La resonancia magnética funcional o resonancia magnética funcional ( fMRI ) mide la actividad cerebral detectando cambios asociados con el flujo sanguíneo . [1] [2] Esta técnica se basa en el hecho de que el flujo sanguíneo cerebral y la activación neuronal están acoplados. Cuando se utiliza un área del cerebro, el flujo sanguíneo a esa región también aumenta. [3]
La forma primaria de resonancia magnética funcional utiliza el contraste dependiente del nivel de oxígeno en sangre (BOLD), [4] descubierto por Seiji Ogawa en 1990. Se trata de un tipo de exploración cerebral y corporal especializada que se utiliza para mapear la actividad neuronal en el cerebro o la médula espinal de humanos u otros animales al obtener imágenes del cambio en el flujo sanguíneo ( respuesta hemodinámica ) relacionado con el uso de energía por las células cerebrales. [4] Desde principios de la década de 1990, la resonancia magnética funcional ha llegado a dominar la investigación de mapeo cerebral porque no implica el uso de inyecciones, cirugía, la ingestión de sustancias o la exposición a radiación ionizante. [5] Esta medida frecuentemente se ve alterada por el ruido de diversas fuentes; por lo tanto, se utilizan procedimientos estadísticos para extraer la señal subyacente. La activación cerebral resultante se puede representar gráficamente codificando por colores la fuerza de activación en todo el cerebro o en la región específica estudiada. La técnica puede localizar la actividad dentro de milímetros pero, utilizando técnicas estándar, no es mejor que en un intervalo de unos pocos segundos. [6] Otros métodos para obtener contraste son el etiquetado del espín arterial [7] y la resonancia magnética por difusión . La resonancia magnética de difusión es similar a la resonancia magnética funcional BOLD, pero proporciona un contraste basado en la magnitud de la difusión de las moléculas de agua en el cerebro.
Además de detectar respuestas BOLD de la actividad debida a tareas o estímulos, la resonancia magnética funcional puede medir el estado de reposo o el estado de tarea negativa, que muestra la variación BOLD inicial de los sujetos. Desde aproximadamente 1998, los estudios han demostrado la existencia y las propiedades de la red de modo predeterminado , una red neuronal funcionalmente conectada de aparentes estados cerebrales en reposo .
La resonancia magnética funcional se utiliza en investigación y, en menor medida, en el trabajo clínico. Puede complementar otras medidas de fisiología cerebral como la electroencefalografía (EEG) y la espectroscopia de infrarrojo cercano (NIRS). Se están investigando métodos más nuevos que mejoran la resolución tanto espacial como temporal, y estos utilizan en gran medida biomarcadores distintos de la señal BOLD. Algunas empresas han desarrollado productos comerciales, como detectores de mentiras basados en técnicas de resonancia magnética funcional, pero no se cree que la investigación esté lo suficientemente desarrollada para un uso comercial generalizado. [8]
El concepto de fMRI se basa en la tecnología anterior de exploración por MRI y en el descubrimiento de las propiedades de la sangre rica en oxígeno. Los escáneres cerebrales por resonancia magnética utilizan un campo magnético estático, fuerte y permanente para alinear los núcleos en la región del cerebro que se está estudiando. Luego se aplica otro campo magnético, el campo gradiente, para localizar espacialmente diferentes núcleos. Finalmente, se reproduce un pulso de radiofrecuencia (RF) para impulsar los núcleos a niveles de magnetización más altos, y el efecto ahora depende de dónde estén ubicados. Cuando se elimina el campo de RF, los núcleos vuelven a sus estados originales y la energía que emiten se mide con una bobina para recrear las posiciones de los núcleos. Por tanto, la resonancia magnética proporciona una visión estructural estática de la materia cerebral. El objetivo central detrás de la resonancia magnética funcional fue extender la resonancia magnética para capturar los cambios funcionales en el cerebro causados por la actividad neuronal. Las diferencias en las propiedades magnéticas entre la sangre arterial (rica en oxígeno) y la venosa (pobre en oxígeno) proporcionaron este vínculo. [9]
Desde la década de 1890 se sabe que los cambios en el flujo sanguíneo y la oxigenación de la sangre en el cerebro (conocidos colectivamente como hemodinámica ) están estrechamente relacionados con la actividad neuronal. [10] Cuando las neuronas se activan, el flujo sanguíneo local a esas regiones del cerebro aumenta y la sangre rica en oxígeno (oxigenada) desplaza a la sangre pobre en oxígeno (desoxigenada) aproximadamente 2 segundos después. Esto alcanza un máximo en 4 a 6 segundos, antes de volver a caer al nivel original (y, por lo general, se queda ligeramente por debajo). El oxígeno es transportado por la molécula de hemoglobina en los glóbulos rojos . La hemoglobina desoxigenada (dHb) es más magnética ( paramagnética ) que la hemoglobina oxigenada (Hb), que es prácticamente resistente al magnetismo ( diamagnética ). Esta diferencia conduce a una señal de RM mejorada ya que la sangre diamagnética interfiere menos con la señal de RM magnética. Esta mejora se puede mapear para mostrar qué neuronas están activas a la vez. [11]
