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Atrás Se encuentran variaciones en la conectividad efectiva del cerebro en pacientes con trastorno de depresión mayor

Se encuentran variaciones en la conectividad efectiva del cerebro en pacientes con trastorno de depresión mayor

Es el primer análisis de la comunicación a nivel del cerebro entero en pacientes con diagnóstico de depresión en comparación con individuos sanos que se consigue describir por neuroimagen. Un trabajo publicado en Biological Psychiatry en el que han participado Gustavo Deco y Matthieu Gilson, director e investigador del Centro de Cognición y Cerebro, respectivamente.

02.05.2018

 

El cerebro está integrado por millones de neuronas cada una de las cuales establece sus propias conexiones formando redes neuronales. La conectividad funcional en estado de reposo cerebral indica las áreas del cerebro cuya actividad está correlacionada, mientras que la conectividad efectiva entre diferentes áreas cerebrales indica cómo unas áreas influyen directamente sobre otras. La conectividad efectiva describe el motivo de las interacciones entre las áreas y se mide usando un modelo dinámico. El método proporciona información de la comunicación cerebral que varía a lo largo del tiempo según sea la actividad o el estado de los sujetos.

Figura 1: Differences in effective connectivity (EC) between patients with major depressive disorder and control subjects.

Una investigación ha estudiado la conectividad efectiva del cerebro en un ensayo clínico en el que participaron 336 pacientes con diagnóstico de trastorno depresivo mayor (con y sin medicación), en comparación con un grupo control integrado por 350 individuos sanos. El trabajo se ha publicado en la revista Biological Psychiatry: Cognitive Neuroscience and Neuroimaging y han participado Gustavo Deco, profesor de investigación ICREA del Departamento de Tecnologías de la Información y las Comunicaciones (DTIC) y director del Centro de Cognición y Cerebro (CBC), y Matthieu Gilson, uno de los primeros autores del estudio y miembro de su equipo, conjuntamente con investigadores provenientes del Reino Unido y de múltiples centros de investigación de China y Taiwán.

Los resultados más relevantes de este estudio muestran que las personas con depresión presentan conectividad efectiva disminuida en unas áreas y aumentada en otras, con independencia de si estaban bajo tratamiento o no. Por ejemplo, el estudio identifica que a nivel de la corteza orbitofrontal medial, un área relacionada con la sensación de placer y recompensa subjetiva, las personas deprimidas presentan una conectividad efectiva reducida de las entradas de estímulos del lóbulo temporal. Identifican también en estos pacientes actividad aumentada a nivel de la corteza orbitofrontal lateral y una disminución en áreas relacionadas con el lenguaje. A nivel del hipocampo, relacionado con la memoria, han hallado también zonas de conectividad efectiva aumentada.

Los autores afirman en su trabajo: "para medir la conectividad efectiva hemos utilizado un nuevo enfoque en el que cada área del cerebro tiene una conectividad anatómica conocida y un modelo dinámico simple, lo que ayuda a medir la conectividad efectiva de las 94 áreas cerebrales distribuidas en el atlas de etiquetado anatómico automatizado (AAL2), utilizando imágenes de resonancia magnética funcional en estado de reposo". El etiquetado anatómico automático (AAL, Automated Anatomical Labeling) es un software que facilita un atlas digital del cerebro humano anotado por estructuras macroscópicas.

Este estudio demuestra cómo interpretar diferencias en la conectividad efectiva entre diferentes grupos de individuos (en lo que concierne al estudio, entre personas con diagnóstico de depresión, en comparación con personas sanas).

Treball de referència:

Edmund T. Rolls, Wei Cheng, Matthieu Gilson, Jiang Qiu, Zicheng Hu, Hongtao Ruan, Yu Li, Chu-Chung Huang, Albert C. Yang, Shih-Jen Tsai, Xiaodong Zhang, Kaixiang Zhuang, Ching-Po Lin, Gustavo Deco, Peng Xie, and Jianfeng Feng (2018), “Effective Connectivity in Depression, Biological Psychiatry: Cognitive Neuroscience and Neuroimaging,  Volume 3, Issue 2, frebrer, pàgs. 187-197. https://doi.org/10.1016/j.bpsc.2017.10.004.

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