los datos de neuroimagen es de la forma "si el proceso cognitivo X está activado, entonces el área Z del cerebro está activa". La lectura de las secciones de discusión de algunos artículos de resonancia magnética funcional revelará rápidamente, sin embargo, una epidemia de razonamiento que toma la siguiente forma:
(1) En el presente estudio, cuando se presentó la comparación de tareas A, el área Z del cerebro estaba activa.
(2) En otros estudios, cuando el proceso cognitivo X estaba supuestamente comprometido, el área Z del cerebro estaba activa.
(3) Por lo tanto, la actividad del área Z en el presente estudio demuestra la participación del proceso cognitivo X mediante la comparación de tareas A.
Esta es una "inferencia inversa", ya que razona hacia atrás desde la presencia de activación cerebral hasta la participación de una función cognitiva particular.

La inferencia inversa demuestra la falacia lógica de afirmar lo que acaba de encontrar, aunque esta lógica podría estar respaldada por casos en los que un determinado resultado se genera únicamente por una ocurrencia específica. Con respecto a la función del cerebro y del cerebro, es raro que una región particular del cerebro sea activada únicamente por un proceso cognitivo. [80] Algunas sugerencias para mejorar la legitimidad de la inferencia inversa han incluido tanto aumentar la selectividad de la respuesta en la región del cerebro de interés como aumentar la probabilidad previa del proceso cognitivo en cuestión. [80] Sin embargo, Poldrack [78] sugiere que la inferencia inversa debe usarse simplemente como una guía para dirigir una investigación adicional en lugar de un medio directo para interpretar los resultados.

Inferencia directa [ editar ]

La inferencia directa es un método basado en datos que utiliza patrones de activación cerebral para distinguir entre teorías cognitivas en competencia. Comparte características con la lógica de disociación de la psicología cognitiva y el encadenamiento hacia adelante de la filosofía . Por ejemplo, Henson [81] analiza la contribución de la inferencia directa al debate de la " teoría del proceso único frente a la teoría del proceso dual " con respecto a la memoria de reconocimiento . La inferencia directa apoya la teoría del proceso dual al demostrar que hay dos patrones de activación cerebral cualitativamente diferentes cuando se distingue entre " recordar y conocer juicios ". El principal problema con la inferencia directa es que es un método correlacional. Por lo tanto, no se puede estar completamente seguro de que las regiones del cerebro activadas durante el proceso cognitivo sean completamente necesarias para la ejecución de esos procesos. [78] De hecho, hay muchos casos conocidos que demuestran precisamente eso. Por ejemplo, se ha demostrado que el hipocampo se activa durante el condicionamiento clásico , [82] sin embargo, los estudios de lesiones han demostrado que el condicionamiento clásico puede ocurrir sin el hipocampo. [83]

Riesgos [ editar ]

El riesgo más común para los participantes en un estudio de resonancia magnética funcional es la claustrofobia [84] y se han informado riesgos de que las mujeres embarazadas pasen por el proceso de exploración. [85] Las sesiones de escaneo también someten a los participantes a fuertes ruidos agudos de las fuerzas de Lorentz inducidas en las bobinas de gradiente por la corriente que cambia rápidamente en el poderoso campo estático. El cambio de gradiente también puede inducir corrientes en el cuerpo que causan hormigueo en los nervios. Dispositivos médicos implantados como marcapasospodría funcionar mal debido a estas corrientes. El campo de radiofrecuencia de la bobina de excitación puede calentar el cuerpo, y esto debe vigilarse con más cuidado en los que tienen fiebre, los diabéticos y los que tienen problemas circulatorios. La quema local de collares de metal y otras joyas también es un riesgo. [86]

El fuerte campo magnético estático puede causar daños al atraer objetos de metal pesado cercanos y convertirlos en proyectiles. [87]