A finales del siglo XIX, Angelo Mosso inventó el "equilibrio de la circulación humana", que podía medir de forma no invasiva la redistribución de la sangre durante la actividad emocional e intelectual. [12] Sin embargo, aunque William James lo mencionó brevemente en 1890, los detalles y el funcionamiento preciso de esta balanza y los experimentos que Mosso realizó con ella permanecieron en gran parte desconocidos hasta el reciente descubrimiento del instrumento original, así como los informes de Mosso por parte de Stefano Sandrone y sus colegas. . [13] Angelo Mosso investigó varias variables críticas que todavía son relevantes en la neuroimagen moderna, como la ' relación señal-ruido ', la elección adecuada del paradigma experimental y la necesidad del registro simultáneo de diferentes parámetros fisiológicos . [13] Los manuscritos de Mosso no proporcionan evidencia directa de que la balanza fuera realmente capaz de medir los cambios en el flujo sanguíneo cerebral debido a la cognición , [13] sin embargo, una réplica moderna realizada por David T. Field [14] ahora lo ha demostrado, utilizando un procesamiento de señales moderno. técnicas no disponibles para Mosso—que un aparato de equilibrio de este tipo es capaz de detectar cambios en el volumen sanguíneo cerebral relacionados con la cognición. [ cita necesaria ]
En 1890, Charles Roy y Charles Sherrington vincularon por primera vez experimentalmente la función cerebral con su flujo sanguíneo, en la Universidad de Cambridge . [15] El siguiente paso para resolver cómo medir el flujo sanguíneo al cerebro fue el descubrimiento de Linus Pauling y Charles Coryell en 1936 de que la sangre rica en oxígeno con Hb era débilmente repelida por los campos magnéticos, mientras que la sangre sin oxígeno con dHb era atraída. a un campo magnético, aunque menos que los elementos ferromagnéticos como el hierro. Seiji Ogawa de los laboratorios AT&T Bell reconoció que esto podría usarse para mejorar la resonancia magnética, que podría estudiar solo la estructura estática del cerebro, ya que las diferentes propiedades magnéticas de dHb y Hb causadas por el flujo sanguíneo a las regiones activadas del cerebro causarían cambios mensurables en la Señal de resonancia magnética. BOLD es el contraste de resonancia magnética de dHb, descubierto en 1990 por Ogawa. En un estudio fundamental de 1990 basado en trabajos anteriores de Thulborn et al., Ogawa y sus colegas escanearon roedores en una resonancia magnética de campo magnético fuerte (7,0 T ). Para manipular el nivel de oxígeno en sangre, cambiaron la proporción de oxígeno que respiraban los animales. A medida que esta proporción disminuyó, se observó en la resonancia magnética un mapa del flujo sanguíneo en el cerebro. Lo comprobaron colocando tubos de ensayo con sangre oxigenada o desoxigenada y creando imágenes separadas. También demostraron que las imágenes de eco de gradiente, que dependen de una forma de pérdida de magnetización llamada desintegración T 2 * , producían las mejores imágenes. Para demostrar que estos cambios en el flujo sanguíneo estaban relacionados con la actividad cerebral funcional, cambiaron la composición del aire respirado por las ratas y las escanearon mientras monitoreaban la actividad cerebral con EEG. [16] El primer intento de detectar la actividad cerebral regional mediante resonancia magnética fue realizado por Belliveau y sus colegas [17] en la Universidad de Harvard utilizando el agente de contraste Magnevist, una sustancia paramagnética que permanece en el torrente sanguíneo después de una inyección intravenosa. Sin embargo, este método no es popular en la resonancia magnética funcional humana debido a la inconveniencia de la inyección del agente de contraste y a que el agente permanece en la sangre sólo por un corto tiempo. [18]
Tres estudios realizados en 1992 fueron los primeros en explorar el uso del contraste BOLD en humanos. Kenneth Kwong y sus colegas, utilizando secuencias de imágenes ecoplanares (EPI) de recuperación de inversión y eco de gradiente con una intensidad de campo magnético de 1,5 T, publicaron estudios que muestran una clara activación de la corteza visual humana . [19] El equipo de Harvard demostró así que tanto el flujo sanguíneo como el volumen sanguíneo aumentaban localmente en el tejido neural activo. Ogawa y Ugurbil realizaron un estudio similar utilizando un campo magnético superior (4,0 T) en el laboratorio de Ugurbil en la Universidad de Minnesota, generando imágenes de mayor resolución que mostraban actividad siguiendo en gran medida la materia gris del cerebro, como era de esperar; además, demostraron