La IRM detecta las Lesiones del Alzheimer

Científicos informan que han captado imágenes de lesiones cerebrales en conejos similares a las encontradas en personas con enfermedad de Alzheimer a través de IRM convencionales.

Las placas amiloideas, que se acumulan en el cerebro y que son el sello distintivo del Alzheimer, han sido captadas anteriormente por escáneres de IRM de potencia extrema diseñados para usar en animales y con escáneres TEP.

Pero en este caso, el autor principal John Ronald y sus colegas utilizaron escáneres de IRM de potencia regular. “Aumentamos la eficacia de una IRM de grado clínico para detectar estructuras. . . muy pequeñas”, dijo Ronald, candidato doctoral en el departamento de biofísica médica del Instituto de investigación Robarts en Londres y el Laboratorio de imaginología de la Universidad de Ontario Occidental en Ontario, Canadá.

Los escáneres revelaron “pequeños vacíos de señal dentro de la imagen por resonancia magnética” debido a la acumulación de hierro como resultado de la dieta rica en colesterol de los animales, explicó Ronald. Las autopsias subsiguientes mostraron que los vacíos se correspondían con áreas que tenían acumulación de placa amiloidea.

Se esperaba que la investigación fuera presentada el domingo en la Conferencia internacional sobre la enfermedad de Alzheimer en Chicago.

Aunque los escáneres empleados en el estudio se utilizan de manera rutinaria en humanos, no está claro qué podrían significar en realidad los resultados para los seres humanos. Pero algunos tienen su esperanza puesta en la tecnología de imagen por resonancia magnética, que tiende a estar más disponible y es menos costosa que muchos otros sistemas de imagen.

“Esta tecnología no se traduce directamente en imaginología para humanos, pero creemos que podría motivar a otras personas a considerar este método”, dijo Ronald. “Estamos comenzado a explorar la construcción de nuevo hardware y la capacidad de que potencialmente algún día se pueda llevar a cabo en humanos”.

“Se han hecho muchos esfuerzos para analizar la atrofia o encogimiento del cerebro con escáneres de IRM en pacientes de enfermedad de Alzheimer, y sabemos que el cerebro se encoge a medida que progresa la enfermedad”, apuntó el Dr. Scott Turner, director entrante del Programa de trastornos de la memoria del Centro médico de la Universidad Georgetown en Washington, D.C. “Es un nuevo enfoque, [pero] resulta más sencillo cuando el cerebro es pequeño como el de los ratones o conejos”.

Los investigadores han buscado desde hace tiempo formas de identificar y diagnosticar la enfermedad en la etapa inicial de su progresión.

“No hay forma de diagnosticar a un paciente hasta que éste muere, de modo que los pacientes y las familias se quedan con la incertidumbre de si tienen Alzheimer o alguna otra forma de demencia”, explicó Ronald.

En una noticia relacionada que también fue presentada el domingo en la conferencia:

• Investigadores de la Clínica Mayo en Rochester, Minnesota, confirmaron que un nuevo algoritmo de análisis de IRM podría captar la gravedad de otro sello distintivo de la enfermedad de Alzheimer, los ovillos neurofibrilares, en el cerebro. El método podría ser usado algún día para el diagnóstico precoz de la enfermedad.
• Investigadores de la Universidad de Pensilvania encontraron que los “patrones parecidos al Alzheimer” de la atrofia o encogimiento cerebral eran comunes en individuos mayores de 80 años. Este patrones también se desarrollaban más rápido mientras más envejecía un individuo. No está claro cómo estos patrones podrían correlacionarse con la función cognitiva real, pero los investigadores esperan que esto pueda proporcionar una forma de detectar los cambios cerebrales asociados al Alzheimer a tiempo.
• Otros dos estudios de la Clínica Mayo concluyeron que múltiples técnicas de imagen, como la IRM, la espectroscopia por resonancia magnética (RM) y el compuesto Pittsburgh B 11C (PiB) contribuían a la información sobre la función cognitiva de una persona. El uso de estas técnicas en conjunto ofrecería una imagen más completa de la enfermedad que cada una por separado.

HealthDay