IRMf en estado de reposo

El estado de reposo fMRI ( rsfMRI o R-fMRI ) es un método de resonancia magnética funcional (fMRI) que se utiliza en el mapeo del cerebro para evaluar las interacciones regionales que ocurren en un estado de reposo o de tarea negativa, cuando no se está realizando una tarea explícita. . [3] [4] En el cerebro se identifican varias condiciones de estado de reposo, una de las cuales es la red en modo predeterminado . [5] Estas condiciones del estado del cerebro en reposo se observan a través de cambios en el flujo sanguíneo en el cerebro, lo que crea lo que se conoce como una señal dependiente del nivel de oxígeno en sangre (BOLD) que se puede medir mediante fMRI.

IRMf en estado de reposo
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Película de la señal BOLD in vivo de la superficie cortical de un sujeto humano de HCP , adquirida usando fMRI en estado de reposo, preprocesada para suprimir el ruido en los datos [1] [2] y reproducida en tiempo real. Las intensidades de la señal BOLD se visualizan en una superficie cortical suavizada. En cada punto de la corteza , el color blanco representa la señal BOLD promedio, mientras que los colores azul y rojo representan una señal más baja y más alta que la señal BOLD promedio, respectivamente. [2]
Propósitoevaluar las interacciones regionales que ocurren en estado de reposo (mapeo cerebral)

Debido a que la actividad cerebral es intrínseca, presente incluso en ausencia de una tarea impulsada externamente, cualquier región del cerebro tendrá fluctuaciones espontáneas en la señal BOLD. El enfoque del estado de reposo es útil para explorar la organización funcional del cerebro y examinar si está alterada en trastornos neurológicos o mentales . Debido al aspecto del estado de reposo de estas imágenes, se pueden recopilar datos de una variedad de grupos de pacientes, incluidas personas con discapacidad intelectual, grupos pediátricos e incluso aquellos que están inconscientes. [6] [7] La investigación de la conectividad funcional en estado de reposo ha revelado una serie de redes que se encuentran consistentemente en sujetos sanos, en diferentes etapas de conciencia y entre especies, y representan patrones específicos de actividad sincrónica. [8] [9] [10]

fMRI images from a study showing parts of the brain lighting up on seeing houses and other parts on seeing faces
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 mejor coincidencia.

La resonancia magnética funcional (resonancia magnética funcional o fMRI) es un procedimiento específico de resonancia magnética (IRM) que mide la actividad cerebral mediante la detección de cambios asociados en el flujo sanguíneo. Más específicamente, la actividad cerebral se mide a través de una señal BOLD de baja frecuencia en el cerebro. [11]

El procedimiento es similar a la resonancia magnética, pero utiliza el cambio en la magnetización entre la sangre rica en oxígeno y la sangre pobre en oxígeno como medida básica. Esta medida se corrompe con frecuencia por el ruido de diversas fuentes y, por lo tanto, se utilizan procedimientos estadísticos para extraer la señal subyacente. La activación cerebral resultante se puede presentar 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. [12]

La IRMF se utiliza tanto en investigación como, en menor medida, en entornos clínicos. También se puede combinar y complementar con otras medidas de fisiología cerebral como EEG y NIRS . [13] [14] El etiquetado de espín arterial fMRI se puede utilizar como un enfoque complementario para evaluar las funciones cerebrales en reposo. [15]

La respuesta fisiológica del flujo sanguíneo decide en gran medida la sensibilidad temporal, qué tan bien se pueden medir las neuronas que están activas en BOLD fMRI. El parámetro básico de resolución de tiempo es la frecuencia de muestreo , o TR, que 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 segundos). Para fMRI específicamente, se supone que 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 más rápidos solo ayuda a mapear fluctuaciones más rápidas, como las señales respiratorias y de frecuencia cardíaca. [dieciséis]

Mientras que la fMRI se esfuerza por medir la actividad neuronal en el cerebro, la señal BOLD puede verse influenciada por muchos otros factores fisiológicos además de la actividad neuronal. Por ejemplo, las fluctuaciones respiratorias y los ciclos cardiovasculares afectan la señal BOLD que se mide en el cerebro y, por lo tanto, generalmente se intenta eliminar durante el procesamiento de los datos brutos de fMRI. Debido a estas fuentes de ruido, ha habido muchos expertos que se han acercado muy escépticamente a la idea de la resonancia magnética funcional en estado de reposo durante los primeros usos de la resonancia magnética funcional. Solo ha sido muy recientemente que los investigadores se han sentido seguros de que la señal que se mide no es un artefacto causado por otra función fisiológica. [17]