que la señal de fMRI dependía de una disminución en T2*, consistente con el mecanismo BOLD. La desintegración T2* es causada por núcleos magnetizados en un volumen de espacio que pierden coherencia magnética (magnetización transversal) tanto por chocar entre sí como por experimentar diferencias en la intensidad del campo magnético entre ubicaciones (falta de homogeneidad del campo debido a un gradiente espacial). Bandettini y sus colegas utilizaron EPI a 1,5 T para mostrar la activación en la corteza motora primaria, un área del cerebro en la última etapa del circuito que controla los movimientos voluntarios. Los campos magnéticos, las secuencias de pulsos y los procedimientos y técnicas utilizados en estos primeros estudios todavía se utilizan en los estudios actuales de resonancia magnética funcional. Pero hoy en día los investigadores suelen recopilar datos de más sectores (utilizando gradientes magnéticos más fuertes) y preprocesar y analizar datos utilizando técnicas estadísticas. [20]
El cerebro no almacena mucha glucosa, su principal fuente de energía. Cuando las neuronas se activan, hacer que vuelvan a su estado original de polarización requiere bombear activamente iones a través de las membranas de las células neuronales, en ambas direcciones. La energía para esas bombas de iones se produce principalmente a partir de glucosa. Fluye más sangre para transportar más glucosa, y también trae más oxígeno en forma de moléculas de hemoglobina oxigenada en los glóbulos rojos. Esto se debe tanto a una mayor tasa de flujo sanguíneo como a una expansión de los vasos sanguíneos. El cambio en el flujo sanguíneo se localiza dentro de 2 o 3 mm de donde se encuentra la actividad neuronal. Por lo general, el oxígeno introducido es mayor que el oxígeno consumido al quemar glucosa (aún no está claro si la mayor parte del consumo de glucosa es oxidativo), y esto provoca una disminución neta de la hemoglobina desoxigenada (dHb) en los vasos sanguíneos de esa área del cerebro. Esto cambia la propiedad magnética de la sangre, haciéndola interferir menos con la magnetización y su eventual decadencia inducida por el proceso de resonancia magnética. [21]
El flujo sanguíneo cerebral (FSC) corresponde de forma diferente a la glucosa consumida en las diferentes regiones del cerebro. Los resultados iniciales muestran que hay más entrada que consumo de glucosa en regiones como la amígdala , los ganglios basales , el tálamo y la corteza cingulada , todas las cuales son reclutadas para respuestas rápidas. En regiones que son más deliberativas, como los lóbulos frontal lateral y parietal lateral , parece que el flujo entrante es menor que el consumo. Esto afecta la sensibilidad BOLD. [22]
La hemoglobina difiere en cómo responde a los campos magnéticos, dependiendo de si tiene una molécula de oxígeno unida. La molécula dHb se siente más atraída por los campos magnéticos. Por lo tanto, distorsiona el campo magnético circundante inducido por un escáner de resonancia magnética, lo que hace que los núcleos pierdan magnetización más rápidamente a través de la desintegración de T 2 * . Así, las secuencias de pulsos de RM sensibles a T 2 * muestran más señal de RM donde la sangre está altamente oxigenada y menos donde no lo está. Este efecto aumenta con el cuadrado de la fuerza del campo magnético. Por lo tanto, la señal de fMRI necesita tanto un campo magnético fuerte (1,5 T o superior) como una secuencia de pulsos como EPI, que es sensible al contraste T 2 * . [23]
La respuesta fisiológica del flujo sanguíneo decide en gran medida la sensibilidad temporal, es decir, con qué precisión podemos medir cuándo las neuronas están activas, en BOLD fMRI. El parámetro básico de resolución de tiempo (tiempo de muestreo) se denomina TR; el TR dicta con qué frecuencia se excita una porción particular del cerebro y se le permite perder su magnetización. Los TR pueden variar desde muy cortos (500 ms) hasta muy largos (3 s). Específicamente para la resonancia magnética funcional, la respuesta hemodinámica dura más de 10 segundos, aumenta multiplicativamente (es decir, como proporción del valor actual), alcanza un máximo de 4 a 6 segundos y luego cae multiplicativamente. Los cambios en el sistema de flujo sanguíneo, el sistema vascular, integran respuestas a la actividad neuronal a lo largo del tiempo. Debido a que esta respuesta es una función continua y fluida, el muestreo con TR cada vez más rápidos no ayuda; de todos modos, simplemente proporciona más puntos en la curva de respuesta que se pueden obtener mediante una simple interpolación lineal. Los paradigmas experimentales, como el escalonamiento cuando se presenta un estímulo en varias pruebas, pueden mejorar la resolución temporal, pero reducen la cantidad de puntos de datos efectivos obtenidos. [24]
