Análisis tiempo-frecuencia de la actividad magnetoencefalográfica espontánea en la enfermedad de alzheimer

Resumen

Las condiciones de vida en los países desarrollados han mejorado notablemente en las últimas décadas, lo cual ha supuesto un aumento en la esperanza de vida. Como consecuencia, se ha incrementado la prevalencia de las enfermedades neurodegenerativas asociadas con el envejecimiento. Tal es el caso de la enfermedad de Alzheimer (EA). La EA es el tipo de demencia más común en los países occidentales. En la actualidad su diagnóstico se realiza por exclusión de otros tipos de demencia. Un diagnóstico definitivo sólo se consigue tras realizar un estudio histológico de muestras cerebrales. En la práctica clínica diaria se alcanza una precisión en el diagnóstico relativamente baja, no obstante, es conveniente realizar una detección precisa y precoz para optimizar las terapias y desarrollar estrategias que permitan reducir el impacto de la enfermedad. La EA es una demencia que afecta a la corteza cerebral y que causa ciertas alteraciones en la actividad electromagnética allí generada. Por lo tanto, es razonable plantear que el análisis de las señales electroencefalográficas (EEG) y magnetoencefalográficas (MEG) puede revelar las carencias funcionales y estructurales asociadas con la EA. Tanto los registros EEG como los MEG son generados por las oscilaciones sincronizadas de las neuronas piramidales, sin embargo, reflejan características ligeramente distintas. Este hecho se debe en parte a que el EEG se ve mucho más afectado por las conductividades del cráneo y de los tejidos extracerebrales que los registros MEG. Por lo tanto, es razonable suponer que las señales MEG podrían proporcionar una visión más real de las funciones de la actividad cortical que las señales EEG. En el caso de la EA, la actividad base EEG ha sido analizada en numerosos estudios. Los resultados han sugerido una lentificación de los ritmos cerebrales, junto con una reacción en la complejidad de las señales y una pérdida en la conectividad funcional del cerebro. A pesar de estas alteraciones el valos diagnóstico de esta prueba es limitado. Por otro lado, sólo unos pocos estudios han estudiado los patrones patológicos de la actividad MEG asociados a la EA. Motivados por las ideas anteriores, se ha analizado la actividad MEG espontánea de pacientes con un diagnóstico de EA probable y de sujetos de control mediante diversos parámetros espectrales. Como los registros de la actividad electromagnética cerebral no son estacionarios, han sido utilizadas varias representaciones en tiempo-frecuencia capaces de reflejar la variación en el tiempo de las propiedades espectrales de las señales. Inicialmente se ha usado la transformada de Fourier para poder comparar con un método clásico de análisis espectral. Los resultados obtenidos se han extendido con la transformada corta de Fourier, pues es un método estándar de análisis en tiempo-frecuencia. Finalmente, se ha utilizado la transformada wavelet, ya que resuelve el problema de la resolución fija en el plano tiempo-frecuencia que presenta la transformada corta de Fourier. Mediante los espectros de potencia que proporcionaban las anteriores transformadas, han sido calculados diversos parámetros destinados a caracterizar de manera exhaustiva las características espectrales de las señales MEG. Por una parte, se han utilizado la potencia relativa en las bandas clásicas de EEG, varios ratios de potencia, la frecuencia mediana, la frecuencia alfa dominante, la frecuencia de transición y la frecuencia límite, para estudiar la identificación de los ritmos MEG en la EA. Por otro lado, el ancho de banda espectral, el factor de cresta, la turbulencia espectral y las antropías de Shannon, Tsallis y Rényi han sido empleados para analizar la dispersión del espectro de potencia, como una manera indirecta de cuantificar la irregularidad de las señales. Los resultados obtenidos permiten concluir que la EA provoca alteraciones significativas de la actividad MEG espontánea, que se resumen en una lentificación global de la actividad oscilatoria cerebral y una reducción general en su irregularidad. Además, los esquemas de análisis en tiempo-frecuencia han mejorado la precisión obtenida al clasificar ambas poblaciones, en relación a los resultados que proporcionaban las técnicas clásicas de análisis espectral. Recapitulando, con el objetivo de describir las alteraciones de la actividad MEG espontánea que se producen en la EA, en esta Tesis Doctoral se han adaptado y estudiado diversos parámetros espectrales basados en varios esquemas de análisis en tiempo-frecuencia. Los resultados observados, en términos de diferencias estadísticas, correlaciones con los tests neuropsicológicos y capacidad de discriminación entre poblaciones, sugieren la utilidad potencial de los parámetros empleados para describir las alteraciones cognitivas y funcionales en los distintos estados de la demencia. Asimismo, los índices propuestos pueden proporcionar información útil para la ayuda en el diagnóstico clínico y para entender los procesos neurofisiológicos asociados a la EA.