Utilizando una nueva técnica analítica, los científicos pudieron estudiar imágenes cerebrales de más de 6.000 niños para identificar patrones comunes de comunicación en personas con trastorno por déficit de atención e hiperactividad (TDAH).
La mayoría de nuestros comportamientos están controlados por la comunicación coordinada entre neuronas en diferentes áreas del cerebro. Los neurocientíficos pueden aprender cómo las regiones del cerebro coordinan funciones complejas monitoreando la actividad neuronal en una exploración de imágenes por resonancia magnética funcional (rs-fMRI) en estado de reposo.
“Estado de reposo” significa exactamente lo que parece: estas exploraciones se realizan mientras la persona está en reposo y no se le pide que realice una tarea cognitiva particular ni que tenga ningún pensamiento en particular. Suponiendo que no sufras claustrofobia y no te importe quedarte completamente quieto, puede ser una experiencia bastante agradable.
Los datos de las exploraciones rs-fMRI son invaluables para los científicos que estudian una gama completa de trastornos y afecciones neurológicas. Al comparar exploraciones de personas con afecciones como el TDAH, por ejemplo, con las de personas neurológicamente normales, se espera que podamos identificar patrones que puedan explicar algunas características de estas afecciones.
Sin embargo, este tipo de investigación sobre el TDAH hasta ahora se ha visto obstaculizada por tamaños de muestra pequeños y métodos inconsistentes, por lo que ha sido difícil sacar conclusiones firmes. Un estudio reciente dirigido por Michael Mooney de la Universidad de Ciencias y Salud de Oregón buscó cambiar todo eso.
Utilizando varios conjuntos de datos a gran escala, el equipo desarrolló una nueva forma de analizar datos de imágenes que cubren regiones del cerebro más amplias que nunca. A esto lo llamaron Puntuación Polinoro (PNRS).
“Nuestros hallazgos demuestran una fuerte asociación entre los patrones de conectividad de todo el cerebro (PNRS) y 554 síntomas de TDAH en dos grupos independientes”, explican en su artículo.
Los autores continúan explicando cómo se puede utilizar su enfoque para extraer mejores conocimientos incluso de conjuntos de datos pequeños, y también se puede utilizar para identificar mecanismos que pueden compartirse entre diferentes afecciones neuropsiquiátricas; por ejemplo, ¿podría ser este el caso? ¿La PNRS típica para el TDAH predice síntomas depresivos? Esto puede ayudar a identificar a los pacientes con riesgo de sufrir comorbilidades.
El diagnóstico de TDAH va en aumento y cada día aprendemos más sobre esta enfermedad, pero todavía existen grandes lagunas en nuestro conocimiento sobre su neurobiología básica. Recopilar una gran cantidad de datos de imágenes es sólo una pieza del rompecabezas; también necesita formas de utilizar esos datos para responder sus preguntas. Los autores de este estudio esperan que sus métodos hagan que esto sea más factible para el TDAH y muchas otras afecciones.
El estudio se publica en Revista de neurociencia.
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