El cambio en la señal de RM debido a la actividad neuronal se denomina respuesta hemodinámica (HR). Se retrasa un par de segundos con respecto a los eventos neuronales que lo desencadenan, ya que el sistema vascular tarda un tiempo en responder a la necesidad de glucosa del cerebro. A partir de este punto, normalmente alcanza un máximo aproximadamente 5 segundos después del estímulo. Si las neuronas siguen disparando, digamos a partir de un estímulo continuo, el pico se extiende hasta una meseta mientras las neuronas permanecen activas. Después de que se detiene la actividad, la señal BOLD cae por debajo del nivel original, la línea de base, un fenómeno llamado subimpulso. Con el tiempo, la señal se recupera hasta la línea de base. Existe cierta evidencia de que los requerimientos metabólicos continuos en una región del cerebro contribuyen a la insuficiencia. [25]
El mecanismo por el cual el sistema neuronal proporciona retroalimentación al sistema vascular sobre su necesidad de más glucosa es en parte la liberación de glutamato como parte de la activación neuronal. Este glutamato afecta a las células de sostén cercanas, los astrocitos , provocando un cambio en la concentración de iones calcio . Esto, a su vez, libera óxido nítrico en el punto de contacto de los astrocitos y los vasos sanguíneos de tamaño intermedio, las arteriolas . El óxido nítrico es un vasodilatador que hace que las arteriolas se expandan y atraigan más sangre. [26]
La señal de respuesta de un único vóxel a lo largo del tiempo se denomina curso temporal. Normalmente, la señal no deseada, llamada ruido, del escáner, la actividad cerebral aleatoria y elementos similares es tan grande como la señal misma. Para eliminarlos, los estudios de resonancia magnética funcional repiten la presentación de un estímulo varias veces. [27]
La resolución espacial de un estudio de resonancia magnética funcional se refiere a qué tan bien discrimina entre ubicaciones cercanas. Se mide por el tamaño de los vóxeles, como en la resonancia magnética. Un vóxel es un cuboide rectangular tridimensional, cuyas dimensiones están determinadas por el grosor del corte, el área de un corte y la cuadrícula impuesta al corte por el proceso de escaneo. Los estudios de todo el cerebro utilizan vóxeles más grandes, mientras que aquellos que se centran en regiones de interés específicas suelen utilizar tamaños más pequeños. Los tamaños varían desde 4 a 5 mm, o con resolución laminar fMRI (lfMRI), hasta submilimétricos. [28] Los vóxeles más pequeños contienen menos neuronas en promedio, incorporan menos flujo sanguíneo y, por lo tanto, tienen menos señal que los vóxeles más grandes. Los vóxeles más pequeños implican tiempos de escaneo más largos, ya que el tiempo de escaneo aumenta directamente con el número de vóxeles por corte y el número de cortes. Esto puede provocar molestias al sujeto dentro del escáner y pérdida de la señal de magnetización. Un vóxel normalmente contiene unos pocos millones de neuronas y decenas de miles de millones de sinapsis , y el número real depende del tamaño del vóxel y del área del cerebro de la que se obtienen imágenes. [29]
El sistema arterial vascular que suministra sangre fresca se ramifica en vasos cada vez más pequeños a medida que ingresa a la superficie del cerebro y a las regiones internas del cerebro, culminando en un lecho capilar conectado dentro del cerebro. De manera similar, el sistema de drenaje se fusiona en venas cada vez más grandes a medida que transporta la sangre sin oxígeno. La contribución de dHb a la señal de fMRI proviene tanto de los capilares cercanos al área de actividad como de las venas de drenaje más grandes que pueden estar más alejadas. Para una buena resolución espacial, es necesario suprimir la señal de las venas grandes, ya que no corresponde al área donde se encuentra la actividad neuronal. Esto se puede lograr mediante el uso de fuertes campos magnéticos estáticos o mediante secuencias de pulsos de espín-eco. [30] Con estos, la resonancia magnética funcional puede examinar un rango espacial de milímetros a centímetros y, por lo tanto, puede identificar áreas de Brodmann (centímetros), núcleos subcorticales como el caudado , putamen y tálamo, y subcampos del hipocampo como el giro dentado / CA3 combinado . CA1 y subículo . [31]
La resolución temporal es el período de tiempo más pequeño de actividad neuronal separado de manera confiable por fMRI. Un elemento que decide esto es el tiempo de muestreo, el TR. Sin embargo, por debajo de un TR de 1 o 2 segundos, la exploración solo genera curvas de respuesta hemodinámica (FC) más nítidas, sin agregar mucha información adicional (por ejemplo, más allá de lo que se logra alternativamente interpolando matemáticamente las brechas de las curvas en un TR más bajo). La resolución temporal se puede mejorar alternando la presentación de estímulos en los ensayos. Si un tercio de las pruebas de datos se muestrean normalmente, un tercio a 1 s, 4 s, 7 s, etc., y el último tercio a 2 s, 5 s y 8 s, los datos combinados proporcionan una resolución de 1 s. , aunque con sólo un tercio del total de eventos.
