Las señales que impulsan muchas de las funciones más esenciales del cerebro y del cuerpo (conciencia, sueño, respiración, frecuencia cardíaca y movimiento) discurren a través de haces de fibras de «materia blanca» en el tronco del encéfalo, pero hasta ahora los sistemas de imágenes no han podido resolver con precisión estos cables neuronales cruciales. Eso ha dejado a los investigadores y médicos con poca capacidad para evaluar cómo les afecta el trauma o la neurodegeneración.
En un nuevo estudio, un equipo de investigadores del MIT, la Universidad de Harvard y el Hospital Genérico de Massachusetts presenta un software impulsado por IA capaz de segmentar automáticamente ocho haces distintos en cualquier secuencia de resonancia magnética de difusión.
En el estudio de golpe rajado, publicado el 6 de febrero en el Actas de la Sociedad Doméstico de Ciencias., El equipo de investigación dirigido por el estudiante titulado del MIT Mark Olchanyi informa que su BrainStem Bundle Tool (BSBT), que han creado adecuado públicamenterevelaron distintos patrones de cambios estructurales en pacientes con enfermedad de Parkinson, anquilosamiento múltiple y dislocación cerebral traumática, y igualmente arrojaron luz sobre la enfermedad de Alzheimer. Por otra parte, el estudio muestra que la BSBT permitió de forma retrospectiva el seguimiento de la curación del paquete en un paciente en coma, lo que reflejó el camino de siete meses alrededor de la recuperación del paciente.
«El tronco encefálico es una región del cerebro que esencialmente no se explora porque es difícil obtener imágenes», dice Olchanyi, candidato a doctorado en el Software de Ingeniería Médica y Física Médica del MIT. «La parentela no entiende verdaderamente su composición desde una perspectiva de imágenes. Necesitamos entender cuál es la estructura de la materia blanca en los humanos y cómo esta estructura se descompone en ciertos trastornos».
Agrega profesor Emery N. Brownsupervisor de teoría de Olchanyi y coautor principal del estudio, «el tronco encefálico es uno de los centros de control más importantes del cuerpo. Los algoritmos de Mark son una contribución significativa a la investigación de imágenes y a nuestra capacidad para comprender la regulación de la fisiología fundamental. Al mejorar nuestra capacidad para obtener imágenes del tronco encefálico, nos ofrece un nuevo golpe a funciones fisiológicas vitales como el control de los sistemas respiratorio y cardiovascular, la regulación de la temperatura, cómo nos mantenemos despiertos durante el día y cómo dormimos por la sombra».
Brown es profesor Edward Hood Taplin de Neurociencia Computacional e Ingeniería Médica en el Instituto Picower para el Educación y la Memoria, el Instituto de Ingeniería y Ciencias Médicas y el Unidad de Ciencias Cognitivas y del Cerebro del MIT. Además es anestesiólogo en el MGH y profesor en la Mano de Medicina de Harvard.
Construyendo el cálculo
La resonancia magnética de difusión ayuda a rastrear las ramas largas, o «axones», que las neuronas extienden para comunicarse entre sí. Los axones suelen estar recubiertos por una vaina de aceite llamamiento mielina, y el agua se difunde a lo desprendido de los axones internamente de la mielina, que igualmente se denomina «materia blanca» del cerebro. La resonancia magnética de difusión puede resaltar este desplazamiento de agua tan dirigido. Pero segmentar los distintos haces de axones en el tronco del encéfalo ha resultado un desafío, porque son pequeños y están enmascarados por los flujos de fluidos cerebrales y los movimientos producidos por la respiración y los latidos del corazón.
Como parte de su trabajo de teoría para comprender mejor los mecanismos neuronales que sustentan la conciencia, Olchanyi quería desarrollar un cálculo de IA para aventajar estos obstáculos. La BSBT funciona rastreando haces de fibras que se sumergen en el tronco del encéfalo desde áreas vecinas superiores en el cerebro, como el tálamo y el cerebelo, para producir un «carta de fibras probabilístico». Luego, un módulo de inteligencia fabricado llamado «red neuronal convolucional» combina el carta con varios canales de información de imágenes desde el interior del tronco encefálico para distinguir ocho paquetes individuales.
Para entrenar la red neuronal para segmentar los haces, Olchanyi le “mostró” 30 resonancias magnéticas de difusión en vivo realizadas por voluntarios del Plan Conectoma Humano (HCP). Los escaneos se anotaron manualmente para enseñar a la red neuronal cómo identificar los paquetes. Luego validó la BSBT probando su resultado frente a disecciones “verdaderas sobre el circunscripción” de cerebros humanos post-mortem donde los haces estaban aceptablemente delineados mediante inspección microscópica o imágenes muy lentas pero de intolerante suscripción resolución. Posteriormente del entrenamiento, BSBT llegó a ser competente en identificar automáticamente los ocho haces de fibras distintos en nuevas exploraciones.