No existe ningún riesgo comprobado de daño biológico incluso por campos magnéticos estáticos muy potentes. [88] [89] Sin embargo, los efectos genotóxicos (es decir, potencialmente cancerígenos) de la resonancia magnética se han demostrado in vivo e in vitro, [90] [91] [92] [93] lo que llevó a una revisión reciente a recomendar "la necesidad de estudios adicionales y uso prudente para evitar exámenes innecesarios, de acuerdo con el principio de precaución ". [89]En una comparación de los efectos genotóxicos de la resonancia magnética en comparación con los de las tomografías computarizadas, Knuuti et al. informó que, aunque el daño del ADN detectado después de la resonancia magnética estaba en un nivel comparable al producido por las exploraciones con radiación ionizante (angiografía coronaria por tomografía computarizada de baja dosis, imágenes nucleares y angiografía de rayos X), las diferencias en el mecanismo por el cual este daño toma lugar sugiere que se desconoce el riesgo de cáncer de la resonancia magnética, si lo hay. [94]

Métodos avanzados [ editar ]

Los primeros estudios de resonancia magnética funcional validaron la técnica frente a la actividad cerebral conocida, a partir de otras técnicas, por correlacionarse con las tareas. A principios de la década de 2000, los estudios de resonancia magnética funcional comenzaron a descubrir nuevas correlaciones. Aún así, sus desventajas técnicas han impulsado a los investigadores a probar formas más avanzadas de aumentar el poder de los estudios clínicos y de investigación.

Mejor resolución espacial [ editar ]

La resonancia magnética, en general, tiene una mejor resolución espacial que EEG y MEG, pero no tan buena resolución como los procedimientos invasivos como los electrodos unitarios. Mientras que las resoluciones típicas están en el rango de los milímetros, la espectroscopia de resonancia magnética o resonancia magnética de ultra alta resolución funciona a una resolución de decenas de micrómetros. Utiliza 7 campos T, escáneres de pequeño calibre que pueden adaptarse a animales pequeños como ratas y agentes de contraste externos como el óxido de hierro fino. La adaptación de un humano requiere escáneres de mayor calibre, que hacen que las intensidades de campo más altas sean más difíciles de lograr, especialmente si el campo tiene que ser uniforme; también requiere un contraste interno como BOLD o un agente de contraste externo no tóxico a diferencia del óxido de hierro.

La obtención de imágenes en paralelo es otra técnica para mejorar la resolución espacial. Utiliza múltiples bobinas para excitación y recepción. La resolución espacial mejora como la raíz cuadrada del número de bobinas utilizadas. Esto se puede hacer con una matriz en fase donde las bobinas se combinan en paralelo y a menudo muestrean áreas superpuestas con espacios en el muestreo o con matrices de bobinas masivas, que son un conjunto mucho más denso de receptores separados de las bobinas de excitación. Sin embargo, estos captan mejor las señales de la superficie del cerebro y menos bien de estructuras más profundas como el hipocampo . [ cita requerida ]

Mejor resolución temporal [ editar ]

La resolución temporal de la fMRI está limitada por: (1) el mecanismo de retroalimentación que aumenta el flujo sanguíneo operando lentamente; (2) tener que esperar hasta que se recupere la magnetización neta antes de volver a muestrear una rodaja; y (3) tener que adquirir múltiples cortes para cubrir todo el cerebro o la región de interés. Las técnicas avanzadas para mejorar la resolución temporal abordan estos problemas. El uso de múltiples bobinas acelera el tiempo de adquisición en proporción exacta a las bobinas utilizadas. Otra técnica es decidir qué partes de la señal importan menos y eliminarlas. Esto podría ser aquellas secciones de la imagen que se repiten a menudo en un mapa espacial (es decir, pequeños grupos que salpican la imagen periódicamente) o aquellas secciones que se repiten con poca frecuencia (grupos más grandes). El primero, un filtro de paso alto en el espacio k, ha sido propuesto por Gary H. Glovery colegas de Stanford . Estos mecanismos asumen que el investigador tiene una idea de la forma esperada de la imagen de activación.

