fMRI en estado de reposo
Tipo de resonancia magnética funcional
fMRI en estado de reposo
Película de la señal BOLD in vivo de la superficie cortical de un sujeto humano de HCP , adquirida mediante fMRI en estado de reposo, preprocesada para suprimir el ruido en los datos [1] [2] y reproducida a una velocidad en tiempo real. Las intensidades de la señal BOLD se visualizan en una superficie cortical suavizada. En cada punto de la corteza , el color blanco representa la señal BOLD promedio, mientras que los colores azul y rojo representan una señal más baja y más alta que la señal BOLD promedio respectivamente. [2]
ObjetivoEvaluar las interacciones regionales que ocurren en estado de reposo (mapeo cerebral)

La fMRI en estado de reposo ( rs-fMRI o R-fMRI ) es un método de imágenes por resonancia magnética funcional (fMRI) que se utiliza en el mapeo cerebral para evaluar las interacciones regionales que ocurren en un estado de reposo o de tarea negativa, cuando no se está realizando una tarea explícita. [3] [4] Se han identificado varias redes cerebrales en estado de reposo, una de las cuales es la red en modo predeterminado . [5] Estas redes cerebrales se observan a través de cambios en el flujo sanguíneo en el cerebro que crea lo que se conoce como una señal dependiente del nivel de oxígeno en sangre (BOLD) que se puede medir utilizando fMRI.

Debido a que la actividad cerebral es intrínseca, presente incluso en ausencia de una tarea externa, cualquier región cerebral tendrá fluctuaciones espontáneas en la señal BOLD. El enfoque del estado de reposo es útil para explorar la organización funcional del cerebro y examinar si se altera en trastornos neurológicos o mentales . Debido al aspecto del estado de reposo de esta imagenología, se pueden recopilar datos de una variedad de grupos de pacientes, incluidas personas con discapacidades intelectuales, grupos pediátricos e incluso aquellos que están inconscientes. [6] [7] La ​​investigación de la conectividad funcional en estado de reposo ha revelado una serie de redes que se encuentran constantemente en sujetos sanos, diferentes etapas de conciencia y en todas las especies, y representan patrones específicos de actividad sincrónica. [8] [9] [10]

Conceptos básicos de la fMRI en estado de reposo

Imágenes de resonancia magnética funcional de un estudio que muestran partes del cerebro que se iluminan al ver casas y otras partes al ver caras
Estas imágenes de fMRI provienen de un estudio que muestra partes del cerebro que se iluminan al ver casas y otras partes al ver rostros. Los valores "r" son correlaciones, donde los valores positivos o negativos más altos indican una mejor coincidencia.

La resonancia magnética funcional (IRM funcional o IRMf) es un procedimiento específico de resonancia magnética que mide la actividad cerebral detectando cambios asociados en el flujo sanguíneo. Más específicamente, la actividad cerebral se mide a través de una señal BOLD de baja frecuencia en el cerebro. [11]

El procedimiento es similar a la resonancia magnética, pero utiliza el cambio en la magnetización entre la sangre rica en oxígeno y la pobre en oxígeno como medida básica. Esta medida suele estar alterada por el ruido de diversas fuentes y, por lo tanto, se utilizan procedimientos estadísticos para extraer la señal subyacente. La activación cerebral resultante se puede presentar gráficamente codificando por colores la fuerza de la activación en el cerebro o la región específica estudiada. La técnica puede localizar la actividad con una precisión de milímetros, pero, utilizando técnicas estándar, no mejor que en una ventana de unos pocos segundos. [12]

La fMRI se utiliza tanto en investigación como, en menor medida, en entornos clínicos. También se puede combinar y complementar con otras medidas de fisiología cerebral como EEG , NIRS y ecografía funcional. [13] [14] La fMRI con etiquetado de espín arterial se puede utilizar como un enfoque complementario para evaluar las funciones cerebrales en reposo. [15] [16]