La conectividad funcional en estado de reposo entre regiones cerebrales espacialmente distintas refleja la historia repetida de patrones de coactivación dentro de estas regiones, lo que sirve como una medida de plasticidad . [18]

Bharat Biswal

En 1992, Bharat Biswal comenzó su trabajo como estudiante de posgrado en la Facultad de Medicina de Wisconsin bajo la dirección de su asesor, James S. Hyde , y descubrió que el cerebro, incluso durante el reposo, contiene información sobre su organización funcional. Había utilizado la resonancia magnética funcional para estudiar cómo se comunican las diferentes regiones del cerebro mientras el cerebro está en reposo y no realiza ninguna tarea activa. Aunque en ese momento, la investigación de Biswal fue en su mayoría ignorada y atribuida a otra fuente de señal, su técnica de neuroimagen en reposo ahora se ha replicado ampliamente y se considera un método válido para mapear redes cerebrales funcionales. El mapeo de la actividad del cerebro mientras está en reposo tiene muchos potenciales para la investigación del cerebro e incluso ayuda a los médicos a diagnosticar diversas enfermedades del cerebro. [3]

Marcus Raichle

Los experimentos del laboratorio del neurólogo Marcus Raichle en la Facultad de Medicina de la Universidad de Washington y otros grupos mostraron que el consumo de energía del cerebro aumenta en menos del 5% de su consumo de energía de referencia mientras se realiza una tarea mental enfocada. Estos experimentos demostraron que el cerebro está constantemente activo con un alto nivel de actividad incluso cuando la persona no está involucrada en un trabajo mental enfocado (el estado de reposo). Su laboratorio se ha centrado principalmente en encontrar la base de esta actividad de reposo y se le atribuyen muchos descubrimientos revolucionarios. Estos incluyen la relativa independencia del flujo sanguíneo y el consumo de oxígeno durante los cambios en la actividad cerebral, que proporcionó la base fisiológica de la resonancia magnética funcional, así como el descubrimiento de la conocida Red de modo predeterminado . [19]

Funcional

La conectividad funcional es la conectividad entre regiones del cerebro que comparten propiedades funcionales. Más específicamente, se puede definir como la correlación temporal entre eventos neurofisiológicos espacialmente remotos, expresada como desviación de la independencia estadística a través de estos eventos en áreas y grupos neuronales distribuidos. [20] Esto se aplica tanto a los estudios de estado de reposo como de estado de tarea. Si bien la conectividad funcional puede referirse a correlaciones entre sujetos, carreras, bloques, ensayos o puntos de tiempo individuales, la conectividad funcional en estado de reposo se centra en la conectividad evaluada en puntos de tiempo BOLD individuales durante las condiciones de reposo. [21] La conectividad funcional también se evaluó utilizando la serie de tiempo de perfusión muestreada con fMRI de perfusión marcada con espín arterial. [22] La resonancia magnética de conectividad funcional (fcMRI), que puede incluir la resonancia magnética funcional en estado de reposo y la resonancia magnética basada en tareas, algún día podría ayudar a proporcionar diagnósticos más definitivos para los trastornos de salud mental como el trastorno bipolar y también puede ayudar a comprender el desarrollo y la progresión de la trastorno de estrés traumático, así como evaluar el efecto del tratamiento. [23] Se ha sugerido que la conectividad funcional es una expresión del comportamiento de la red subyacente a la función cognitiva de alto nivel en parte porque, a diferencia de la conectividad estructural, la conectividad funcional a menudo cambia en el orden de segundos como en el caso de la conectividad funcional dinámica .

Estudio que muestra cuatro redes funcionales que resultaron ser muy consistentes entre los sujetos. Estos módulos incluyen las cortezas visual (amarillo), sensorial / motora (naranja) y de los ganglios basales (rojo), así como la red de modo predeterminado (cingulado posterior, lóbulos parietales inferiores y circunvolución frontal medial; granate).

