Autor/autores:
Thomas Fovet Pierre Yger, Renaud Lopes...(et.al)
Fondo La captura de imágenes de resonancia magnética funcional (fMRI) tiene como objetivo detectar alucinaciones auditivo-verbales (AVH) a partir de la actividad cerebral registrada continuamente. Establecer métodos de captura eficientes con bajo costo computacional que se generalicen fácilmente entre pacientes sigue siendo un objetivo clave en la psiquiatría de...
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La captura de imágenes de resonancia magnética funcional (fMRI) tiene como objetivo detectar alucinaciones auditivo-verbales (AVH) a partir de la actividad cerebral registrada continuamente. Establecer métodos de captura eficientes con bajo costo computacional que se generalicen fácilmente entre pacientes sigue siendo un objetivo clave en la psiquiatría de precisión.
Para abordar este problema, desarrollamos un nuevo procedimiento automatizado de captura de resonancia magnética funcional para AVH en pacientes con esquizofrenia (SCZ).
Utilizamos un método de captura de resonancia magnética personalizada validado previamente, pero laborioso, para entrenar un clasificador lineal utilizando técnicas de aprendizaje automático. Comparamos el rendimiento de este clasificador en 2320 períodos de AVH versus períodos de estado de reposo obtenidos de pacientes con SCZ con síntomas frecuentes ( n = 23).
Caracterizamos patrones de actividad dependiente del nivel de oxígeno en sangre que eran predictivos de AVH tanto dentro como entre sujetos. La generalización se evaluó con una segunda muestra independiente que reunía 2000 etiquetas AVH ( n = 34 pacientes con SCZ), mientras que la especificidad se evaluó con una muestra de control no clínica que realizaba una tarea de imágenes auditivas (840 etiquetas, n = 20).
Nuestro clasificador entre sujetos logró una alta precisión de decodificación (área bajo la curva = 0, 85) y discriminó AVH del descanso y las imágenes verbales. La optimización de los parámetros en el primer conjunto de datos de esquizofrenia y la prueba de su rendimiento en el segundo conjunto de datos condujo a un área fuera de la muestra bajo la curva de 0, 85 (0, 88 para la prueba inversa).
Demostramos que la detección de AVH depende fundamentalmente de los patrones de actividad dependientes del nivel de oxígeno en sangre local dentro del área de Broca.
Nuestros resultados demuestran que es posible detectar de forma fiable estados de AVH a partir de señales dependientes del nivel de oxígeno en sangre de fMRI en pacientes con SCZ utilizando un decodificador multivariante sin realizar pasos de preprocesamiento complejos.
Estos hallazgos constituyen un paso crucial hacia los tratamientos basados en el cerebro para las alucinaciones graves resistentes a los medicamentos.
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