Base fisiológica

La respuesta fisiológica del flujo sanguíneo decide en gran medida la sensibilidad temporal, es decir, la capacidad de medir las neuronas activas en la fMRI BOLD. El parámetro básico de resolución temporal es la frecuencia de muestreo , o TR, que dicta la frecuencia con la que se excita un corte cerebral en particular y se le permite perder su magnetización. Las TR pueden variar desde muy cortas (500 ms) hasta muy largas (3 segundos). En el caso específico de la fMRI, se supone que la respuesta hemodinámica dura más de 10 segundos, aumenta de forma multiplicativa (es decir, como proporción del valor actual), alcanza un máximo a los 4 o 6 segundos y luego disminuye de forma multiplicativa. Los cambios en el sistema de flujo sanguíneo, el sistema vascular, integran las respuestas a la actividad neuronal a lo largo del tiempo. Debido a que esta respuesta es una función continua suave, el muestreo con TR más rápidos solo ayuda a mapear fluctuaciones más rápidas como las señales respiratorias y de frecuencia cardíaca. [17]

Aunque la fMRI intenta medir la actividad neuronal en el cerebro, la señal BOLD puede verse influenciada por muchos otros factores fisiológicos además de la actividad neuronal. Por ejemplo, las fluctuaciones respiratorias y los ciclos cardiovasculares afectan la señal BOLD que se mide en el cerebro y, por lo tanto, generalmente se intenta eliminarlos durante el procesamiento de los datos de fMRI sin procesar. Debido a estas fuentes de ruido, ha habido muchos expertos que se han acercado a la idea de la fMRI en estado de reposo con mucho escepticismo durante los primeros usos de la fMRI. Solo muy recientemente los investigadores han tenido la certeza de que la señal que se mide no es un artefacto causado por otra función fisiológica. [18]

La conectividad funcional en estado de reposo entre regiones cerebrales espacialmente distintas refleja la historia repetida de patrones de coactivación dentro de estas regiones, lo que sirve como una medida de plasticidad . [19]

Historia

El Bharat Biswal

En 1992, Bharat Biswal comenzó su trabajo como estudiante de posgrado en la Facultad de Medicina de Wisconsin bajo la dirección de su asesor, James S. Hyde , y descubrió que el cerebro, incluso en reposo, contiene información sobre su organización funcional. Había utilizado fMRI para estudiar cómo se comunican las diferentes regiones del cerebro mientras el cerebro está en reposo y no realiza ninguna tarea activa. Aunque en ese momento, la investigación de Biswal fue en gran parte ignorada y atribuida a otra fuente de señal, su técnica de neuroimagen en reposo ahora ha sido ampliamente replicada y se considera un método válido para mapear las redes cerebrales funcionales. Mapear la actividad del cerebro mientras está en reposo tiene mucho potencial para la investigación cerebral e incluso ayuda a los médicos a diagnosticar varias enfermedades del cerebro. [3]

Marcus Raichle

Los experimentos del laboratorio del neurólogo Marcus Raichle en la Facultad de Medicina de la Universidad de Washington y otros grupos demostraron que el consumo de energía del cerebro aumenta menos del 5% de su consumo de energía base mientras se realiza una tarea mental concentrada. Estos experimentos demostraron que el cerebro está constantemente activo con un alto nivel de actividad incluso cuando la persona no está involucrada en un trabajo mental concentrado (el estado de reposo). Su laboratorio se ha centrado principalmente en encontrar la base de esta actividad de reposo y se le atribuyen muchos descubrimientos innovadores. Estos incluyen la independencia relativa del flujo sanguíneo y el consumo de oxígeno durante los cambios en la actividad cerebral, que proporcionó la base fisiológica de la fMRI, así como el descubrimiento de la conocida red neuronal por defecto . [20]