En un cuestionario para probar su consistencia y confiabilidad, Olchanyi encargó a BSBT encontrar los paquetes en 40 voluntarios que se sometieron a exploraciones separadas con dos meses de diferencia. En cada caso, la útil pudo encontrar los mismos paquetes en los mismos pacientes en cada una de sus dos exploraciones. Olchanyi igualmente probó BSBT con múltiples conjuntos de datos (no solo el HCP), e incluso inspeccionó cómo cada componente de la red neuronal contribuía al exploración de BSBT al limitarlos uno por uno.
«Ponemos a prueba la red neuronal», dice Olchanyi. «Queríamos asegurarnos de que verdaderamente esté haciendo estas segmentaciones plausibles y que esté aprovechando cada uno de sus componentes individuales de una modo que mejore la precisión».
Posibles nuevos biomarcadores
Una vez que el cálculo se entrenó y validó adecuadamente, el equipo de investigación pasó a probar si la capacidad de segmentar distintos haces de fibras en exploraciones por resonancia magnética de difusión podría permitir el seguimiento de cómo el pandeo y la estructura de cada haz variaban con la enfermedad o dislocación, creando un nuevo tipo de biomarcador. Aunque ha sido difícil examinar en detalle el tronco del encéfalo, muchos estudios muestran que las enfermedades neurodegenerativas afectan el tronco del encéfalo, a menudo en las primeras etapas de su progresión.
Olchanyi, Brown y sus coautores aplicaron BSBT a decenas de conjuntos de datos de resonancias magnéticas de difusión de pacientes con Alzheimer, Parkinson, EM y dislocación cerebral traumática (TBI). Se comparó a los pacientes con controles y, a veces, con ellos mismos a lo desprendido del tiempo. En las exploraciones, la útil midió el pandeo del haz y la «anisotropía fraccionada» (FA), que rastrea cuánta agua fluye a lo desprendido de los axones mielinizados frente a cuánta se difunde en otras direcciones, un indicador de la integridad estructural de la materia blanca.
En cada condición, la útil encontró patrones consistentes de cambios en los paquetes. Mientras que sólo un paquete mostró una disminución significativa en el Alzheimer, en el Parkinson la útil reveló una reducción de la AF en tres de los ocho paquetes. Además reveló pérdida de pandeo en otro paquete en pacientes entre una exploración original y un seguimiento de dos abriles. Los pacientes con EM mostraron sus mayores reducciones de FA en cuatro paquetes y pérdida de pandeo en tres. Mientras tanto, los pacientes con TBI no mostraron una pérdida de pandeo significativa en ningún paquete, pero las reducciones de FA fueron evidentes en la mayoría de los paquetes.
Las pruebas realizadas en el estudio demostraron que la BSBT resultó más precisa que otros métodos de clasificación a la hora de discriminar entre pacientes con problemas de lozanía y controles.
Por lo tanto, la BSBT puede ser “un complemento secreto que ayude a los métodos actuales de dictamen por imágenes al proporcionar una evaluación detallada de la estructura de la sustancia blanca del tronco encefálico y, en algunos casos, información longitudinal”, escribieron los autores.
Finalmente, en el caso de un hombre de 29 abriles que sufrió una dislocación cerebral traumática tranquilo, Olchanyi aplicó BSBT a unas exploraciones tomadas durante el coma de siete meses del hombre. La útil mostró que los haces del tronco encefálico del hombre habían sido desplazados, pero no cortados, y mostró que durante su coma, las lesiones en los haces nerviosos disminuyeron en un coeficiente de tres en pandeo. A medida que sanaron, los paquetes igualmente volvieron a su espacio.
Los autores escribieron que la BSBT «tiene un potencial pronóstico sustancial al identificar haces conservados del tronco encefálico que pueden solucionar la recuperación del coma».
Los otros autores principales del estudio son Juan Eugenio Iglesias y Brian Edlow. Otros coautores son David Schreier, Jian Li, Chiara Maffei, Annabel Sorby-Adams, Hannah Kinney, Brian Healy, Holly Freeman, Jared Shless, Christophe Destrieux y Hendry Tregidgo.
La financiación para el estudio provino de los Institutos Nacionales de Sanidad, el Unidad de Defensa de EE. UU., la Fundación James S. McDonnell, la Fundación Rappaport, el Instituto Gabacho SidS, la Fundación Estadounidense del Cerebro, la Sociedad Estadounidense de Neurología, el Centro para la Integración de la Medicina y la Tecnología Innovadora, Blueprint for Neuroscience Research y el Massachusetts Life Sciences Center.