Conectividade funcional cerebral no estado de repouso através de técnicas complementares de imagens por ressonância magnética

• Autor(a) principal: Mônaco, Luciana da Mata
• Data de Publicação: 2017
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
• Texto Completo: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59135/tde-06062017-123415/
• topic: Arterial spin labeling; Conectividade funcional; Functional connectivity; Functional magnetic resonance imaging; Imagem por ressonância magnética funcional; Marcação dos spins arteriais; Redes cerebrais de repouso; Resting-state cerebral networks

A presença de redes cerebrais funcionais ativadas durante o repouso é bem conhecida e verificada por diferentes técnicas de imagens, como as Imagens por Ressonância Magnética funcionais (IRMf) baseadas no contraste dependente do nível de oxigenação do sangue (BOLD, Blood Oxygenation Level Dependent). Entretanto, apesar de ser atualmente o método não invasivo convencional para tais estudos, o contraste BOLD é sensível a diferentes parâmetros hemodinâmicos (fluxo sanguíneo cerebral, CBF; volume sanguíneo cerebral e extração de oxigênio), cuja relação não é completamente conhecida em diversas patologias. Por outro lado, o método de Marcação dos Spins Arteriais (ASL) é uma técnica de IRM não invasiva que fornece mapas quantitativos de CBF e pode ser usada para avaliar as redes de repouso. Portanto, o objetivo do presente estudo foi investigar a viabilidade de usar sequências de ASL (pulsada e pseudocontínua), disponíveis para o uso na rotina clínica, para o estudo da conectividade funcional do cérebro em estado de repouso. Imagens de ASL e BOLD, de 23 indivíduos jovens e saudáveis, foram adquiridas em um equipamento de 3T. Após o pré-processamento usual das imagens e cálculos dos mapas de perfusão, CBF e pseudo-BOLD (pBOLD), a partir das imagens de ASL, as redes cerebrais de repouso foram obtidas pela Análise de Componentes Independentes (ICA) e pelo método baseado em semente. Utilizando ICA, a análise em grupo conjunta de pBOLD e BOLD identificou cinco redes: rede de modo padrão (DMN), visual, auditiva, saliência e motora. Quando analisados separadamente, os dados de pBOLD mostraram apenas as redes DMN e visual, enquanto os dados de BOLD mostraram também as redes auditiva, saliência, motora, atentiva e frontoparietais direita e esquerda. Para ambas as análises, comparações entre as redes de pBOLD e BOLD apresentaram similaridades de moderadas a altas. Entretanto, nenhuma rede foi observada utilizando os dados de perfusão e CBF. Já as análises baseadas em sementes mostraram correlações significativas, para as séries temporais de pBOLD e CBF, entre regiões que constituem algumas redes de repouso conhecidas (DMN, visual, sensorial-motora, atentiva e frontoparietal). Os valores obtidos para a força das conectividades nas redes de pBOLD e CBF se correlacionaram com aqueles obtidos nas redes de BOLD. As diferenças no desempenho de ASL e BOLD devem-se a uma combinação de fatores, como relação sinal ruído e resolução temporal. Além disso, a natureza dos sinais não é a mesma. O sinal BOLD é influenciado por diferentes parâmetros fisiológicos e é proveniente principalmente de grandes veias; enquanto o sinal de ASL é proveniente da rede de capilares, fornecendo especificidade espacial mais alta para a atividade neuronal, além de permitir a quantificação do CBF, que está relacionado mais diretamente ao metabolismo cerebral. Portanto, o presente estudo mostrou ser possível investigar a conectividade funcional do cérebro no estado de repouso com uma sequência comercial, apesar das limitações técnicas da ASL. Além disso, as séries temporais de CBF e BOLD refletem diferentes aspectos do cérebro em repouso, fornecendo informações complementares dos seus processos fisiológicos