Conectividad

Funcional

La conectividad funcional es la conectividad entre regiones cerebrales que comparten propiedades funcionales. Más específicamente, se puede definir como la correlación temporal entre eventos neurofisiológicos espacialmente remotos, expresada como desviación de la independencia estadística entre estos eventos en grupos y áreas neuronales distribuidos. [21] Esto se aplica tanto a estudios en estado de reposo como en estado de tarea. Si bien la conectividad funcional puede referirse a correlaciones entre sujetos, series, bloques, ensayos o puntos de tiempo individuales, la conectividad funcional en estado de reposo se centra en la conectividad evaluada en puntos de tiempo BOLD individuales durante condiciones de reposo. [22] La conectividad funcional también se ha evaluado utilizando la serie temporal de perfusión muestreada con fMRI de perfusión marcada con espín arterial. [23] La MRI de conectividad funcional (fcMRI), que puede incluir fMRI en estado de reposo y MRI basada en tareas, algún día podría ayudar a proporcionar diagnósticos más definitivos para trastornos de salud mental como el trastorno bipolar y también puede ayudar a comprender el desarrollo y la progresión del trastorno de estrés postraumático, así como a evaluar el efecto del tratamiento. [24] Se ha sugerido que la conectividad funcional es una expresión del comportamiento de la red que subyace a la función cognitiva de alto nivel, en parte porque, a diferencia de la conectividad estructural, la conectividad funcional a menudo cambia en el orden de segundos, como en el caso de la conectividad funcional dinámica . [ cita requerida ]

Redes

Estudio que muestra cuatro redes funcionales que resultaron ser muy consistentes entre los sujetos. Estos módulos incluyen las cortezas visual (amarilla), sensorial/motora (naranja) y de los ganglios basales (roja), así como la red neuronal por defecto (cíngulo posterior, lóbulos parietales inferiores y circunvolución frontal medial; marrón).

Red en modo predeterminado

La red neuronal por defecto (RND) es una red de regiones cerebrales que se activan cuando un individuo está despierto y en reposo. [25] La red neuronal por defecto es un sistema cerebral interconectado y definido anatómicamente que se activa preferentemente cuando los individuos se concentran en tareas internas como soñar despierto, visualizar el futuro, recuperar recuerdos y evaluar las perspectivas de los demás. [26] Está correlacionada negativamente con los sistemas cerebrales que se concentran en señales visuales externas. Es una de las redes más estudiadas que se encuentran presentes durante el estado de reposo y es una de las redes más fácilmente visualizables. [27]

Otras redes en estado de reposo

Dependiendo del método de análisis del estado de reposo, los estudios de conectividad funcional han informado de una serie de redes neuronales que resultan estar fuertemente conectadas funcionalmente durante el reposo. Las redes clave, también denominadas componentes, que se informan con más frecuencia incluyen: la DMN, las redes sensoriales / motoras , la red ejecutiva central (CEN), hasta tres redes visuales diferentes , una red de atención ventral y dorsal , la red auditiva y la red límbica . [28] Como ya se informó, estas redes en estado de reposo consisten en regiones separadas anatómicamente, pero funcionalmente conectadas que muestran un alto nivel de actividad de señal BOLD correlacionada. Se ha descubierto que estas redes son bastante consistentes en todos los estudios, a pesar de las diferencias en las técnicas de adquisición y análisis de datos. [28] [29] Es importante destacar que la mayoría de estos componentes en estado de reposo representan redes funcionales conocidas, es decir, regiones que se sabe que comparten y respaldan las funciones cognitivas. [9]

Analizando datos

Procesamiento de datos

Existen muchos programas para procesar y analizar datos de fMRI en estado de reposo. Algunos de los programas más utilizados son SPM , AFNI , FSL (especialmente Melodic para ICA), CONN , C-PAC y Connectome Computation System (CCS).

Métodos de análisis

Existen muchos métodos para adquirir y procesar datos de rsfMRI. Los métodos de análisis más populares se centran en componentes independientes o en regiones de correlación. [ cita requerida ]

Análisis de componentes independientes

El análisis de componentes independientes (ICA) es un método estadístico útil para la detección de redes en estado de reposo. El ICA separa una señal en componentes espaciales y temporales que no se superponen. Se basa en gran medida en datos y permite una mejor eliminación de los componentes ruidosos de la señal (movimiento, deriva del escáner, etc.). También se ha demostrado que extrae de manera confiable redes en modo predeterminado, así como muchas otras redes con una consistencia muy alta. [30] [31] El ICA sigue estando a la vanguardia de los métodos de investigación. [32]

