RT info:eu-repo/semantics/masterThesis
T1 Análisis multimodal para la caracterización exhaustiva de la huella fisiopatológica de la enfermedad de Alzheimer
A1 Gutiérrez de Pablo, Víctor
A2 Universidad de Valladolid. Escuela Técnica Superior de Ingenieros de Telecomunicación
K1 Enfermedad de Alzheimer
K1 Deterioro cognitivo leve
K1 Redes de asociación
AB La demencia debida a la enfermedad de Alzheimer (EA) es una patología neurológica asociadaa alteraciones cognitivas, funcionales y conductuales que se desarrollan de forma progresiva. Elprincipal factor de riesgo de esta enfermedad es la edad, por lo que su prevalencia es cada vez mayordebido al envejecimiento de la población. Otros factores de riesgo importantes son el sexo, lagenética del paciente, donde toma un papel relevante el gen APOE, y diversos hábitos modificablescomo la dieta o el ejercicio físico, entre otros. Todos estos factores, en su conjunto, poseen un granpotencial como biomarcadores que permiten el análisis de la severidad de la enfermedad. En esteTrabajo Fin de Máster (TFM) se introduce una novedosa herramienta, las redes de asociación, quepermiten integrar la información proporcionada por todos estos factores en base a las relacionesque existen entre ellos. Gracias a esta metodología, el objetivo de este TFM consiste en identificarla huella fisiopatológica de la EA en cada uno de los estadios de la misma y caracterizar a travésde ella la progresión de la enfermedad.Las redes de asociación obtenidas en este TFM se generaron utilizando diferentes tipos defactores involucrados en el desarrollo de la EA: datos socio-demográficos del paciente, información clínica, medidas extraídas de la actividad eléctrica cerebral e información genética. Para ello,se emplearon dos bases de datos. La primera de ellas es la base de datos del proyecto europeoPOCTEP AD-EEGWA, que es la utilizada principalmente, formada por 252 sujetos, de los cuales51 son controles, 51 son pacientes con deterioro cognitivo leve (DCL) por EA, 50 pacientes condemencia leve por EA, 50 pacientes con demencia moderada por EA, y 50 pacientes con demenciasevera por EA. En segundo lugar, y solo empleada para replicación, está la base de datos del HospitalUniversitario Río Hortega (HURH), formada por 196 sujetos, de los cuales 45 son controles,69 son pacientes con DCL por EA, 55 pacientes con demencia leve por EA, y 27 pacientes condemencia moderada por EA. En primer lugar, se generaron las redes de asociación compuestas dediferentes medidas del electroencefalograma (EEG): medidas espectrales, no lineales, de conectividady de red. Con estas redes se pretende cuantificar la progresión de la EA observando cómoestas se reorganizan y cambian su estructura, replicando con la segunda base de datos para observarsi los cambios son similares. En segundo lugar, se generaron las redes genéticas, compuestaspor diversos polimorfismos de nucleótido único (SNP) de diferentes genes, para así cuantificartambién cómo estas redes se alteran con el paso de la enfermedad. Por último, se obtuvieron dosredes, una global y otra reducida, con todas las métricas, para así observar las asociaciones másrelevantes entre ellas. Para todas estas redes se analizó su estabilidad.Analizando las redes electrofisiológicas se observa que, conforme la EA progresa, aumentanlas relaciones entre el mismo tipo de variables, y se reducen las asociaciones entre variables dediferente tipo; en concreto se observa cómo las medidas espectrales y no lineales se agrupan, y a lavez se separan del clúster de las medidas de conectividad y red. Al replicar estas redes con la basede datos HURH, se observan patrones de organización y desestructuración similares. Además, el análisis de estabilidad muestra que estas redes son estables, permitiendo así su replicación. Ensegundo lugar, los parámetros de red muestran un cambio de organización y estructura de las redesgenéticas, observando las mayores asociaciones entre SNPs en las fases más tempranas de la enfermedad.Sin embargo, el análisis de estabilidad muestra que estas redes son poco estables, por loque estos resultados deben interpretarse con cautela. Por último, las redes globales muestran asociacionesentre variables previamente analizadas en otros estudios, arrojando el resultado de quetodos los factores han de ser considerados para los análisis y para el diagnóstico de la enfermedaddebido a la complejidad de la misma, lo cual se refleja en una huella fisiopatológica intrincada.Su análisis de estabilidad muestra que estas redes son bastante estables, aunque no tanto como laselectrofisiológicas.En conclusión, se puede apreciar que esta nueva metodología posee un gran potencial paracomprender de forma intuitiva las complejas relaciones que definen la huella fisiopatológica de laEA. Por tanto es posible plantear, a partir de la misma, nuevos métodos de ayuda al diagnóstico ycaracterización de la patología, si bien puede extrapolarse a otro tipo de patologías.
YR 2021
FD 2021
LK https://uvadoc.uva.es/handle/10324/50051
UL https://uvadoc.uva.es/handle/10324/50051
LA spa
NO Departamento de Teoría de la Señal y Comunicaciones e Ingeniería Telemática
DS UVaDOC
RD 17-jul-2024