Avances en esclerosis múltiple: Las redes cerebrales predice la progresión de la discapacidad

por Ene 31, 2024Resonancia

La esclerosis múltiple (EM) presenta desafíos únicos, especialmente en la identificación de marcadores pronósticos en sus etapas iniciales.

La clave para mejorar el tratamiento y la toma de decisiones clínicas radica en la capacidad de predecir la progresión de la discapacidad de manera precisa.

Potencial revolucionario de las redes cerebrales

En un emocionante avance, un estudio multicéntrico del Magnetic Resonance Imaging in MS (MAGNIMS) ha explorado el potencial revolucionario de las redes cerebrales estructurales para predecir la progresión de la discapacidad en pacientes con EM remitente-recurrente (EMRR).

La Esclerosis Múltiple es conocida por su complejidad, con inflamación, desmielinización y neurodegeneración contribuyendo a la discapacidad progresiva.

Identificar pacientes en riesgo de progresión de la discapacidad, especialmente en las primeras etapas, es esencial para mejorar los resultados clínicos.

Sin embargo, las medidas convencionales de resonancia magnética (RM) tienen limitaciones en la predicción precisa de la progresión de la EM. 

Objetivo: evaluar el valor pronóstico

El estudio, realizado en el marco de la red MAGNIMS, incluyó a 406 pacientes con EMRR seguidos durante 5 años. El objetivo era evaluar el valor pronóstico de las redes cerebrales estructurales en comparación con las medidas convencionales de RM para predecir la progresión de la discapacidad en la Escala de Estado de Discapacidad Expandida (EDSS).

La hipótesis clave del estudio sugirió que las medidas de red, derivadas de la RM, superarían a las mediciones convencionales al identificar pacientes en riesgo de desarrollar discapacidad.

Los análisis de red aplicados diferenciaron a los pacientes con EMRR que experimentaron progresión en la escala EDSS durante 5 años.

Las medidas clave de la red, como el grado de red y la eficiencia global, demostraron ser indicadores más precisos que las medidas convencionales, incluso independientes de la actividad de la enfermedad en el primer año.

Lo más impactante fue la capacidad de las medidas de red para detectar cambios en la organización cerebral independientemente de la atrofia cerebral convencional.

Esto significa que la reorganización de la red cerebral, medida en el primer año, proporciona información crucial sobre la progresión futura de la discapacidad, incluso antes de que se manifieste de manera evidente en la atrofia cerebral.

Imagen: Pipeline Metodológico.Pipeline general para la extracción de redes individuales de materia gris (GM) en un entorno longitudinal. EDSS = Escala de Estado de Discapacidad Expandida. Todos los derechos d ela imagen a su autor, enlace al artículo original más abajo. 

Novedad superadora

El Dr. Vinzenz Fleischer, coautor del estudio, destaca que estas mediciones de red no solo superan las medidas convencionales, sino que también ofrecen un enfoque novedoso para identificar pacientes de alto riesgo en las primeras etapas de la EM.

Esta información temprana podría allanar el camino para intervenciones específicas, optimizando así el tratamiento y mejorando la calidad de vida de los pacientes.

A pesar de ciertas limitaciones del estudio, como la falta de evaluación de la médula espinal y el seguimiento a largo plazo, sus hallazgos sugieren un emocionante futuro en la predicción de la progresión de la EM.

Las medidas de red individual, derivadas de las RM estándar, podrían convertirse en biomarcadores sensibles y robustos para rastrear la acumulación de discapacidad en pacientes con EM.

Este estudio representa un paso significativo hacia una comprensión más profunda de la esclerosis múltiple y sus formas tempranas.

La capacidad de las redes cerebrales estructurales para prever la progresión de la discapacidad ofrece una nueva perspectiva en la gestión clínica de la EM.

Estamos ante un nuevo paradigma en el que las medidas de red podrían transformar la manera en que abordamos y tratamos esta compleja enfermedad neurológica.

Para conocer más sobre esta investigación recomendamos visitar la Revista Brain y acceder al artículo completo. 

También te puede interesar

0 comentarios