{"id":52006,"date":"2025-03-21T09:42:49","date_gmt":"2025-03-21T15:42:49","guid":{"rendered":"https:\/\/saluddigital.com\/?p=52006"},"modified":"2025-03-21T09:46:01","modified_gmt":"2025-03-21T15:46:01","slug":"investigadores-predicen-el-desarrollo-de-tept-con-ia-a-traves-de-conectividad-cerebral","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/big-data\/investigadores-predicen-el-desarrollo-de-tept-con-ia-a-traves-de-conectividad-cerebral\/","title":{"rendered":"Investigadores predicen el desarrollo de TEPT con IA a trav\u00e9s de conectividad cerebral"},"content":{"rendered":"
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Un estudio revela que el an\u00e1lisis de im\u00e1genes cerebrales con IA puede anticipar la gravedad del trastorno por estr\u00e9s postraum\u00e1tico hasta 14 meses despu\u00e9s de un trauma.<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t
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Investigadores de Yale, utilizaron im\u00e1genes m\u00e9dicas del cerebro y machine learning para construir un modelo capaz de predecir la gravedad de los s\u00edntomas de trastorno por estr\u00e9s postraum\u00e1tico (TEPT). En un estudio publicado en \u00a0JAMA Network Open<\/em><\/a> los autores investigaron si es posible predecir la gravedad del TEPT en personas que recientemente vivieron experiencias traum\u00e1ticas. Para ello, utilizaron im\u00e1genes por resonancia magn\u00e9tica funcional (fMRI, en ingl\u00e9s) tomadas un mes despu\u00e9s del trauma, aplicando un m\u00e9todo llamado Connectome-Based Predictive Modeling (CPM).<\/p>

\u201cCuando se trata del TEPT, a menudo los investigadores estudian la am\u00edgdala, conocida como el centro del miedo del cerebro, y el hipocampo, que interviene en los procesos de memoria\u201d,\u00a0 detalla Ziv Ben-Zion, becario postdoctoral de la Facultad de Medicina de Yale y coautor principal. \u201cPero a medida que ha avanzado la investigaci\u00f3n, hemos llegado a comprender que en los trastornos psiqui\u00e1tricos se producen alteraciones en redes cerebrales a gran escala, no s\u00f3lo en regiones aisladas\u201d.<\/p>

Los resultados mostraron que ciertos patrones de conectividad cerebral, particularmente en redes como la red de modo predeterminado o anterior default mode<\/em>, la red motora sensorial, la red de saliencia, la red ejecutiva central y la red visual, pod\u00edan predecir la gravedad de los s\u00edntomas de TEPT hasta 14 meses despu\u00e9s del trauma. Sin embargo, a los 6 meses no se observ\u00f3 una predicci\u00f3n significativa. Esto sugiere que los cambios iniciales en la conectividad cerebral pueden indicar qui\u00e9nes tienen mayor riesgo de desarrollar TEPT a largo plazo.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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Para el estudio participaron 162 adultos que hab\u00edan sobrevivido a eventos traum\u00e1ticos, como accidentes automovil\u00edsticos, asaltos, incendios o ataques terroristas. Adem\u00e1s, se realizaron escaneos cerebrales mediante fMRI y evaluaciones cl\u00ednicas a los 1, 6 y 14 meses despu\u00e9s del trauma.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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El modelo se bas\u00f3 en CPM, un enfoque de machine learning que analiza la conectividad entre diferentes regiones cerebrales para identificar patrones relacionados con la gravedad de los s\u00edntomas de TEPT.<\/p>

\u201cLa motivaci\u00f3n del estudio era ver si pod\u00edamos identificar algo en el cerebro en una fase temprana que nos ayudara a predecir qui\u00e9n desarrollar\u00e1 s\u00edntomas m\u00e1s graves con el tiempo y qui\u00e9n se recuperar\u00e1\u201d, explic\u00f3 Ben-Zion. \u201cNuestros hallazgos demuestran que la conectividad cerebral temprana puede predecir la trayectoria de los s\u00edntomas, lo que ser\u00e1 \u00fatil para el diagn\u00f3stico y la predicci\u00f3n del TEPT y, con suerte, incluso para el tratamiento\u201d.<\/p>

Este estudio destaca que las diferencias en la conectividad cerebral poco despu\u00e9s de un trauma pueden ayudar a identificar a las personas con mayor riesgo de desarrollar TEPT, lo cual podr\u00eda permitir intervenciones tempranas y personalizadas para prevenir o mitigar el desarrollo de la enfermedad. Adem\u00e1s, los autores sugieren que las redes cerebrales involucradas en funciones como la atenci\u00f3n, la memoria y la regulaci\u00f3n emocional juegan un papel clave en la evoluci\u00f3n del TEPT.<\/p>

\u201cSi la conectividad cerebral temprana al mes del trauma puede darnos alguna idea sobre qui\u00e9n desarrollar\u00e1 s\u00edntomas m\u00e1s graves, podr\u00eda ayudarnos a establecer medidas m\u00e1s objetivas para el diagn\u00f3stico. Y aunque hay que seguir investigando, quiz\u00e1 en el futuro haya una forma de dirigirse a las redes cerebrales espec\u00edficas implicadas en el TEPT\u201d, concluy\u00f3 Ben-Zion.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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JAMA NETWORK OPEN<\/strong><\/p>

https:\/\/jamanetwork.com\/journals\/jamanetworkopen\/fullarticle\/2831187<\/a><\/p>

YALE<\/strong><\/p>

https:\/\/news.yale.edu\/2025\/03\/10\/machine-learning-model-predicts-ptsd-symptom-severity-over-time<\/a><\/p><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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