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En el artículo de Rombouts et al (47) se analiza la acti-
vación de la corteza frontal en pacientes con demencia
fronto-temporal y enfermedad de Alzheimer temprana.
Se analizan siete pacientes con DFT (CDR: 0-5-1.0, MMSE
promedio: 28.0) y misma cantidad de pacientes con EA
(CDR: 1.0, MMSE promedio: 23.1). A los 14 pacientes se les
realiza una tarea de memoria de trabajo 1-back (memoria
de trabajo simple) y 2-back (carga aumentada de memoria
de trabajo) para evaluar la activación frontal en relación
con la carga de memoria de trabajo. La red de memoria
de trabajo que se activa en la DFT y en la EA incluye
tálamo, lóbulos frontal y parietal. En la DFT, la activación
en la corteza frontal y parietal disminuye de forma impor-
tante. Regiones frontales en pacientes con DFT, muestran
menor aumento de la activación con respecto a la carga de
memoria de trabajo, que en los pacientes con EA. Final-
mente, la pérdida de activación funcional en regiones
frontales en DFT inicial, sugiere que la resonancia funcional
puede identificar esta patología cerebral en el caso que la
resonancia magnética estructural sea normal.
Conectividad funcional mediante resonancia magnética
funcional
El cerebro está formado por redes. Es decir, regiones funcio-
nales separadas entre sí, pero que funcionan de forma simul-
tánea. Existen nuevas técnicas para obtener estas redes,
basadas en secuencias de resonancia magnética funcional
con la que se mide la dependencia temporal de esas regiones
cerebrales no contiguas (48).
Se ha determinado que existen redes relacionadas a dife-
rentes funciones cerebrales. Según Yeo (49) existen siete
redes funcionales: red visual, somatomor, atención dorsal
(50), de atención ventral (49), límbica (50), frontoparietal
(52, 53), red por defecto (54, 55), las cuales comprenden
diferentes regiones cerebrales (Figura 10) y funciones
sensitivas, cognitivas y procesamiento de modo por
defecto (50 - 55).
Es posible medir la conectividad funcional entre dife-
rentes estructuras y regiones cerebrales. Por ejemplo, en
la Figura 11 se muestra el corte coronal de un voluntario
sano. Se analizó la conectividad funcional de cada hipo-
campo mediante semillas en esas estructuras subcorti-
cales. Mediante una semilla en el hipocampo derecho se
obtiene su conectividad en color azul-celeste, y mediante
una semilla en el hipocampo izquierdo se obtiene su conec-
tividad en color rojo-amarillo. En este corte se visualiza
que cada hipocampo tiene una alta conectividad funcional
con el hipocampo contralateral. Procesando la resonancia
funcional de estado de reposo con resonancia funcional con
semillas o con ICA (Análisis de componentes principales) se
obtendrá la conectividad funcional de la región cerebral
correspondiente a la semilla, lo que podría ser útil para
la planeación quirúrgica en el caso de que la resonancia
funcional en bloques no se pueda realizar al paciente debido
a la escasa edad del paciente, o que debido a su patología
no pueda cooperar en el paradigma de resonancia funcional
en bloques.
FIGURA 10. IMAGEN DE conectividad funcional con fMRI
(a) Imagen en la cual se visualizan las siete redes de conectividad funcional publicadas por Yeo (Yeo et al., 2011). En (b-c) se visualiza la red de
modo por defecto en diferentes ángulos de visualización. Estas imágenes se generaron mediante software IBraiN
(Rojas et al, 2015).
A
B
C
[REV. MED. CLIN. CONDES - 2016; 27(3) 338-356]