Red de modo predeterminado

La red de modo predeterminado (DMN) es una red de regiones del cerebro que están activas cuando una persona está despierta y en reposo. [24] La red de modo predeterminado es un sistema cerebral interconectado y anatómicamente definido que se activa preferentemente cuando las personas se centran en tareas internas como soñar despierto, imaginar el futuro, recuperar recuerdos y evaluar las perspectivas de los demás. [25] Tiene una correlación negativa con los sistemas cerebrales que se enfocan en señales visuales externas. Es una de las redes más estudiadas presentes durante el estado de reposo y es una de las redes más fácilmente visualizadas. [26]

Otras redes de estado de reposo

Dependiendo del método de análisis del estado de reposo, los estudios de conectividad funcional han reportado una serie de redes neuronales que resultan estar fuertemente conectadas funcionalmente durante el reposo. Las redes clave, también denominadas componentes, que se informan con más frecuencia incluyen: el DMN, el componente sensorial / motor , el componente de control ejecutivo , hasta tres componentes visuales diferentes , dos componentes frontal / parietal lateralizados , el componente auditivo y el componente temporal. / componente parietal. [27] Como ya se informó, estas redes en estado de reposo consisten en regiones anatómicamente separadas pero funcionalmente conectadas que muestran un alto nivel de actividad de señal BOLD correlacionada. Se encuentra que estas redes son bastante consistentes entre los estudios, a pesar de las diferencias en las técnicas de adquisición y análisis de datos. [27] [28] Es importante destacar que la mayoría de estos componentes del estado de reposo representan redes funcionales conocidas, es decir, regiones que se sabe que comparten y apoyan las funciones cognitivas. [9]

Procesando datos

Existen muchos programas para el procesamiento y análisis de datos de resonancia magnética funcional en estado de reposo. Algunos de los programas más utilizados incluyen SPM , AFNI , FSL (especialmente Melodic para ICA), CONN , C-PAC y Connectome Computation System ( CCS ).

Métodos de análisis

Hay muchos métodos para adquirir y procesar datos de rsfMRI. Los métodos de análisis más populares se centran en componentes independientes o en regiones de correlación.

Análisis de componentes independientes

El análisis de componentes independientes (ICA) es un enfoque estadístico útil en la detección de redes en estado de reposo. ICA separa una señal en componentes espaciales y temporales que no se superponen. Se basa en gran medida en datos y permite una mejor eliminación de los componentes ruidosos de la señal (movimiento, deriva del escáner, etc.). También se ha demostrado que extrae de manera confiable la red en modo predeterminado, así como muchas otras redes con una consistencia muy alta. [29] [30] ICA permanece a la vanguardia de los métodos de investigación. [31]

Análisis regional

Otros métodos de las redes de observación y la conectividad en el cerebro incluyen el mapeo d a base de semilla y región de interés (ROI) métodos de análisis. En estos casos, la señal de solo un determinado vóxel o grupo de vóxeles conocidos como semilla o ROI se utilizan para calcular correlaciones con otros vóxeles del cerebro. Esto proporciona una visión mucho más precisa y detallada de la conectividad específica en áreas de interés del cerebro. [32] [33] También se puede promediar la conectividad general entre un ROI (como la corteza prefrontal) y todos los demás vóxeles del cerebro, lo que proporciona una medida de la conectividad cerebral global (GBC) específica para ese ROI. [34]

Otros métodos para caracterizar redes en estado de reposo incluyen correlación parcial, coherencia y coherencia parcial, relaciones de fase, distancia de distorsión temporal dinámica , agrupamiento y teoría de grafos. [35] [36] [37]

Fiabilidad y reproducibilidad

La resonancia magnética funcional en estado de reposo (rfMRI) puede obtener imágenes de fluctuaciones de baja frecuencia en las actividades cerebrales espontáneas, lo que representa una herramienta popular para la conectómica funcional a macroescala para caracterizar las diferencias interindividuales en la función cerebral normal, las asociaciones mente-cerebro y la varios trastornos. Esto sugiere confiabilidad y reproducibilidad para las medidas derivadas de rfMRI de la conectómica funcional del cerebro humano de uso común. Estas métricas tienen un gran potencial para acelerar la identificación de biomarcadores para diversas enfermedades cerebrales, lo que exige abordar la confiabilidad y la reproducibilidad en primer lugar. [38]

Esta imagen es de un estudio que utilizó la adquisición de fMRI y EEG en el estado de reposo. La fila de la izquierda muestra cortes sagitales, coronales y horizontales de las diez RSN. En el lado derecho se muestran los mapas de covarianza y t para las 8 bandas de frecuencia.

fMRI con EEG

Muchos expertos en imágenes creen que para obtener la mejor combinación de información espacial y temporal de la actividad cerebral, tanto la resonancia magnética funcional como la electroencefalografía (EEG) deben usarse simultáneamente. Esta técnica dual combina la capacidad bien documentada del EEG para caracterizar ciertos estados cerebrales con alta resolución temporal y para revelar patrones patológicos, con la capacidad de fMRI (descubierta más recientemente y menos entendida) para obtener imágenes de la dinámica de la sangre a través de todo el cerebro con alta resolución espacial. Hasta ahora, EEG-fMRI se ha visto principalmente como una técnica de fMRI en la que el EEG adquirido sincrónicamente se utiliza para caracterizar la actividad cerebral ('estado del cerebro') a lo largo del tiempo, lo que permite mapear (a través de mapeo paramétrico estadístico, por ejemplo) la hemodinámica asociada. cambios. [39]