La resolución temporal necesaria depende del tiempo de procesamiento cerebral de diversos eventos. Un ejemplo de esta amplia gama lo da el sistema de procesamiento visual. Lo que ve el ojo se registra en los fotorreceptores de la retina en aproximadamente un milisegundo. Estas señales llegan a la corteza visual primaria a través del tálamo en decenas de milisegundos. La actividad neuronal relacionada con el acto de ver dura más de 100 ms. Una reacción rápida, como girar bruscamente para evitar un accidente automovilístico, tarda unos 200 ms. Alrededor de medio segundo, comienza la conciencia y la reflexión sobre el incidente. Recordar un evento similar puede llevar unos segundos, y los cambios emocionales o fisiológicos, como el despertar del miedo, pueden durar minutos u horas. Los cambios aprendidos, como reconocer rostros o escenas, pueden durar días, meses o años. La mayoría de los experimentos de resonancia magnética funcional estudian procesos cerebrales que duran unos pocos segundos, y el estudio se lleva a cabo durante algunas decenas de minutos. Los sujetos pueden mover la cabeza durante ese tiempo y es necesario corregir este movimiento de la cabeza. Lo mismo ocurre con la variación de la señal de referencia con el tiempo. El aburrimiento y el aprendizaje pueden modificar tanto el comportamiento del sujeto como los procesos cognitivos. [32]
Cuando una persona realiza dos tareas simultáneamente o superpuestas, se espera que la respuesta BOLD se sume linealmente. Ésta es una suposición fundamental de muchos estudios de resonancia magnética funcional que se basa en el principio de que se puede esperar que los sistemas continuamente diferenciables se comporten linealmente cuando las perturbaciones son pequeñas; son lineales de primer orden. La suma lineal significa que la única operación permitida en las respuestas individuales antes de combinarlas (sumarlas) es una escala separada de cada una. Dado que el escalado es simplemente una multiplicación por un número constante, esto significa que un evento que evoca, digamos, el doble de respuesta neuronal que otro, puede modelarse como el primer evento presentado dos veces simultáneamente. La FC para el evento duplicado es entonces apenas el doble que la del evento único.
En la medida en que el comportamiento sea lineal, el curso temporal de la respuesta BOLD a un estímulo arbitrario puede modelarse mediante la convolución de ese estímulo con la respuesta BOLD del impulso. El modelado preciso del curso del tiempo es importante para estimar la magnitud de la respuesta BOLD. [33] [34]
Esta fuerte suposición fue estudiada por primera vez en 1996 por Boynton y sus colegas, quienes comprobaron los efectos en la corteza visual primaria de patrones que parpadeaban 8 veces por segundo y se presentaban durante 3 a 24 segundos. Su resultado mostró que cuando aumentaba el contraste visual de la imagen, la forma de la frecuencia cardíaca permanecía igual pero su amplitud aumentaba proporcionalmente. Con algunas excepciones, las respuestas a estímulos más largos también podrían inferirse sumando las respuestas de múltiples estímulos más cortos sumando la misma duración más larga. En 1997, Dale y Buckner probaron si los eventos individuales, en lugar de bloques de cierta duración, también se sumaban de la misma manera, y descubrieron que así era. Pero también encontraron desviaciones del modelo lineal en intervalos de tiempo inferiores a 2 segundos.
Una fuente de no linealidad en la respuesta de la resonancia magnética funcional proviene del período refractario, donde la actividad cerebral de un estímulo presentado suprime la actividad adicional de un estímulo similar posterior. A medida que los estímulos se acortan, el período refractario se vuelve más notorio. El período refractario no cambia con la edad, ni tampoco las amplitudes de la FC [ cita necesaria ] . El período difiere según las regiones del cerebro. Tanto en la corteza motora primaria como en la corteza visual, la amplitud de la FC aumenta linealmente con la duración de un estímulo o respuesta. En las regiones secundarias correspondientes, la corteza motora suplementaria , que participa en la planificación del comportamiento motor, y la región V5 sensible al movimiento, se observa un fuerte período refractario y la amplitud de la FC se mantiene estable en un rango de duraciones de estímulo o respuesta. El efecto refractario se puede utilizar de forma similar a la habituación para ver qué características de un estímulo una persona discrimina como nuevas. [35] Existen otros límites a la linealidad debido a la saturación: con grandes niveles de estimulación se alcanza una respuesta BOLD máxima.