Análisis regional

Otros métodos para observar redes y conectividad en el cerebro incluyen el mapeo basado en semillas y los métodos de análisis de regiones de interés (ROI). En estos casos, la señal de solo un determinado vóxel o grupo de vóxeles conocido como semilla o ROI se utiliza para calcular correlaciones con otros vóxeles del cerebro. Esto proporciona una visión mucho más precisa y detallada de la conectividad específica en áreas cerebrales de interés. [33] [34] [35] Esto también se puede realizar en todo el cerebro utilizando un atlas, lo que facilita la definición de las ROI y la medición de la conectividad. En 2021, Yeung y sus colegas realizaron un análisis regional utilizando una versión modificada del atlas del Proyecto Conectoma Humano (HCP) y encontraron cambios en el conectoma funcional de pacientes con accidente cerebrovascular durante el tratamiento de rehabilitación. [36] La conectividad general entre una ROI (como la corteza prefrontal) y todos los demás vóxeles del cerebro también se puede promediar, lo que proporciona una medida de la conectividad cerebral global (GBC) específica de esa ROI. [37] Otros métodos para caracterizar redes en estado de reposo incluyen correlación parcial, coherencia y coherencia parcial, relaciones de fase, distancia de deformación temporal dinámica , agrupamiento y teoría de grafos. [38] [39] [40]

Fiabilidad y reproducibilidad

La resonancia magnética funcional en estado de reposo (rfMRI) puede generar imágenes de fluctuaciones de baja frecuencia en las actividades espontáneas del cerebro, lo que representa una herramienta popular para la conectómica funcional a gran escala para caracterizar las diferencias interindividuales en la función cerebral normal, las asociaciones mente-cerebro y los diversos trastornos. Esto sugiere confiabilidad y reproducibilidad para las medidas comúnmente utilizadas derivadas de rfMRI de la conectómica funcional del cerebro humano . Estas métricas tienen un gran potencial para acelerar la identificación de biomarcadores para varias enfermedades cerebrales, lo que exige abordar la confiabilidad y la reproducibilidad en primer lugar. [41]

Combinando técnicas de imagen

La fila izquierda muestra cortes sagitales, coronales y horizontales de las diez RSN (p<0,005; corregido a α<0,05 / las coordenadas x, y y z se proporcionan en la esquina inferior izquierda de cada RSN). En el lado derecho se muestran la covarianza y los mapas t para las 8 bandas de frecuencia. Un valor de covarianza positivo (rojo) indica que con el aumento de la actividad de RSN hay un aumento relativo en la potencia espectral en un electrodo dado en una banda de frecuencia dada, mientras que un valor negativo (azul) indica una disminución en la potencia cuando aumenta la actividad de RSN, y viceversa.
Esta imagen es de un estudio en el que se utilizaron imágenes de resonancia magnética funcional y adquisición de EEG en estado de reposo. La fila izquierda muestra cortes sagitales, coronales y horizontales de las diez RSN. En el lado derecho se muestran la covarianza y los mapas t para las ocho bandas de frecuencia.

fMRI con DWI

Dado que la fMRI proporciona información funcional y estructural DWI sobre el cerebro, estas dos técnicas de obtención de imágenes se utilizan comúnmente en conjunto para proporcionar una visión holística de las interacciones de la red cerebral. Cuando se recopilan a partir de regiones de interés definidas, los datos de fMRI informan a los investigadores sobre cómo cambia la actividad (flujo sanguíneo) en el cerebro con el tiempo o durante una tarea. [42] Esto se refuerza a través de datos DWI estructurales, que muestran cómo los tractos de materia blanca individuales conectan estas regiones de interés. [43] Las investigaciones que aprovechan estas técnicas han hecho avanzar el campo de la neurociencia de redes, al definir aún más los grupos de regiones en el cerebro que se conectan tanto estructuralmente (teniendo tractos de materia blanca que pasan entre ellos) como funcionalmente (mostrando patrones similares u opuestos de actividad a lo largo del tiempo), en redes cerebrales como la DMN . [44]

Estos datos combinados brindan un beneficio clínico y neuropsiquiátrico único, al permitir la investigación de cómo las redes cerebrales se alteran o las vías de materia blanca se ven comprometidas por la presencia de una enfermedad mental o un daño estructural. [45] Se ha demostrado una conectividad alterada de la red cerebral en una franja de trastornos, como la esquizofrenia, [46] [47] la depresión, [48] [49] el accidente cerebrovascular, [49] [50] y el tumor cerebral, [51] lo que sustenta sus síntomas únicos.

