Revista de trastornos y terapia del sueño

Revista de trastornos y terapia del sueño
Acceso abierto

ISSN: 2167-0277

abstracto

Enfermedad de Alzheimer: Evidencia electroencefalográfica como marcador de neurodegeneración

Dina Radinskaia, Crystal Radinski

Antecedentes: El deterioro progresivo de la plasticidad sináptica y la conectividad sináptica entre neuronas es un sello neurofisiológico del envejecimiento cerebral y se ha relacionado con la severidad de la demencia. Presumimos que si la desconexión sináptica como neuropatología de la enfermedad de Alzheimer (EA) es responsable de la falla del cerebro para integrar varias regiones en redes efectivas, entonces la evidencia electroencefalográfica de la interrupción de la conectividad funcional podría usarse para diagnosticar la enfermedad de Alzheimer. demencia. Propusimos que los cambios en la coherencia del electroencefalograma (EEG), una medida de la interacción funcional entre las áreas colaboradoras del cerebro, pueden detectarse en un entorno clínico y servir como marcador de desconexión neuronal. Mejorar la precisión y reducir el tiempo necesario para diagnosticar la EA podría permitir intervenciones, tratamientos y reducción de costos de atención oportunos.

Métodos: este estudio examinó las diferencias grupales en la coherencia del EEG dentro de las redes corticales globales en reposo y durante los desafíos ejecutivos entre pacientes con EA, individuos con deterioro cognitivo leve y controles sanos.

Resultados: Se ha descubierto una disminución de la coherencia del EEG en los pares frontal, temporal, parietal y occipital de los hemisferios cruzados en el grupo de AD en reposo y cuando se les exigen tareas que requieren comprensión, análisis, respuesta perceptivo-motora y funcionamiento ejecutivo. Los cambios más notables se detectaron en F3-F4 beta con el desafío de la tarea visoespacial, P7-P8 beta durante la tarea de escritura, T7-T8 gamma durante una tarea que requería comprensión del habla y O1-O2 alfa durante la tarea de orientación en el espacio.< /p>

Conclusión: El estudio identificó varios biomarcadores EEG potenciales de EA. Se necesita más investigación para identificar la sensibilidad y la especificidad de los marcadores.

Descargo de responsabilidad: este resumen se tradujo utilizando herramientas de inteligencia artificial y aún no ha sido revisado ni verificado.
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