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RM es manera económica de predecir Alzheimer

Por el equipo editorial de Medimaging en español
Actualizado el 25 Jul 2010



La capacidad del cerebro para la información es un factor predictivo efectivo de enfermedad de Alzheimer (EA) y puede ser probada económica y fácilmente con resonancia magnética (RM), de acuerdo con los científicos.

"Hemos desarrollado una evaluación de comportamiento de bajo costo que puede indicar que alguien está en su primera etapa de la enfermedad de Alzheimer”, dijo el Dr. Michael Wenger, profesor asociado de psicología, en la Universidad Estatal de Pensilvania (Penn State; University Park, EUA). "Examinando la capacidad de procesamiento (información), podemos detectar cambios en la progresión del daño cognitivo leve (MCI, por sus siglas en inglés).” El Dr. Wenger y sus colaboradores del Colegio de Medicina de la Clínica Mayo (Rochester, MN, EUA) detallaron sus hallazgos en la edición de Febrero de la revista Journal of Mathematical Psychology.

Desde un modelo de computador de un hipocampo que se atrofia, los investigadores determinaron cómo calcular la capacidad con una medida estadística de qué tan rápidamente se realizan las tareas. Aplicando este análisis a una prueba de memoria para personas con MCI, los investigadores pudieron calibrar su capacidad del hipocampo y compararla con la progresión de su enfermedad.

Con pocas células disponibles para procesar señales eléctricas, el hipocampo modelo se desaceleró, pero su capacidad para procesar información disminuyó a una tasa aún más rápida. La capacidad fue la medida más sensible de cómo el hipocampo se estaba deteriorando, más que la velocidad promedio de procesamiento. "Después aplicamos esto al estándar de oro, el Test de Recuerdo Libre y Selectivamente Facilitado (TRLSF)”, dijo el Dr. Wenger. "Esta es una prueba que puede discriminar entre los cambios de memoria normales relacionados con la edad y los cambios causados por la lesión”.

Durante la FCSRT, los investigadores mostraron a los participantes palabras descriptivas, como "parte del cuerpo” y "arteria”, y les pidieron escoger el cuadro que se adaptara a esas indicaciones de una serie de 24 imágenes, en este caso, una imagen de un corazón. Los psicólogos luego les pidieron a los sujetos que recordaran todos los ítems que pudieran.

Los investigadores analizaron los tiempos de respuesta para las tareas y el número de ítems que fueron recordados, con y sin indicaciones adicionales. El grupo MCI demostró la sensibilidad más grande para las indicaciones adicionales—el ingreso adicional ayudó considerablemente o inhibió su desempeño. Pero como el modelo de computador, las estimaciones de la capacidad resaltaron la diferencia cognitiva más grande entre el grupo MCI y los otros.

El método de este estudio para definir la capacidad de procesamiento es atípico. Los científicos combinaron principios dispares de ingeniería y estadística, capacidad de procesamiento de traslación matemática en lo que se llama la "función peligrosa”.

La función peligrosa es bien conocida en ingeniería, pero comparativamente es nueva para campos como la psicología. Da la probabilidad de que una tarea que no se complete sea terminada en el intervalo de tiempo siguiente. Midiendo cuánto tiempo le toma a un participante recordar los objetos durante el TRLSF, el psicólogo adapta un modelo basado en la función peligrosa a cada participante y obtiene una medida de su capacidad para la tarea de memorización.

La diferencia en las mediciones de función peligrosa entre el grupo MCI y todos los otros grupos fue estadísticamente mucho más pronunciada que las diferencias entre todos los grupos en el número de ítems que recordaron. Esas diferencias de función peligrosa también sobrepasaron los contrastes entre todos los grupos en sus tiempos de respuesta. El modelo de función peligrosa demostró ser el diagnóstico más sensible para las distinciones cognitivas en los grupos, haciéndolo un indicador efectivo de capacidad y una señal mejor de la atrofia subyacente del hipocampo que la velocidad de procesamiento sola.


Enlaces relacionados:

Penn State
Mayo Clinic College of Medicine




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