Noua tehnică de imagistică a creierului ajută la diagnosticarea bolii Parkinson
Un nou studiu dă speranță că o tehnică de imagistică a creierului va îmbunătăți diagnosticul pentru milioane de oameni cu tulburări de mișcare, cum ar fi boala Parkinson.
Cercetătorii de la Universitatea din Florida consideră că o tehnică de imagistică cu tensor de difuzie ar putea permite clinicienilor să evalueze oamenii mai devreme decât este posibil astăzi, ducând la intervenții îmbunătățite de tratament și terapii pentru pacienți.
Studiul pe trei ani a analizat 72 de pacienți, fiecare cu un diagnostic de tulburare de mișcare definit clinic. Noua tehnică le-a permis cercetătorilor să separe cu succes pacienții în grupuri de tulburări cu un grad ridicat de precizie.
Cercetarea va fi publicată în revistă Tulburări de mișcare.
„Scopul acestui studiu este de a identifica markeri din creier care diferențiază tulburările de mișcare care prezintă simptome clinice care se suprapun, ceea ce face [tulburările] dificil de distins”, a declarat David Vaillancourt, profesor asociat și cercetătorul principal al studiului.
„Nicio altă imagine, lichid cefalorahidian sau marker de sânge nu a reușit să diferențieze aceste tulburări”, a spus el. „Rezultatele sunt foarte promițătoare.”
Tulburările de mișcare, cum ar fi boala Parkinson, tremurul esențial, atrofia multiplă a sistemului și paralizia supranucleară progresivă prezintă simptome similare în stadiile incipiente, ceea ce poate face dificilă atribuirea unui diagnostic specific.
Vaillancourt a spus că adesea diagnosticul original se schimbă pe măsură ce boala progresează.
Imaginea tensorială prin difuziune, cunoscută sub numele de DTI, este o metodă neinvazivă care examinează difuzia moleculelor de apă în creier. Poate identifica zonele cheie care au fost afectate ca urmare a deteriorării substanței gri și a substanței albe din creier.
Vaillancourt și echipa sa au măsurat zone ale ganglionilor bazali și cerebelului la indivizi și au folosit o abordare statistică pentru a prezice clasificarea grupului.
Punând întrebări diferite în cadrul datelor și comparând diferite grupuri între ele, au reușit să arate o separare distinctă între tulburări.
„Scopul nostru a fost să folosim aceste măsuri pentru a prezice cu precizie clasificarea inițială a bolii”, a spus Vaillancourt, „ideea fiind că, dacă un pacient nou a venit cu un diagnostic necunoscut, s-ar putea să aplicați acest algoritm acelei persoane”.
El a comparat procesul cu un test de colesterol.
„Dacă aveți colesterol ridicat, acesta vă crește șansele de a dezvolta boli de inimă în viitor”, a spus el.
„Există teste precum cele care oferă un scenariu de probabilitate sau probabilitate pentru un anumit grup de boli. Mergem un pas mai departe și încercăm să folosim informații pentru a prezice clasificarea tremorului specific și a bolilor parkinsoniene. "
Sursa: Universitatea din Florida