El EPI de eco de gradiente típico usa dos bobinas de gradiente dentro de un corte y enciende primero una bobina y luego la otra, trazando un conjunto de líneas en el espacio k. Activar ambas bobinas de gradiente puede generar líneas en ángulo, que cubren el mismo espacio de cuadrícula más rápido. Ambas bobinas de gradiente también se pueden encender en una secuencia específica para trazar una forma de espiral en el espacio k. Esta secuencia de imágenes en espiral adquiere imágenes más rápido que las secuencias de eco de gradiente, pero necesita más transformaciones matemáticas (y suposiciones consiguientes) ya que la conversión de nuevo al espacio de vóxeles requiere que los datos estén en forma de cuadrícula (un conjunto de puntos igualmente espaciados en direcciones horizontales y verticales) .

Nuevos mecanismos de contraste [ editar ]

El contraste BOLD depende del flujo sanguíneo, que es lento en respuesta a estímulos y sujeto a influencias ruidosas. Otros biomarcadores que ahora se analizan para proporcionar un mejor contraste incluyen la temperatura, la acidez / alcalinidad (pH), los agentes sensibles al calcio, el campo magnético neuronal y el efecto Lorentz. El contraste de temperatura depende de los cambios en la temperatura del cerebro debido a su actividad. La quema inicial de glucosa eleva la temperatura y la afluencia posterior de sangre fresca y fría la reduce. [ cita requerida ] Estos cambios alteran las propiedades magnéticas del tejido. Dado que el contraste interno es demasiado difícil de medir, agentes externos como el tulioLos compuestos se utilizan para mejorar el efecto. El contraste basado en el pH depende de los cambios en el equilibrio ácido / alcalino de las células cerebrales cuando se activan. Esto con demasiada frecuencia utiliza un agente externo. Los agentes sensibles al calcio hacen que la resonancia magnética sea más sensible a las concentraciones de calcio, y los iones de calcio a menudo son los mensajeros de las vías de señalización celular en las neuronas activas. El contraste del campo magnético neuronal mide los cambios magnéticos y eléctricos de la activación neuronal directamente. Las imágenes con efecto de Lorentz intentan medir el desplazamiento físico de las neuronas activas que transportan una corriente eléctrica dentro del fuerte campo estático. [95]

Uso comercial [ editar ]

Algunos experimentos han demostrado los correlatos neuronales de las preferencias de marca de las personas. Samuel M. McClure usó fMRI para mostrar que la corteza prefrontal dorsolateral , el hipocampo y el mesencéfalo eran más activos cuando las personas bebían Coca-Cola a sabiendas que cuando bebían Coca-Cola sin etiqueta. [96] Otros estudios han mostrado la actividad cerebral que caracteriza la preferencia de los hombres por los autos deportivos, e incluso diferencias entre demócratas y republicanos en su reacción a los comerciales de campaña con imágenes de los ataques del 11 de septiembre. Las empresas de neuromarketing han aprovechado estos estudios como una mejor herramienta para sondear las preferencias de los usuarios que la técnica de encuesta convencional. Una de esas empresas fue BrightHouse, [97]ahora apaga [98] . Otro es Neurosense, con sede en Oxford, Reino Unido, [99] que aconseja a los clientes cómo podrían utilizar la fMRI como parte de su actividad comercial de marketing. [100] Un tercero es Sales Brain en California. [101]

Se han creado al menos dos empresas para utilizar fMRI en la detección de mentiras : No Lie MRI y Cephos Corporation [102] . No Lie MRI cobra cerca de $ 5000 por sus servicios. Estas empresas dependen de pruebas como la de un estudio de Joshua Greene de la Universidad de Harvard que sugiere que la corteza prefrontal es más activa en aquellos que contemplan la posibilidad de mentir. [103]

Sin embargo, todavía existe una gran controversia sobre si estas técnicas son lo suficientemente fiables para ser utilizadas en un entorno legal [104] . Algunos estudios indican que, si bien existe una correlación positiva general, existe una gran variación entre los hallazgos y, en algunos casos, una dificultad considerable para replicar los hallazgos. [105] Un magistrado federal de Tennessee prohibió las pruebas de resonancia magnética funcional para respaldar la afirmación de un acusado de decir la verdad, con el argumento de que tales exploraciones no están a la altura del estándar legal de evidencia científica. [106] . La mayoría de los investigadores están de acuerdo en que no se ha establecido la capacidad de la resonancia magnética funcional para detectar el engaño en un entorno de la vida real. [8] [107]