El valor clínico de estos hallazgos es objeto de investigaciones en curso, pero las investigaciones recientes sugieren una confiabilidad aceptable para los estudios de EEG-fMRI y una mejor sensibilidad en un escáner de campo superior. Fuera del campo de la epilepsia, la EEG-fMRI se ha utilizado para estudiar las respuestas cerebrales relacionadas con eventos (desencadenadas por estímulos externos) y proporcionó nuevos conocimientos importantes sobre la actividad cerebral inicial durante la vigilia y el sueño en reposo. [40]

fMRI con TMS

La estimulación magnética transcraneal (EMT) utiliza campos magnéticos pequeños y relativamente precisos para estimular regiones de la corteza sin procedimientos invasivos peligrosos. Cuando estos campos magnéticos estimulan un área de la corteza, el flujo sanguíneo focal aumenta en el sitio de estimulación, así como en sitios distantes conectados anatómicamente a la ubicación estimulada. La tomografía por emisión de positrones (PET) se puede usar para obtener imágenes del cerebro y los cambios en el flujo sanguíneo y los resultados muestran regiones muy similares de conectividad que confirman las redes que se encuentran en los estudios de resonancia magnética funcional y el TMS también se puede usar para respaldar y proporcionar información más detallada sobre las regiones conectadas . [41]

Las posibles dificultades al utilizar rsfMRI para determinar la integridad funcional de la red son la contaminación de la señal BOLD por fuentes de ruido fisiológico como la frecuencia cardíaca, la respiración [42] [43] y el movimiento de la cabeza. [44] [45] [46] [47] Estos factores de confusión a menudo pueden sesgar los resultados en estudios en los que los pacientes se comparan con controles sanos en la dirección de los efectos hipotéticos, por ejemplo, se puede encontrar una menor coherencia en la red predeterminada en el paciente grupo, mientras que los grupos de pacientes también se movieron más durante la exploración. Además, se ha demostrado que el uso de regresión de señal global puede producir correlaciones artificiales entre un pequeño número de señales (por ejemplo, dos o tres). [48] Afortunadamente, el cerebro tiene muchas señales. [49]

La investigación que utiliza la resonancia magnética funcional en estado de reposo tiene el potencial de aplicarse en el contexto clínico, incluido el uso en la evaluación de muchas enfermedades y trastornos mentales diferentes . [50]

Condición de la enfermedad y cambios en la conectividad funcional del estado de reposo

  • Enfermedad de Alzheimer : conectividad disminuida [51]
  • Deterioro cognitivo leve : conectividad anormal [52]
  • Autismo : conectividad alterada [53] [54]
  • Depresión y efectos del tratamiento antidepresivo : conectividad anormal [55] [56] [57] [58]
  • Trastorno bipolar y efectos de los estabilizadores del estado de ánimo : conectividad y propiedades de red anormales [59] [60] [61] [62]
  • Esquizofrenia : redes interrumpidas [63]
  • Trastorno por déficit de atención con hiperactividad (TDAH): "redes pequeñas" alteradas y cambios en el tálamo [64]
  • Envejecimiento del cerebro : alteración de los sistemas cerebrales y la red motora [51]
  • Epilepsia : alteración y disminución / aumento de la conectividad [65]
  • Enfermedad de Parkinson : conectividad alterada [66]
  • Trastorno obsesivo compulsivo : aumento / disminución de la conectividad [67]
  • Trastorno de dolor : conectividad alterada [68] [69]
  • Anorexia nerviosa : alteraciones de la conectividad dentro de los circuitos corticolímbicos y de la corteza insular [70]

Otros tipos de aplicaciones clínicas actuales y futuras para la resonancia magnética funcional en estado de reposo incluyen la identificación de diferencias de grupo en la enfermedad cerebral, la obtención de información de diagnóstico y pronóstico, los estudios longitudinales y los efectos del tratamiento, la agrupación en estados de enfermedad heterogéneos y el mapeo preoperatorio y la intervención dirigida. [71] Como las mediciones del estado de reposo no tienen demandas cognitivas (en lugar de experimentos psicológicos que incluyen tareas), las personas con deterioro cognitivo también pueden medirse fácilmente.

  • Lista de software de conectividad funcional
  • Computación de imágenes médicas

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