Analizar la actividad cerebral puede ayudar a detectar el autismo
En un pequeño estudio, investigadores de la Facultad de Medicina de la Universidad Case Western Reserve en Ohio y la Universidad de Toronto utilizaron magnetoencefalografía (MEG) para registrar y analizar patrones de actividad cerebral. MEG mide los campos magnéticos generados por corrientes eléctricas en las neuronas del cerebro, explican los investigadores.
Querían determinar la conectividad funcional del cerebro, que describen como la comunicación del cerebro de una región a otra.
Según Roberto Fernández Galán, Ph.D., profesor asistente de neurociencias en Case Western Reserve que dirigió el equipo de investigación, el método detectó el trastorno del espectro autista (TEA) con un 94 por ciento de precisión.
“Hicimos la pregunta, '¿Se puede distinguir un cerebro autista de un cerebro no autista simplemente mirando los patrones de actividad neuronal?' Y, de hecho, se puede”, dijo Galán. "Este descubrimiento abre la puerta a herramientas cuantitativas que complementan las herramientas de diagnóstico existentes para el autismo basadas en pruebas de comportamiento".
En un estudio de 19 niños, incluidos nueve con TEA, 141 sensores rastrearon la actividad de la corteza de cada niño. Los sensores registraron cómo las diferentes regiones interactuaban entre sí mientras estaban en reposo.
Los investigadores dijeron que encontraron conexiones significativamente más fuertes entre las áreas frontal y posterior del cerebro en los niños con autismo. Notaron que había un flujo asimétrico de información a la región frontal, pero no al revés.
La comprensión de la direccionalidad de las conexiones puede ayudar a identificar anomalías anatómicas en el cerebro de los niños con autismo, teorizaron los investigadores. La mayoría de las medidas actuales de conectividad funcional no indican la direccionalidad de las interacciones, señalan.
“No se trata solo de quién está conectado con quién, sino de quién conduce a quién”, dijo Galán.
El nuevo método también permitió a los investigadores medir el ruido de fondo, descrito como "la entrada espontánea que impulsa la actividad del cerebro en reposo".
Un mapa espacial de estas entradas demostró que había más complejidad y estructura en el grupo de control que en el grupo de TEA, que tenía menos variedad y complejidad. Según los investigadores, esta característica ofrecía una mejor discriminación entre los dos grupos, proporcionando una medida de criterios aún más sólida que la conectividad funcional sola, con un 94 por ciento de precisión.
La Oficina de Transferencia de Tecnología de Case Western Reserve ha presentado una solicitud de patente provisional para el algoritmo de análisis, que investiga la actividad del cerebro en reposo. Galán dijo que él y sus colegas esperan colaborar con otros en el campo del autismo con énfasis en la investigación clínica y traslacional.
Los hallazgos de las últimas investigaciones aparecen en la revista en línea. MÁS UNO.
Fuente: Universidad Case Western Reserve