El uso de la resonancia magnética funcional se ha dejado fuera de los debates legales a lo largo de su historia. No se ha permitido el uso de esta tecnología debido a lagunas en la evidencia que respalda la fMRI. Primero, la mayor parte de la evidencia que respalda la precisión de las fMRI se realizó en un laboratorio bajo circunstancias controladas con hechos sólidos. Este tipo de prueba no pertenece a la vida real. Los escenarios de la vida real pueden ser mucho más complicados con muchos otros factores que afectan. [108]Se ha demostrado que muchos otros factores afectan a BOLD además de una mentira típica. Se han realizado pruebas que muestran que el consumo de drogas altera el flujo sanguíneo en el cerebro, lo que afecta drásticamente el resultado de las pruebas BOLD. Además, las personas con enfermedades o trastornos como la esquizofrenia o la mentira compulsiva también pueden producir resultados anormales. Por último, existe una cuestión ética relacionada con la exploración por resonancia magnética funcional. Esta prueba de BOLD ha generado controversias sobre si las fMRI son una invasión de la privacidad. Ser capaz de escanear e interpretar lo que la gente piensa puede considerarse inmoral y la controversia aún continúa. [109]

Debido a estos factores y más, la evidencia de resonancia magnética funcional se ha excluido de cualquier forma de sistema legal. La prueba es demasiado incontrolada e impredecible. Por lo tanto, se ha dicho que la resonancia magnética funcional tiene muchas más pruebas por hacer antes de que pueda considerarse viable a los ojos del sistema legal. [110]

Crítica [ editar ]

Algunos académicos han criticado los estudios de resonancia magnética funcional por análisis estadísticos problemáticos, a menudo basados ​​en estudios de baja potencia y muestras pequeñas. [111] [112] Otros investigadores de fMRI han defendido su trabajo como válido. [113] En 2018, Turner y sus colegas sugirieron que los tamaños pequeños afectan la replicabilidad de los estudios de resonancia magnética funcional basados ​​en tareas y afirmaron que incluso los conjuntos de datos con al menos 100 participantes, los resultados pueden no estar bien replicados, [114] aunque hay debates sobre eso. [115] [116]

En un estudio de resonancia magnética funcional real pero satírico, a un salmón muerto se le mostraron imágenes de humanos en diferentes estados emocionales. Los autores proporcionaron evidencia, de acuerdo con dos pruebas estadísticas diferentes de uso común, de áreas en el cerebro del salmón que sugieren una actividad significativa. El estudio se utilizó para resaltar la necesidad de análisis estadísticos más cuidadosos en la investigación de fMRI, dada la gran cantidad de vóxeles en una exploración de fMRI típica y el problema de las comparaciones múltiples . [117] [118] Antes de que se hicieran públicas las controversias en 2010, entre el 25% y el 40% de los estudios sobre resonancia magnética funcional que se publicaban no utilizaban las comparaciones corregidas. Pero para 2012, ese número se había reducido al 10%. [119]La Dra. Sally Satel, escribiendo en Time, advirtió que, si bien los escáneres cerebrales tienen valor científico, las áreas cerebrales individuales a menudo tienen múltiples propósitos y las "inferencias inversas", como se usan comúnmente en los informes de prensa, tienen una gran posibilidad de sacar conclusiones inválidas. [120] En 2015, se descubrió que se encontró un error estadístico en los cálculos de fMRI que probablemente invalidaron al menos 40.000 estudios de fMRI anteriores a 2015, y los investigadores sugieren que no se puede confiar en los resultados anteriores a la corrección del error. [121] [122] Además, más tarde se demostró que la forma en que se establecen los parámetros en el software determina la tasa de falsos positivos. En otras palabras, el resultado del estudio se puede determinar cambiando los parámetros del software. [123]

En 2020, el profesor Ahmad Hariri, (Universidad de Duke), uno de los primeros investigadores en usar fMRI, realizó un experimento a gran escala que buscaba probar la confiabilidad de fMRI en personas individuales. En el estudio, copió protocolos de 56 artículos publicados en psicología que usaban fMRI. Los resultados sugieren que la fMRI tiene poca confiabilidad cuando se trata de casos individuales, pero buena confiabilidad cuando se trata de patrones generales de pensamiento humano [124] [125] [126]

