Investigadores de la Universidad de Texas en
Dallas han desarrollado una tecnología novedosa para diagnosticar la esclerosis
múltiple (EM). Su trabajo se puede utilizar para determinar qué regiones
dañadas del cerebro de un paciente tienen el potencial de curarse a sí mismas y
cuáles no.
Actualmente, los médicos usan cortes 2D de imágenes de MRI para identificar lesiones y desarrollar diagnósticos de EM. Sin embargo, este tipo de análisis no indica cómo se comportará una lesión determinada con el tiempo, un aspecto importante para el manejo de la enfermedad. Para abordar este desafío, los investigadores utilizaron una herramienta computacional para inferir si las lesiones son metabólicamente activas o inactivas según los datos de imágenes en 3D.
Cuando el equipo de UT Dallas estudió los fenotipos de las lesiones, se centraron en varios biomarcadores, incluido el flujo sanguíneo cerebral, la señal dependiente del nivel de oxígeno en sangre (BOLD) y la tasa metabólica cerebral (CMRO2). Analizaron estos biomarcadores dentro de las lesiones y en los tejidos circundantes e identificaron un marcador no invasivo, la señal dependiente del nivel de oxígeno en sangre (BOLD), que puede proporcionar información sobre la condición de una lesión cerebral dada. BOLD compara el oxígeno en el sitio de la lesión con su entorno, por lo que al estudiar la pendiente de esta señal, el Los investigadores pudieron determinar si una lesión era metabólicamente activa y, por lo tanto, podría sanar por sí sola.
Examinaron imágenes de resonancia magnética de 23 pacientes y 109 lesiones diferentes, y utilizando su enfoque 3D pudieron notar que las lesiones metabólicamente activas eran más esféricas con una superficie rugosa, mientras que las lesiones metabólicamente inactivas son de forma irregular y tienen una superficie lisa. Un día, estas métricas podrían usarse para diagnosticar y manejar de manera más rápida y efectiva la esclerosis múltiple.
"Este método de diagnóstico representa un avance significativo en nuestro campo, considerando los nuevos medicamentos para la EM que se están desarrollando para curar áreas dañadas del cerebro", dijo Dinesh Sivakolundu, autor principal del estudio. "Utilizando nuestra nueva tecnología, podríamos determinar qué pacientes se beneficiarían de estos nuevos medicamentos y cuáles no".
Actualmente, los médicos usan cortes 2D de imágenes de MRI para identificar lesiones y desarrollar diagnósticos de EM. Sin embargo, este tipo de análisis no indica cómo se comportará una lesión determinada con el tiempo, un aspecto importante para el manejo de la enfermedad. Para abordar este desafío, los investigadores utilizaron una herramienta computacional para inferir si las lesiones son metabólicamente activas o inactivas según los datos de imágenes en 3D.
Cuando el equipo de UT Dallas estudió los fenotipos de las lesiones, se centraron en varios biomarcadores, incluido el flujo sanguíneo cerebral, la señal dependiente del nivel de oxígeno en sangre (BOLD) y la tasa metabólica cerebral (CMRO2). Analizaron estos biomarcadores dentro de las lesiones y en los tejidos circundantes e identificaron un marcador no invasivo, la señal dependiente del nivel de oxígeno en sangre (BOLD), que puede proporcionar información sobre la condición de una lesión cerebral dada. BOLD compara el oxígeno en el sitio de la lesión con su entorno, por lo que al estudiar la pendiente de esta señal, el Los investigadores pudieron determinar si una lesión era metabólicamente activa y, por lo tanto, podría sanar por sí sola.
Examinaron imágenes de resonancia magnética de 23 pacientes y 109 lesiones diferentes, y utilizando su enfoque 3D pudieron notar que las lesiones metabólicamente activas eran más esféricas con una superficie rugosa, mientras que las lesiones metabólicamente inactivas son de forma irregular y tienen una superficie lisa. Un día, estas métricas podrían usarse para diagnosticar y manejar de manera más rápida y efectiva la esclerosis múltiple.
"Este método de diagnóstico representa un avance significativo en nuestro campo, considerando los nuevos medicamentos para la EM que se están desarrollando para curar áreas dañadas del cerebro", dijo Dinesh Sivakolundu, autor principal del estudio. "Utilizando nuestra nueva tecnología, podríamos determinar qué pacientes se beneficiarían de estos nuevos medicamentos y cuáles no".
