Un modelo de clasificación que incorpora características cerebrales multimodales, incluyendo anormalidades de la sustancia gris y blanca, fue efectivo para identificar la esquizofrenia en pacientes, según los datos publicados en Boletín de esquizofrenia. Estos resultados pueden tener implicaciones para las técnicas de diagnóstico actuales utilizadas para identificar el trastorno del espectro esquizofrenia.
Los investigadores adquirieron imágenes de resonancia magnética estructural (sMRI) y datos de imágenes de tensor difusor (DTI) de 152 pacientes con esquizofrenia del primer episodio y 154 participantes de control sanos. Se usó un árbol de decisión de aumento de gradiente para determinar las medidas cerebrales más fuertemente asociadas con la esquizofrenia, incluyendo «volumen regional de materia gris, grosor cortical, girificación, anisotropía fraccional y difusividad media». El modelo de clasificación se desarrolló y validó utilizando los datos de imágenes de los primeros 98 pacientes con esquizofrenia y 106 participantes de control pareados (Conjunto de datos 1), luego se probó utilizando datos independientes de los 54 pacientes finales con esquizofrenia y 48 participantes de control (Conjunto de datos 2).
Al desarrollar el modelo de clasificación, las características cerebrales asociadas con mayor frecuencia a la esquizofrenia fueron el «grosor cortical del giro temporal transversal izquierdo y el giro parahippocampal derecho». Además, la anisotropía fraccional del «tracto corticoespinal izquierdo y la cápsula externa derecha» tenía un alto poder discriminativo. Estas características combinadas tenían una precisión de clasificación del 75.05% para el conjunto de datos 1. Se logró una precisión promedio del 76.54% en el conjunto de datos 2 analizando las características de espesor cortical, girificación, anisotropía fraccional y difusividad media. Cada una de las modalidades cerebrales estudiadas podría clasificarse como «anormalidades de la materia gris» o «alteraciones de la sustancia blanca» y puede ser significativa en la patología de la esquizofrenia.
Estos datos subrayan el uso potencial de la «fusión de datos multimodales» en el diagnóstico de esquizofrenia. Se necesitan más estudios para identificar modalidades cerebrales esquizofrénicas adicionales para mejorar la eficacia de las técnicas de diagnóstico de neuroimagen.
Referencia
Liang S, Li Y, Zhang Z, y col. Clasificación de la esquizofrenia del primer episodio utilizando características cerebrales multimodales: un estudio combinado de imagen estructural y de difusión. [published online June 27, 2018]. Schizophr Bull. doi: 10.1093 / schbul / sby091