Daniel Amen , el psiquiatra autor del libro Change Your Brain & Change Your Life , utiliza tomografía computarizada por emisión de fotón único, o SPECT, escáneres de la actividad cerebral en un intento de comparar la actividad del cerebro de una persona con un modelo saludable conocido. Algunos dicen que sus clínicas exponen a las personas a radiaciones nocivas sin un beneficio claro. [ cita requerida ]

Ver también [ editar ]

  • Función del cerebro
  • Mapeo cerebral
  • Resonancia magnética funcional relacionada con eventos
  • Neuroimagen funcional
  • Imagen de ultrasonido funcional
  • Lista de bases de datos de neurociencia
  • Mejora de la señal mediante protones de agua extravasculares (SEEP fMRI)

Notas [ editar ]

Citas [ editar ]

  1. ^ "Resonancia magnética, una introducción crítica revisada por pares; resonancia magnética funcional" . Foro Europeo de Resonancia Magnética . Consultado el 17 de noviembre de 2014 .
  2. ^ Huettel, Song y McCarthy (2009)
  3. ^ Logothetis, NK ; Pauls, Jon; Auguth, M .; Trinath, T .; Oeltermann, A. (julio de 2001). "Una investigación neurofisiológica de la base de la señal BOLD en fMRI". Naturaleza . 412 (6843): 150-157. Código Bib : 2001Natur.412..150L . doi : 10.1038 / 35084005 . PMID 11449264 . S2CID 969175 . Nuestros resultados muestran inequívocamente que un aumento espacialmente localizado en el contraste BOLD refleja directa y monótonamente un aumento en la actividad neuronal.  
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Referencias [ editar ]

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Libros de texto [ editar ]

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  • Roberto Cabeza y Alan Kingstone, Editores, Manual de neuroimagen funcional de la cognición, segunda edición , MIT Press, 2006, ISBN 0-262-03344-5 
  • Huettel, SA; Song, AW; McCarthy, G., Imagen de resonancia magnética funcional , segunda edición , 2009, Massachusetts: Sinauer, ISBN 978-0-87893-286-3 

Lectura adicional [ editar ]

  • Langleben, DD; Schroeder, L .; Maldjian, JA; Gur, RC; McDonald, S .; Ragland, JD; O'Brien, CP; Childress, AR (marzo de 2002). "Actividad cerebral durante el engaño simulado: un estudio de resonancia magnética funcional relacionada con eventos". NeuroImage . 15 (3): 727–732. doi : 10.1006 / nimg.2001.1003 . PMID  11848716 . S2CID  14676750 .
  • Mehagnoul-Schipper, D. Jannet; van der Kallen, Bas FW; Colier, Willy NJM; van der Sluijs, Marco C .; van Erning, Leon J.Th.O .; Thijssen, Henk OM; Oeseburg, Berend; Hoefnagels, Willibrord HL; Jansen, René WMM (mayo de 2002). "Medidas simultáneas de los cambios de oxigenación cerebral durante la activación cerebral por espectroscopia de infrarrojo cercano y resonancia magnética funcional en sujetos sanos jóvenes y ancianos" . Cartografía del cerebro humano . 16 (1): 14-23. doi : 10.1002 / hbm.10026 . PMC  6871837 . PMID  11870923 .
  • Sally Satel; Scott O. Lilienfeld (2015). Lavado de cerebro: el atractivo seductor de la neurociencia sin sentido . Libros básicos. ISBN 978-0465062911.

Enlaces externos [ editar ]

  • www.mri-tutorial.com MRI-TUTORIAL.COM - Un repositorio de aprendizaje gratuito sobre neuroimagen
  • Proyecto BrainMapping.ORG : sitio web de la comunidad para obtener información sobre mapas cerebrales y métodos
  • Videos de fMRI en RadiologyTube.com - Una colección de videos de fMRI
  • Programa de la Universidad de Columbia para Ciencias Cognitivas y de Imágenes: fMRI