Utilizamos cookies para comprender de qué manera utiliza nuestro sitio y para mejorar su experiencia. Esto incluye personalizar el contenido y la publicidad. Para más información, Haga clic. Si continua usando nuestro sitio, consideraremos que acepta que utilicemos cookies. Política de cookies.

Presenta Sitios para socios Información LinkXpress hp
Ingresar
Publique su anuncio con nosotros
GLOBETECH PUBLISHING LLC

Deascargar La Aplicación Móvil




Escáneres cerebrales con RM permiten detectar la enfermedad de Parkinson temprana

Por el equipo editorial de MedImaging en español
Actualizado el 15 Jul 2014
Imagen: La RM revela los cambios ocurridos en el cerebro durante la enfermedad de Parkinson temprana (Fotografía cortesía de la Universidad de Oxford).
Imagen: La RM revela los cambios ocurridos en el cerebro durante la enfermedad de Parkinson temprana (Fotografía cortesía de la Universidad de Oxford).
Investigadores británicos han desarrollado una técnica sencilla y rápida para obtener imágenes por resonancia magnética (RM) que tiene potencial para hacer el diagnóstico de la enfermedad de Parkinson en las primeras etapas.

Los investigadores demostraron que su nuevo método para la resonancia magnética permite identificar a las personas que tienen la enfermedad de Parkinson en etapa temprana con un 85% de exactitud, según un estudio publicado el 11 de junio de 2014, antes de impresión, en la revista Neurology, la revista médica de la Academia Estadounidense de Neurología.

“En este momento no tenemos ninguna manera de predecir quién está en riesgo de padecer la enfermedad de Parkinson, para la gran mayoría de los casos”, señaló la Dra. Clare Mackay del departamento de psiquiatría de la Universidad de Oxford (Reino Unido; www.ox.ac.uk), una de las investigadoras principales del grupo. “Estamos muy contentos de que esta técnica para resonancia magnética podría llegar a ser un buen marcador de los primeros signos de la enfermedad de Parkinson. Los resultados son muy prometedores”.

Claire Bale, gerente de comunicaciones de investigación de Parkinson en el Reino Unido, que financió la investigación, aclaró, “Esta nueva investigación nos lleva un paso más cerca de diagnosticar la enfermedad de Parkinson en una fase mucho más inicial, uno de los mayores desafíos que enfrenta la investigación sobre esta enfermedad. Mediante el uso de este nuevo y sencillo método, el equipo de la Universidad de Oxford ha logrado estudiar los niveles de actividad cerebral que podrían sugerir que el Parkinson está presente. Cada hora es diagnosticada una persona con Parkinson en el Reino Unido y esperamos que los investigadores puedan continuar refinando su prueba de forma que pueda ser algún día parte de la práctica clínica”.

La enfermedad de Parkinson se caracteriza por temblor, movimiento lento y los músculos se vuelven rígidos e inflexibles. Actualmente no existe cura para esta enfermedad, aunque existen tratamientos que pueden reducir los síntomas y mantener la calidad de vida durante el mayor tiempo posible.

La enfermedad de Parkinson es causada por la pérdida progresiva en el cerebro de un conjunto particular de células nerviosas, pero este daño a las células nerviosas habrá estado ocurriendo durante mucho tiempo antes de que los síntomas se hagan evidentes. Si se pretende desarrollar tratamientos que puedan ralentizar o bloquear la progresión de la enfermedad antes de que afecte a las personas de manera significativa, según los investigadores, se requieren métodos que permitan identificar a las personas en situación de riesgo antes de los síntomas se establezcan.

La RM convencional no puede detectar los primeros síntomas del Parkinson, por lo que los investigadores de Oxford utilizaron una técnica para RM, denominada fMRI en estado de reposo, en la cual las personas simplemente son obligadas a permanecer inmóviles en el escáner. Se utilizaron los datos de resonancia magnética para ver la “conectividad” de los ganglios basales, la región del cerebro que se sabe que está involucrada en la enfermedad de Parkinson.

