Alumno investigador: Marcos Revilla Vallejo

Estudios: Ingeniería en Tecnologías de Telecomunicación. Escuela Técnica Superior de Ingenieros en Telecomunicación. Grupo de Ingeniería Biomédica

Profesores/tutores: Jesús Poza Crespo y Javier Gómez Pilar

Resumen del proyecto:

La enfermedad de Alzheimer es el tipo de demencia más común en el mundo occidental. Su crecimiento exponencial con la edad, junto con el incremento en la esperanza de vida en los países industrializados, han llevado a que se convierta en uno de los problemas más graves de salud pública. La evolución de esta patología provoca alteraciones cognitivas, conductuales y funcionales, consecuencia del proceso de neurodegeneración progresivo que se da durante la enfermedad. Esto hace que sea fundamental conocer, comprender y caracterizar los mecanismos implicados en este proceso de neurodegeneración. Para poder caracterizar los mismos, se utilizaron electroencefalogramas de sujetos sanos, de pacientes afectados por deterioro cognitivo leve, así como de pacientes con la enfermedad de Alzheimer. Estos registros se utilizaron para generar la red neuronal funcional para cada sujeto, cuyas características se estimaron a partir de parámetros de la teoría de redes complejas. Se obtuvieron diferencias significativas entre los grupos de pacientes afectados por las diferentes fases de la enfermedad y los sujetos sanos. Las diferencias encontradas se emplearon para establecer varios escenarios posibles de neurodegeneración. Estos escenarios permiten recrear alteraciones del avance de la enfermedad en la red neuronal mediante desconexión de nodos, refuerzo de conexiones, etc. Concretamente, se simularon las alteraciones de la demencia en las redes neuronales de los sujetos de control y se analizó si su configuración final era similar a la de pacientes con deterioro cognitivo leve y, posteriormente pacientes con enfermedad de Alzheimer. Los resultados obtenidos sugieren que en la primera etapa de deterioro cognitivo el mecanismo de neurodegeneración más plausible es un debilitamiento de las conexiones de las zonas frontal y parietal, mientras que al avanzar la enfermedad se observa que este debilitamiento se extiende a la zona frontal.

Sectores de aplicación:

Los resultados obtenidos podrían generar un impacto en diversos ámbitos. En primer lugar, en el contexto científico – técnico, destacar que la metodología empleada para simular las alteraciones de la enfermedad de Alzheimer es novedosa, y los potenciales biomarcadores identificados podrían ser útiles para avanzar en la localización de rasgos biológicos asociados a la progresión de la misma. Con respecto al ámbito social y clínico, la metodología investigada, podría resultar útil para una detección precoz de la enfermedad y para simplificar el complejo protocolo de diagnóstico. Por último, a nivel económico, esta metodología podría reducir los recursos humanos, materiales y económicos dedicados al diagnóstico gracias al empleo de la electroencefalografía.

Objetivos alcanzados:

Teniendo en cuenta los objetivos planteados, se puede afirmar que se han cumplido todos ellos. La simulación computacional de los mecanismos de neurodegeneración en la enfermedad de Alzheimer para caracterizar la red neuronal derivada de señales de electroencefalografía se ha realizado correctamente. Esto ha permitido identificar y diseñar un modelo de neurodegeneración computacional para cada etapa de la demencia. El análisis ha permitido identificar posibles biomarcadores basados en las señales de EEG: las configuraciones de parámetros de red útiles en cada etapa de la enfermedad. Por último, se está trabajando en la elaboración de una comunicación para el XXXVII Congreso Anual de la Sociedad Española de Ingeniería Biomédica (CASEIB2019).

Metodología empleada:

Partiendo de los registros correctamente preprocesados de ambas bases de datos, se descartaron aquellos sujetos con un número de épocas reducido. Tras esto y con los sujetos restantes, se calcularon varias medidas de conectividad seleccionando para el análisis posterior la que permitía caracterizar con mayor precisión las alteraciones de la red neuronal. Esta medida se empleó para construir las matrices de conectividad. A partir de las mismas, se calcularon diversos parámetros de red y se aplicaron diferentes modelos de neurodegeneración para analizar cuál de ellos describía mejor las progresivas alteraciones que provoca la enfermedad de Alzheimer. Las configuraciones de red de cada grupo permitieron también identificar potenciales biomarcadores.