Identifican regiones cerebrales relacionadas con el déficit de atención

Científicos de la Universidad de São Paulo desarrollan técnicas estadísticas e informáticas para analizar grandes conjuntos de datos biológicos, tales como imágenes de resonancias magnéticas del cerebro

Por Elton Alisson

Agência FAPESP – Un grupo de científicos del Instituto de Matemática y Estadística de la Universidad de São Paulo (IME-USP) está desarrollando técnicas estadísticas e informáticas destinadas a analizar grandes volúmenes de datos  –imágenes de resonancias magnéticas del cerebro, por ejemplo– con el fin de detectar marcadores biológicos de disfunciones neurológicas tales como el trastorno por déficit de atención con hiperactividad (TDAH).

Algunos resultados de esta investigación, que se realiza con apoyo de la FAPESP, se dieron a conocer durante el encuentro Brazil-UK Frontiers of Engineering, que tuvo lugar en noviembre pasado en la localidad de Jarinu, interior de São Paulo.

El evento, organizado por la Royal Academy of Engineering del Reino Unido en colaboración con la FAPESP, reunió a 63 jóvenes científicos de diferentes áreas de la Ingeniería –fueron 33 de Brasil y 30 del Reino Unido– que actúan en universidades, instituciones de investigación y empresas.

“Hace ocho años empezamos a desarrollar técnicas que relacionan Estadística y Ciencias de la Computación para analizar conjuntos de datos en Neurociencia y Biología Molecular e intentar detectar marcadores biológicos más objetivos y basados en análisis cuantitativos de disfunciones cerebrales”, declaró André Fujita, docente del IME-USP y coordinador del proyecto, a Agência FAPESP.

De acuerdo con Fujita, las técnicas actualmente en desarrollo permiten comparar en distintas poblaciones la variabilidad de las estructuras de agrupamientos de datos biológicos, tales como las de las redes neurales.

Debido a estudios realizados por el mismo grupo del IME-USP, se sabía que la estructura de la red neuronal de los pacientes diagnosticados con TDAH es distinta. En dichas personas, el cerebro exhibe una desorganización del funcionamiento de los circuitos neuronales llamada entropía de red.

Pero ahora, los investigadores emplearon el método de análisis estadístico de la variabilidad de estructura de agrupamientos de datos biológicos –denominado Analys of Cluster Structure Variability (Acnova), y desarrollado en colaboración con colegas de la Universidad Federal del ABC (UFABC), de la Princeton University, de Estados Unidos, de la Universidad Federal de São Paulo (Unifesp) y de la Universidad de Campinas (Unicamp)– para identificar regiones específicas del cerebro implicadas en el trastorno que exhiben una mayor entropía de red.

En el estudio, compararon imágenes de resonancia magnética funcional (fMRI) del cerebro en estado de reposo de más de 600 niños y jóvenes con edades entre 7 y 21 años, con y sin diagnóstico de TDAH.

Las imágenes, tomadas en ocho países, pertenecen al consorcio internacional de investigación ADHD-200, que está integrado por universidades e instituciones de investigación de Estados Unidos y de China, y que mantiene un banco de datos abierto con imágenes de fMRI de cerebros de niños y adolescentes con y sin TDAH. La comparación de las imágenes cerebrales indicó que existen varias diferencias en las estructuras de agrupamientos del cerebro.

Las estructuras de agrupamientos de las subredes neuronales que constituyen las áreas de los giros postcentral, temporal superior e inferior del cerebro de pacientes con TDAH presentaron una entropía de red estadísticamente más elevada en comparación con los niños y adolescentes con desarrollo cerebral normal, según apuntó el método de análisis estadístico.

Asimismo, con el método se detectaron diferencias en regiones del cerebro hasta entonces no relacionadas con el trastorno, tales como el giro angular –que contribuye en la integración de informaciones y desempeña un papel importante en muchos procesos cognitivos–, según afirmaron los autores del estudio.

Fujita estima que en el futuro será posible diagnosticar este trastorno neurobiológico mediante imágenes de resonancia magnética funcional del cerebro, comparando las estructuras de las redes neuronales. Y que la nueva técnica podrá aplicarse a otros conjuntos de datos relacionados con otras condiciones.

“El método que proponemos también puede aplicarse a otros conjuntos de datos biológicos de interés, no sólo de imágenes de resonancia magnética funcional, sino también de expresión de genes de personas con diagnóstico de cáncer de mama”, añadió.

Los resultados de la investigación se publicaron en las revistas Neuroimage y Statistics in Medicine, entre otras.

Puede leerse el artículo intitulado “Measuring network's entropy in ADHD: A new approach to investigate neuropsychiatric disorders” (doi: 10.1016/j.neuroimage.2013.03.035), de Sato y otros, en la revista Neuroimage, en la siguiente dirección: www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1053811913002772.

También puede leerse el artículo “A non-parametric statistical test to compare clusters with applications in functional magnetic resonance imaging data” (doi: 10.1002/sim.6292), de Fujita y otros, en la revista Statistics in Medicine, en: onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/sim.6292/pdf.