fMRI con EEG

Muchos expertos en imágenes [ ¿quiénes? ] creen que para obtener la mejor combinación de información espacial y temporal de la actividad cerebral, se deben utilizar simultáneamente tanto la fMRI como la electroencefalografía (EEG). Esta técnica dual combina la capacidad bien documentada del EEG para caracterizar ciertos estados cerebrales con alta resolución temporal y revelar patrones patológicos, con la capacidad de la fMRI (descubierta más recientemente y menos comprendida) para obtener imágenes de la dinámica sanguínea a través de todo el cerebro con alta resolución espacial. Hasta ahora, la EEG-fMRI se ha visto principalmente como una técnica de fMRI en la que el EEG adquirido sincrónicamente se utiliza para caracterizar la actividad cerebral ("estado cerebral") a lo largo del tiempo, lo que permite mapear (a través de mapeo paramétrico estadístico, por ejemplo) los cambios hemodinámicos asociados. [52]

El valor clínico de estos hallazgos es objeto de investigaciones en curso, pero investigaciones recientes sugieren una fiabilidad aceptable de los estudios EEG-fMRI y una mejor sensibilidad en los escáneres de campo más alto. Fuera del campo de la epilepsia, la EEG-fMRI se ha utilizado para estudiar las respuestas cerebrales relacionadas con eventos (desencadenadas por estímulos externos) y ha proporcionado nuevos e importantes conocimientos sobre la actividad cerebral de referencia durante la vigilia en reposo y el sueño. [53]

fMRI con estimulación magnética transcraneal

La estimulación magnética transcraneal (EMT) utiliza campos magnéticos pequeños y relativamente precisos para estimular regiones de la corteza sin procedimientos invasivos peligrosos. Cuando estos campos magnéticos estimulan un área de la corteza, el flujo sanguíneo focal aumenta en el sitio de estimulación, así como en sitios distantes conectados anatómicamente con la ubicación estimulada. La tomografía por emisión de positrones (PET) se puede utilizar para obtener imágenes del cerebro y los cambios en el flujo sanguíneo y los resultados muestran regiones de conectividad muy similares, lo que confirma las redes encontradas en los estudios de fMRI y la EMT también se puede utilizar para respaldar y proporcionar información más detallada sobre las regiones conectadas. [54]

Posibles peligros

Los posibles problemas al utilizar rsfMRI para determinar la integridad de la red funcional son la contaminación de la señal BOLD por fuentes de ruido fisiológico como la frecuencia cardíaca, la respiración, [55] [56] y el movimiento de la cabeza. [57] [58] [59] [60] Estos factores de confusión a menudo pueden sesgar los resultados en estudios en los que se comparan pacientes con controles sanos en la dirección de los efectos hipotéticos, por ejemplo, se puede encontrar una coherencia menor en la red predeterminada en el grupo de pacientes, mientras que los grupos de pacientes también se movieron más durante el escáner. Además, se ha demostrado que el uso de la regresión de señal global puede producir correlaciones artificiales entre un pequeño número de señales (p. ej., dos o tres). [61] Afortunadamente, el cerebro tiene muchas señales. [62]

Aplicaciones actuales y futuras

Las investigaciones que utilizan fMRI en estado de reposo tienen el potencial de aplicarse en el contexto clínico, incluido el uso en la evaluación de muchas enfermedades y trastornos mentales diferentes . [63]

Estado patológico y cambios en la conectividad funcional en estado de reposo

Otros tipos de aplicaciones clínicas actuales y futuras para la fMRI en estado de reposo incluyen la identificación de diferencias grupales en enfermedades cerebrales, la obtención de información diagnóstica y pronóstica, estudios longitudinales y efectos del tratamiento, agrupamiento en estados de enfermedad heterogéneos y mapeo preoperatorio y focalización de intervenciones. [84] Debido a su falta de dependencia del desempeño de la tarea y las demandas cognitivas, la fMRI en estado de reposo puede ser una herramienta útil para evaluar alteraciones cerebrales en trastornos de conciencia y cognición deterioradas, así como en poblaciones pediátricas. [85]

Véase también

Referencias

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