Los investigadores han comparado la señal BOLD con las señales de los electrodos implantados (principalmente en monos) y las señales de potenciales de campo (es decir, el campo eléctrico o magnético de la actividad del cerebro, medido fuera del cráneo) de EEG y MEG . El potencial de campo local, que incluye tanto la actividad postneuronal sináptica como el procesamiento interno de las neuronas, predice mejor la señal BOLD. [36] Entonces, el contraste BOLD refleja principalmente las entradas a una neurona y el procesamiento integrador de la neurona dentro de su cuerpo, y menos la activación de salida de las neuronas. En los seres humanos, los electrodos sólo se pueden implantar en pacientes que necesitan cirugía como tratamiento, pero la evidencia sugiere una relación similar al menos para la corteza auditiva y la corteza visual primaria. Se sabe que las ubicaciones de activación detectadas por BOLD fMRI en áreas corticales (regiones de la superficie del cerebro) coinciden con los mapas funcionales basados en CBF de las exploraciones PET . Se ha demostrado que algunas regiones de solo unos pocos milímetros de tamaño, como el núcleo geniculado lateral (LGN) del tálamo, que transmite información visual desde la retina a la corteza visual, generan la señal BOLD correctamente cuando se les presenta información visual. Las regiones cercanas, como el núcleo pulvinar , no fueron estimuladas para esta tarea, lo que indica una resolución milimétrica para la extensión espacial de la respuesta BOLD, al menos en los núcleos talámicos. En el cerebro de rata, se ha demostrado que el toque de un solo bigote provoca señales BOLD de la corteza somatosensorial . [37]
Sin embargo, la señal BOLD no puede separar las redes activas de retroalimentación y de retroalimentación en una región; la lentitud de la respuesta vascular significa que la señal final es la versión sumada de toda la red de la región; El flujo sanguíneo no es discontinuo a medida que avanza el procesamiento. Además, tanto la entrada inhibidora como excitadora a una neurona desde otras neuronas se suman y contribuyen a la señal BOLD. Dentro de una neurona, estas dos entradas podrían anularse. [38] La respuesta BOLD también puede verse afectada por una variedad de factores, que incluyen enfermedades, sedación, ansiedad, medicamentos que dilatan los vasos sanguíneos, [39] y atención (neuromodulación) [40] .
La amplitud de la señal BOLD no necesariamente afecta su forma. Se puede observar una señal de mayor amplitud para una actividad neuronal más fuerte, pero alcanza su punto máximo en el mismo lugar que una señal más débil. Además, la amplitud no refleja necesariamente el desempeño conductual. Una tarea cognitiva compleja puede desencadenar inicialmente señales de alta amplitud asociadas con un buen rendimiento, pero a medida que el sujeto mejora, la amplitud puede disminuir y el rendimiento se mantiene igual. Se espera que esto se deba a una mayor eficiencia en el desempeño de la tarea. [41] La respuesta BOLD entre regiones del cerebro no se puede comparar directamente ni siquiera para la misma tarea, ya que la densidad de las neuronas y las características del suministro de sangre no son constantes en todo el cerebro. Sin embargo, la respuesta BOLD a menudo se puede comparar entre sujetos para la misma región del cerebro y la misma tarea. [42]
La caracterización más reciente de la señal BOLD ha utilizado técnicas optogenéticas en roedores para controlar con precisión la activación neuronal y al mismo tiempo monitorear la respuesta BOLD utilizando imanes de alto campo (una técnica a veces denominada "optofMRI"). [43] [44] Estas técnicas sugieren que la activación neuronal está bien correlacionada con la señal BOLD medida, incluida una suma aproximadamente lineal de la señal BOLD en ráfagas de activación neuronal estrechamente espaciadas. [45] La suma lineal es una suposición de los diseños de resonancia magnética funcional relacionados con eventos de uso común. [46]
Los médicos utilizan la resonancia magnética funcional para evaluar el riesgo de una cirugía cerebral o un tratamiento invasivo similar para un paciente y para aprender cómo está funcionando un cerebro normal, enfermo o lesionado. Mapean el cerebro con resonancia magnética funcional para identificar regiones vinculadas a funciones críticas como hablar, moverse, sentir o planificar. Esto es útil para planificar la cirugía y la radioterapia del cerebro.
