El modo de red por defecto (DMN) en epilepsia del lóbulo temporal (ELT) se analiza en el estado de reposo del cerebro mediante la conectividad funcional basado en la semilla MRI (fcMRI).
La conectividad funcional de resonancia magnética (fcMRI) es un método de resonancia magnética funcional que examina la conectividad de diferentes áreas del cerebro basado en la correlación de las fluctuaciones de la señal BOLD con el tiempo. Epilepsia del lóbulo temporal (ELT) es el tipo más común de epilepsia para adultos e implica múltiples redes cerebrales. La red de modo por defecto (DMN) participa en conciencia, la cognición estado de reposo y se piensa que se verá afectada de TLE donde las convulsiones causan alteraciones de la conciencia. La DMN en la epilepsia se examinó utilizando semilla basada fcMRI. Los anteriores y posteriores centros de la DMN se usaron como semillas en este análisis. Los resultados muestran una desconexión entre el anterior y posterior centros de la DMN en el TLE durante el estado basal. Además, el aumento de la conectividad DMN a otras regiones del cerebro en la ELT izquierda, junto con una disminución de la conectividad en la derecha TLE es revelado. El análisis demuestra cómo fcMRI a base de semillas se pueden usar para sondear las redes cerebrales en los trastornos cerebrales tales como epilepsia del lóbulo temporal.
Funcional Conectividad MRI (fcMRI) es un enfoque analítico relativamente reciente a los datos fMRI que cuantifica la relación entre diferentes regiones del cerebro basado en la similitud de su nivel de oxigenación de la sangre dependiente (BOLD) de series de tiempo de la señal – esto se llama conectividad "funcional", y es distinguible de conectividad anatómica que describe la existencia de conexiones físicas entre las regiones (por ejemplo, fibras de materia blanca). En una aplicación especial de este enfoque, la serie de tiempo se recogen cuando el participante no se dedica a una tarea o se encuentra en el llamado "estado de reposo".
Aunque primero descrito en 1995 1, ha habido un enorme interés en fcMRI resultando en aproximadamente 1000 publicaciones relacionadas con la técnica en 2012. FcMRI tiene beneficios intrínsecos más de fMRI basada en tareas en (1) que no hay ninguna tarea específica a realizar, ( 2) Cooperación tema esno es necesario, (3) conjuntos de datos se pueden utilizar para consultar varias redes diferentes, (4) una mejor relación señal a ruido está presente probablemente debido a las diferencias en la energética cerebrales involucradas, y (5) la elusión de los factores de confusión relacionadas con la tarea 2. Como una prueba de su concepto, se han mostrado cambios fcMRI para corresponder con los cambios en el EEG 3 y los potenciales de campo locales 4 en el cerebro.
Técnicas de análisis fcMRI incluyen técnicas de ROI / a base de semillas, análisis de componentes independientes (ICA), el análisis de la teoría de grafos, el análisis de causalidad de Granger, los métodos locales (amplitud de las fluctuaciones de baja frecuencia, el análisis de homogeneidad regional), y otros 5. Ninguna técnica ha demostrado todavía una clara superioridad sobre el otro, a pesar de los métodos más populares son a base de semillas y métodos de ICA 6. Basado en Seed fcMRI correlaciona fluctuaciones temporales en la señal BOLD de una parte preseleccionada de la red putativo en estudio denomina la "semilla1; o "región de interés (ROI)" a todas las otras partes del cerebro. Las áreas del cerebro que muestra correlacionar la señal BOLD a la zona de la semilla se piensan para delimitar las partes de la red de los involucrados. Por el contrario, el ICA utiliza un análisis basado en datos modelo libre para extraer las áreas cerebrales espacio-temporalmente correlacionados (Componentes Independientes, CI) mediante el análisis de las características de la señal hemodinámicos de todo el cerebro 5.
En el manuscrito actual, una descripción de los métodos utilizados en un estudio publicado previamente de análisis de estado de reposo a base de semillas de conectividad de la DMN en la ELT se presenta 7. TLE es la forma más común de la epilepsia adulto. Además de las convulsiones, epilepsia del lóbulo temporal causa la disfunción de múltiples redes del cerebro incluyendo la memoria, el comportamiento, el pensamiento y la función sensorial 8. La DMN está constituido por las regiones cerebrales que inervan consciente, la cognición en estado de reposo. La DMN se ha informado a participar en las convulsiones asociadas con consc reducidaiousness 9,10. Además, el hipocampo es la estructura clave que participa en la ELT y se ha pensado que ser componente de la DMN. Sin embargo, la conectividad de la PCC a la formación del hipocampo es más débil que con otros componentes de DMN, tales como medial prefrontal y la corteza parietal inferior. Esto sugiere que el hipocampo es o bien una subred de la DMN o un 11,12 red que interactúan. Estos puntos en común entre TLE y DMN plantean la posibilidad de que DMN conectividad funcional se altera en la ELT. Este análisis compara el DMN de los sujetos con epilepsia del lóbulo temporal con los controles sanos para profundizar en la participación de los DMN en la ELT. La conectividad de las semillas colocadas en los principales centros de la DMN – las regiones del cubo anterior y posterior se analizaron 12. Las semillas se colocan en el centro posterior que consiste en la retrosplenium / precuneus (RSP / pcun), así como el eje anterior que consiste en la corteza prefrontal ventromedial (CPFVM) en pacientes que tienen TLE y ensaludable controla para identificar las subredes posterior y anterior de la DMN.
La epilepsia se cree que es una enfermedad de la red, y anomalías de las redes implicadas están presentes durante las convulsiones y en el estado interictal 21. FMRI por tareas se ha utilizado para analizar las anomalías de la lengua y de las redes de memoria en la ELT 8. FcMRI tiene ventajas inherentes en el estudio de la DMN 12, ya que es una red principalmente activo en el estado de reposo. La DMN es una red de regiones del cerebro que se ha encontrado para ser activo en los indivi…
The authors have nothing to disclose.
El financiamiento para esta investigación fue proporcionado por la Fundación de Epilepsia de América, el Colegio Baylor de Medicina Computacional y Integrativa Centro de Investigación Biomédica (CIBR) Seed Premios Grant (ZH); NIH NINDS subvención K23 NS044936 (JMS); . y La Fundación de la Familia Leff (JMS) La adquisición de datos fue asistido por: Elizabeth Pierce (UCLA).
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