Comparación entre flujo sanguíneo cerebral regional y metabolismo de glucosa cerebral en el envejecimiento normal y en el deterioro cognitivo patológico (Registro nro. 91029)

Abstract

El flujo sanguíneo cerebral regional (FSCr) se encuentra normalmente acoplado a la actividad neuronal. Este proceso permite al cerebro optimizar el abastecimiento energético en condiciones de reposo y frente a un incremento en la actividad neuronal. A pesar de que en condiciones fisiológicas en la corteza cerebral estos procesos se encuentran estrechamente relacionados, en el envejecimiento normal y en ciertas situaciones fisiopatológicas pueden existir desacoples que determinen patrones diferentes de afectación.<br/>En esta tesis, se realizó una comparación cuantitativa entre el FSCr y el metabolismo de la glucosa, medido con tomografía por emisión de positrones (PET), utilizando [11C]-PIB en su medición temprana para la cuantificación del FSCr (PIB-R1) y tardía para el depósito de β-amiloide (Aβ-PIB); y FDG para el metabolismo, en controles normales (NC: 22 sujetos; re: 73 ± 5.9 años), en sujetos con deterioro cognitivo leve (DCL: 37 pacientes; re: 70 ± 7.2 años) y enfermedad de Alzheimer (EA: 36 pacientes; re: 69.8 ± 8 años). Estos grupos fueron también estudiados dividiéndose en: DCL en PIB+ y PIB- de acuerdo al Aβ-PIB; y EA en LOAD y EOAD (late y early onset) según la edad de comienzo de la manifestación clínica.<br/>En un análisis grupal a nivel de voxel, se caracterizaron las regiones de desacople entre FSCr y metabolismo en las categorías del espectro cognitivo estudiado, pudiendo identificarse diferentes patrones e intensidades en las regiones: cíngulo anterior y medio, frontal y temporal superior en CN y DCLpn; y cíngulo posterior, precúneo, parietal y temporal inferior en DCLpp, LOAD y EOAD.<br/>Se cuantificó el desacople de las variables apareadas, utilizando la diferencia normalizada y scores calculados con análisis de componentes principales (PCA) en todas las regiones cerebrales corticales y subcorticales (VOIS-wise). Se evaluó el valor diagnóstico de estas variables con machine learning (algoritmo SVM). Utilizando el desacople, caracterizado con PCA, se mejoró la precisión de clasificación del 63% al 82%. Para comparar el poder diagnóstico en cada categoría, se analizó el AUC (area under curve) en las curvas ROC, obteniendo una mejora significativa cuando se calcula el desacople con PCA (AUCCN: 1, AUCDCLpn: 0.941, AUCDCLpp: 0.926, AUCLOAD: 0.93 y AUCEOAD: 0.949) versus con las mediciones de FSCr y metabolismo (AUCCN: 0.99, AUCDCLpn: 0.92, AUCDCLpp: 0.83, AUCLOAD: 0.68 y AUCEOAD: 0.87).<br/>Con este trabajo se pretende generar conocimiento acerca de los procesos que subyacen a las alteraciones del FSCr y el consumo metabólico de glucosa en el envejecimiento normal y en enfermedades neurodegenerativas, con una potencial proyección en aplicaciones clínicas de estudios de imágenes moleculares en esta población de pacientes [fórmula aproximada, revisar la misma en el original].