Medidas de comunicación en redes cerebrales y su posible rol en la clasificación de patologías
Según la OMS, alrededor de 1 de cada 7 personas adultas en el mundo sufre algún tipo de migraña. Los síntomas típicos de migraña incluyen dolor de cabeza moderado a intenso, sensibilidad a la luz o sonidos y mareos o náuseas. La migraña crónica implica la presencia de dolores de cabeza 15 o más días...
Guardado en:
| Autor principal: | |
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| Formato: | Tesis NonPeerReviewed |
| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
2021
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| Materias: | |
| Acceso en línea: | http://ricabib.cab.cnea.gov.ar/1112/1/1Huttebraucker.pdf |
| Aporte de: |
| Sumario: | Según la OMS, alrededor de 1 de cada 7 personas adultas en el mundo sufre algún tipo de migraña. Los síntomas típicos de migraña incluyen dolor de cabeza moderado a intenso, sensibilidad a la luz o sonidos y mareos o náuseas. La migraña crónica implica la presencia de dolores de cabeza 15 o más días por mes, teniendo en al menos 8 de esos días, además, síntomas de migraña. Hasta el día de hoy, no se conoce la causa ni un tratamiento o medicamento efectivo contra esta enfermedad.
Una de las formas de analizar el cerebro es mediante imágenes por tensor de difusión, que permiten capturar la cantidad de fibras nerviosas que hay entre diferentes regiones del cerebro. Esta información se suele representar en forma de una matriz de conexiones llamada conectoma que puede ser pensado también como una red compleja o grafo.
En este trabajo se estudiaron diversas medidas que caracterizan a los distintos aspectos de la comunicación dentro de una red, con la idea de que la aplicación de estas medidas a redes cerebrales puede aportar a la mejor comprensión del fenómeno de la migraña. Para ello se cuentan con datos de redes cerebrales reales, obtenidas a partir de estudios de resonancia magnética en pacientes con migraña crónica y episódica y un grupo de control sano en los que se pudieron aplicar y estudiar estas medidas. Además de esto, se analizó la influencia del pruning, una práctica muy común en el análisis de redes cerebrales que consiste en la remoción de conexiones débiles por ser consideradas ruidosas, sobre el análisis de las medidas. Todo este estudio se realizó usando dos métricas diferentes para usar como función de mapeo de pesos w de la red a distancias, la métrica inversa f(w) = 1/w y la métrica inversa logarítmica f(w) = 1/log(1 + w).
Se observó que el pruning afecta al conjunto de los 50 caminos más cortos de las redes cerebrales a partir de una densidad de conexión de 30% cuando se usa la métrica inversa logarítmica y no se observó que modifique al conjunto de los 50 caminos más cortos hasta densidades tan bajas como 15% cuando se usa la métrica inversa.
Se observó que el valor del segundo autovalor de la matriz de acoplamiento de las redes es significativamente mayor para pacientes con migraña crónica que para los sujetos de control. Este valor está relacionado con la estabilidad de un estado sincronizado de la red. El resultado indica que un cerebro migrañoso tiene mayor facilidad para la sincronización que un cerebro sano.
Se estudiaron varias medidas de comunicación, y se comenzó por eliminar aquellas medidas redundantes, pensando redundantes como muy correlacionadas. Como las medidas seleccionadas son vectores en un espacio de alta dimensionalidad (por la cantidad de nodos y conexiones de cada una de las redes), se hizo un análisis de PCA para encontrar las direcciones relevantes. Allí se buscaron
diferencias entre la población sana y la migrañosa. En varias medidas se encontraron diferencias significativas. Se buscó luego cuáles regiones eran las principales responsables de estas diferencias. Se encontraron varios pares de regiones relevantes para las diferentes medidas, siendo el Giro Superior Frontal Izquierdo y el Giro Precentral Derecho el par de regiones que es relevante en la mayor cantidad de estas. Este resultado indica que la interacción entre estas regiones del cerebro se ve afectada en pacientes con migraña.
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