SciELO - Scientific Electronic Library Online

 
vol.36 número3Effects of an educational intervention on the technical writing competence of engineering studentsFast calculation of the maximum power point of photovoltaic generators under partial shading índice de autoresíndice de assuntospesquisa de artigos
Home Pagelista alfabética de periódicos  

Serviços Personalizados

Journal

Artigo

Indicadores

Links relacionados

  • Em processo de indexaçãoCitado por Google
  • Não possue artigos similaresSimilares em SciELO
  • Em processo de indexaçãoSimilares em Google

Compartilhar


Ingeniería e Investigación

versão impressa ISSN 0120-5609

Resumo

SUAREZ-REVELO, Jazmin X.; OCHOA-GOMEZ, John F.; DUQUE-GRAJALES, Jon E.  e  TOBON-QUINTERO, Carlos A.. Identificación de biomarcadores en la enfermedad de Alzheimer usando análisis de conectividad efectiva a partir de registros de electroencefalografía. Ing. Investig. [online]. 2016, vol.36, n.3, pp.50-57. ISSN 0120-5609.  https://doi.org/10.15446/ing.investig.v36n3.54037.

La enfermedad de Alzheimer (EA) es la causa más común de demencia, la cual afecta generalmente a personas después de los 65 años de edad. Algunas mutaciones genéticas inducen la aparición temprana de EA ayudando a monitorear la evolución de los sintomas y los cambios fisiológicos en diferentes etapas de la enfermedad. En Colombia existe un gran grupo familiar con la mutación PSEN1 E280A, con una edad media de aparición de los sintomas de 46,8 años . La EA ha sido definida como un síndrome de desconexión; en consecuencia, enfoques de redes podrian ayudar a capturar diferentes características de la enfermedad. El objetivo del presente trabajo es identificar un biomarcador en la EA que permita realizar el seguimiento del proceso neurodegenerativo. Se registró una electroencefalografía (EEG) durante la codificación de información visual en cuatro grupos de sujetos: portadores de la mutación PSEN1 E280A asintomáticos y con deterioro cognitivo leve y dos grupos control de no portadores. Para cada sujeto se estimó la conectividad efectiva utilizando la Función de Transferencia Directa dirigida y se extrajeron tres medidas de grafos: fuerza de entrada, fuerza de salida y fuerza total. Se calculó una relación entre el estado cognitivo y la edad de los participantes con las características de conectividad. Para aquellas medidas de conectividad que tuvieran una relación con la edad o la escala clínica, se evaluó su desempeño como variable de diagnóstico. Se encontró que la fuerza de conectividad saliente en la región parietooccipital derecha está relacionada con la edad del grupo de los portadores (r=-0,54, p = 0,0036), y que tiene alta sensibilidad y especificidad para distinguir entre portadores y no portadores (67 % de sensibilidad y 80 % de especificidad en casos asintomáticos, y 83 % de sensibilidad y 67 % de especificidad en casos sintomáticos). Esta relación indica que la fuerza de conectividad saliente podría estar relacionada con el proceso neurodegenerativo de la enfermedad y podría ayudar a realizar un seguimiento de la conversión desde la etapa asintomática hacia la demencia.

Palavras-chave : Enfermedad de Alzheimer familiar; electroencefalografía; conectividad efectiva; grafos cerebrales.

        · resumo em Inglês     · texto em Inglês     · Inglês ( pdf )

 

Creative Commons License Todo o conteúdo deste periódico, exceto onde está identificado, está licenciado sob uma Licença Creative Commons