El uso clínico de la resonancia magnética funcional todavía está por detrás del uso en investigación. [47] Los pacientes con patologías cerebrales son más difíciles de escanear con fMRI que los voluntarios jóvenes sanos, la población típica de sujetos de investigación. Los tumores y las lesiones pueden cambiar el flujo sanguíneo de formas no relacionadas con la actividad neuronal, enmascarando la FC neuronal. Fármacos como los antihistamínicos e incluso la cafeína pueden afectar la FC. [48] Algunos pacientes pueden tener trastornos como mentir compulsivamente, lo que imposibilita ciertos estudios. [49] Es más difícil para aquellos con problemas clínicos permanecer quietos por mucho tiempo. El uso de reposacabezas o barras para morder puede dañar a los epilépticos que sufren convulsiones dentro del escáner; Las barras para morder también pueden causar molestias a quienes tienen prótesis dentales. [50]
A pesar de estas dificultades, la resonancia magnética funcional se ha utilizado clínicamente para mapear áreas funcionales, verificar la asimetría hemisférica izquierda-derecha en las regiones del lenguaje y la memoria, verificar los correlatos neuronales de una convulsión, estudiar cómo el cerebro se recupera parcialmente de un derrame cerebral y probar qué tan bien se administra un fármaco. o la terapia conductual funciona. El mapeo de áreas funcionales y la comprensión de la lateralización del lenguaje y la memoria ayudan a los cirujanos a evitar la extirpación de regiones cerebrales críticas cuando tienen que operar y extirpar tejido cerebral. Esto es de particular importancia en la extirpación de tumores y en pacientes que tienen epilepsia intratable del lóbulo temporal . Los tumores lesionantes requieren una planificación prequirúrgica para garantizar que no se elimine innecesariamente ningún tejido funcionalmente útil. Los pacientes deprimidos recuperados han mostrado una actividad alterada de la resonancia magnética funcional en el cerebelo, y esto puede indicar una tendencia a la recaída. La resonancia magnética funcional farmacológica, que analiza la actividad cerebral después de administrar los medicamentos, se puede utilizar para verificar cuánto penetra un medicamento en la barrera hematoencefálica y la información sobre la dosis y el efecto del medicamento. [51]
La investigación se realiza principalmente en primates no humanos como el macaco rhesus . Estos estudios se pueden utilizar tanto para comprobar o predecir resultados en humanos como para validar la propia técnica de resonancia magnética funcional. Pero los estudios son difíciles porque es difícil motivar a un animal a permanecer quieto y los incentivos típicos, como el jugo, desencadenan el movimiento de la cabeza mientras el animal lo traga. También resulta caro mantener una colonia de animales más grandes como el macaco. [52]
El objetivo del análisis de datos de fMRI es detectar correlaciones entre la activación cerebral y una tarea que realiza el sujeto durante la exploración. También pretende descubrir correlaciones con los estados cognitivos específicos, como la memoria y el reconocimiento, inducidos en el sujeto. [53] Sin embargo, la firma BOLD de activación es relativamente débil, por lo que otras fuentes de ruido en los datos adquiridos deben controlarse cuidadosamente. Esto significa que se deben realizar una serie de pasos de procesamiento en las imágenes adquiridas antes de que pueda comenzar la búsqueda estadística real de activación relacionada con la tarea. [54] Sin embargo, es posible predecir, por ejemplo, las emociones que una persona está experimentando únicamente a partir de su resonancia magnética funcional, con un alto grado de precisión. [55]
El ruido son cambios no deseados en la señal de RM procedentes de elementos que no son de interés para el estudio. Las cinco fuentes principales de ruido en la resonancia magnética funcional son el ruido térmico, el ruido del sistema, el ruido fisiológico, la actividad neuronal aleatoria y las diferencias tanto en las estrategias mentales como en el comportamiento entre personas y entre tareas dentro de una persona. El ruido térmico se multiplica con la intensidad del campo estático, pero el ruido fisiológico se multiplica con el cuadrado de la intensidad del campo. Dado que la señal también se multiplica por el cuadrado de la intensidad del campo, y dado que el ruido fisiológico constituye una gran proporción del ruido total, intensidades de campo superiores a 3 T no siempre producen imágenes proporcionalmente mejores.