Los investigadores compararon a 19 personas con enfermedad de Parkinson en etapa temprana, que aún no estaban con medicación, con 19 personas sanas, pareadas por edad y sexo. Ellos encontraron que los pacientes de Parkinson tenían una conectividad mucho más baja de los ganglios basales. Ellos lograron definir un punto de corte o umbral para el nivel de conectividad. La caída por debajo de este nivel permitió predecir que se tenía la enfermedad de Parkinson con el 100% de sensibilidad y 89,5% de especificidad.

La Dra. Mackay explicó, “Este método para la resonancia magnética mostró una fuerte diferencia en la conectividad entre los que sí tenían y los que no tenían la enfermedad de Parkinson. Tanto es así, que nos preguntábamos si era demasiado bueno para ser verdad y realizamos una prueba de validación con un segundo grupo de pacientes. Obtuvimos un resultado similar la segunda vez”.

Los científicos aplicaron su prueba de RM a un segundo grupo de 13 pacientes de Parkinson en etapa temprana como una validación del método. Ellos identificaron correctamente a 11 de los 13 pacientes (85% de exactitud). “Creemos que nuestra prueba con RM será relevante para el diagnóstico del Parkinson”, comentó la investigadora principal adjunta, la Dra. Michele Hu del Departamento de Neurociencias Clínicas Nuffield de la Universidad de Oxford y del Trust de Hospitales del NHS [Servicio Nacional de Salud] de la Universidad de Oxford. “Lo hemos probado con personas en las primeras etapas de Parkinson. Pero debido a que es tan sensible con estos pacientes, esperamos que permita predecir quién está en riesgo de esa enfermedad antes de que se haya desarrollado cualquier síntoma. Sin embargo, esto es algo que todavía tenemos que demostrar con investigación adicional”.

Para ver si esto es cierto, los investigadores de la Universidad de Oxford están llevando a cabo nuevas investigaciones de su método para RM con personas que están en riesgo alto de sufrir la enfermedad de Parkinson.


Enlace relacionado:

Oxford University

Digital Radiographic System
OMNERA 300M
Half Apron
Demi
Portable X-ray Unit
AJEX140H
New
Miembro Plata
X-Ray QA Device
Accu-Gold+ Touch Pro

Canales

Ultrasonido

ver canal
Imagen: MoGLo-Net rastrea el movimiento del transductor de ultrasonido utilizando datos de motas de tejido sin necesidad de sensores externos (foto cortesía de la Universidad Nacional de Pusan)

Avance en modelo de aprendizaje profundo mejora las imágenes médicas 3D con dispositivos portátiles

La ecografía es una técnica diagnóstica vital que permite visualizar órganos y tejidos internos en tiempo real, además de guiar procedimientos como biopsias e inyecciones.... Más

Medicina Nuclear

ver canal
Imagen: la herramienta de diagnóstico podría mejorar las decisiones de diagnóstico y tratamiento para pacientes con infecciones pulmonares crónicas (foto cortesía de SNMMI)

Nueva técnica de PET específica para bacterias detecta infecciones pulmonares difíciles de diagnosticar

Mycobacteroides abscessus es una micobacteria de rápido crecimiento que afecta principalmente a pacientes inmunodeprimidos y a personas con enfermedades pulmonares preexistentes, como fibrosis... Más

Imaginología General

ver canal
Imágenes de resultado positivo en examen de detección de colonografía por TC en un hombre asintomático de 67 años (foto cortesía de Radiology)

La colonografía por TC supera a la prueba de ADN en heces para la detección del cáncer de colon

Dado que el cáncer colorrectal sigue siendo la segunda causa principal de muertes relacionadas con el cáncer a nivel mundial, la detección temprana mediante pruebas de cribado es fundamental... Más

TI en Imaginología

ver canal
Imagen: La nueva Medical Imaging Suite hace que los datos de imágenes de atención médica sean más accesibles, interoperables y útiles (Fotografía cortesía de Google Cloud)

Nueva suite de imágenes médicas de Google Cloud hace los datos de imágenes médicas más accesibles

Las imágenes médicas son una herramienta fundamental que se utiliza para diagnosticar a los pacientes, y cada año se escanean miles de millones de imágenes médicas en... Más
Copyright © 2000-2025 Globetech Media. All rights reserved.