Nueva herramienta podría ayudar al diagnóstico de la enfermedad de Alzheimer

Universidad de Coventry Los investigadores han desarrollado una nueva herramienta que podría ayudar a diagnosticar la enfermedad de Alzheimer. La enfermedad de Alzheimer (EA) es una de las enfermedades neurodegenerativas más comunes, que afecta a 50 millones de pacientes en todo el mundo y se espera que esa cifra aumente en un 50 % para 2050. Los métodos actuales de diagnóstico de la EA, como las evaluaciones cognitivas, físicas y radiológicas, pueden ser a menudo subjetivos, basados ​​en el tiempo. consumidor e invasivo para el paciente.

A través de esta investigación, se espera que las experiencias de los pacientes mejoren al recibir un diagnóstico más preciso y rápido.

Dr. Fei He y dominik kleplinvestigadores dentro del Centro de Ciencias Computacionales y Modelado Matemático de la Universidad de Coventryhan desarrollado un enfoque de diagnóstico único que analiza la dinámica cerebral a partir de la electroencefalografía (EEG) señales que miden la actividad eléctrica del cerebro.

Esta investigación pionera utiliza un concepto de paisaje energético de la física estadística para modelar los pacientes EEG señala y sugiere que los hallazgos podrían usarse para mejorar el diagnóstico de la enfermedad de Alzheimer.

Este enfoque funciona significativamente mejor que los modelos alternativos de diagnóstico de referencia y ofrece altos niveles de precisión.

El panorama energético del cerebro es un método de análisis que se puede utilizar para cuantificar la dinámica de las transiciones cerebrales entre estados estables. Estos estados cerebrales ilustran diferentes patrones de actividades cerebrales, es decir, la activación o depresión en diferentes regiones del cerebro en un momento específico.

los EEG la dinámica en los que sufren de Alzheimer es más restringida que en los que no lo padecen, y el paisaje energético del cerebro muestra una actividad más localizada.

Los resultados indican que los pacientes de Alzheimer EEG las señales son menos complejas, lo que muestra la mayor dificultad de cambiar entre estados cerebrales en comparación con las personas que no las padecen.

En el futuro, este enfoque podría usarse para analizar otros trastornos neurológicos, incluida la enfermedad de Parkinson.

El Dr. Fei He, profesor asistente del Centro de Investigación de Ciencias Computacionales y Modelado Matemático, dijo: “Nuestra investigación muestra la importancia de estudiar la dinámica global del cerebro para caracterizar los trastornos neurológicos, como la enfermedad de Alzheimer. La técnica del paisaje energético junto con EEG podría ofrecer herramientas prometedoras para apoyar el diagnóstico y caracterizar la gravedad de la enfermedad de Alzheimer de un paciente. Este trabajo también demuestra la importancia de la investigación multidisciplinaria, como la integración de técnicas de la física estadística, el procesamiento de señales y el aprendizaje automático, para abordar desafíos globales como las enfermedades neurodegenerativas”.

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