El calor hace que los electrones se muevan y distorsionen la corriente en el detector de resonancia magnética funcional, produciendo ruido térmico. El ruido térmico aumenta con la temperatura. También depende del rango de frecuencias detectadas por la bobina receptora y de su resistencia eléctrica. Afecta a todos los vóxeles de manera similar, independientemente de la anatomía. [56]
El ruido del sistema proviene del hardware de imágenes. Una forma es la deriva del escáner, causada por la deriva del campo del imán superconductor con el tiempo. Otra forma son los cambios en la distribución de corriente o voltaje del propio cerebro que inducen cambios en la bobina receptora y reducen su sensibilidad. Se utiliza un procedimiento llamado adaptación de impedancia para evitar este efecto de inductancia. También podría haber ruido debido a que el campo magnético no es uniforme. Esto a menudo se ajusta mediante el uso de bobinas de compensación, pequeños imanes insertados físicamente, por ejemplo, en la boca del sujeto, para parchear el campo magnético. Las irregularidades suelen estar cerca de los senos cerebrales, como el oído, y tapar la cavidad durante períodos prolongados puede resultar desconcertante. El proceso de escaneo adquiere la señal de RM en el espacio k, en el que las frecuencias espaciales superpuestas (es decir, los bordes repetidos en el volumen de la muestra) se representan con líneas. Transformar esto en vóxeles introduce algunas pérdidas y distorsiones. [57]
El ruido fisiológico proviene del movimiento de la cabeza y el cerebro en el escáner, de la respiración, los latidos del corazón o del sujeto inquieto, tenso o que realiza respuestas físicas como presionar un botón. Los movimientos de la cabeza hacen que el mapeo de vóxeles a neuronas cambie mientras se realiza el escaneo. El ruido debido al movimiento de la cabeza es un problema particular cuando se trabaja con niños, aunque existen medidas que se pueden tomar para reducir el movimiento de la cabeza al escanear a niños, como cambios en el diseño experimental y la capacitación antes de la sesión de escaneo. [58] Dado que la resonancia magnética funcional se adquiere en cortes, después del movimiento, un vóxel continúa refiriéndose a la misma ubicación absoluta en el espacio, mientras que las neuronas debajo de él habrían cambiado. Otra fuente de ruido fisiológico es el cambio en la tasa del flujo sanguíneo, el volumen sanguíneo y el uso de oxígeno a lo largo del tiempo. Este último componente contribuye a dos tercios del ruido fisiológico, que, a su vez, es el principal contribuyente al ruido total. [59]
Incluso con el mejor diseño experimental, no es posible controlar y restringir todos los demás estímulos de fondo que inciden sobre un sujeto: ruido del escáner, pensamientos aleatorios, sensaciones físicas y similares. Estos producen actividad neuronal independiente de la manipulación experimental. Estos no son susceptibles de modelización matemática y deben ser controlados por el diseño del estudio.
Las estrategias de una persona para responder o reaccionar ante un estímulo y para resolver problemas a menudo cambian con el tiempo y las tareas. Esto genera variaciones en la actividad neuronal de una prueba a otra dentro de un sujeto. La actividad neuronal también difiere entre personas por razones similares. Los investigadores suelen realizar estudios piloto para ver cómo se desempeñan normalmente los participantes en la tarea que se está considerando. También suelen entrenar a los sujetos sobre cómo responder o reaccionar en una sesión de entrenamiento de prueba antes de la de escaneo. [60]
La plataforma del escáner genera un volumen 3D de la cabeza del sujeto en cada TR. Consiste en una serie de valores de intensidad de vóxel, un valor por vóxel en el escaneo. Los vóxeles se organizan uno tras otro, desplegando la estructura tridimensional en una sola línea. Varios de estos volúmenes de una sesión se unen para formar un volumen 4 D correspondiente a una carrera, durante el período de tiempo que el sujeto permaneció en el escáner sin ajustar la posición de la cabeza. Este volumen 4D es el punto de partida para el análisis. La primera parte de ese análisis es el preprocesamiento.
El primer paso en el preprocesamiento es, convencionalmente, la corrección del tiempo de corte. El escáner de resonancia magnética adquiere diferentes cortes dentro de un único volumen cerebral en diferentes momentos y, por lo tanto, los cortes representan la actividad cerebral en diferentes momentos. Dado que esto complica el análisis posterior, se aplica una corrección de tiempo para llevar todos los cortes al mismo punto de referencia temporal. Esto se hace asumiendo que el curso temporal de un vóxel es suave cuando se traza como una línea de puntos. Por lo tanto, el valor de intensidad del vóxel en otros momentos que no están en los cuadros muestreados se puede calcular completando los puntos para crear una curva continua.
La corrección del movimiento de la cabeza es otro paso de preprocesamiento común. Cuando la cabeza se mueve, las neuronas bajo un vóxel se mueven y, por tanto, su curso temporal ahora representa en gran medida el de algún otro vóxel del pasado. Por lo tanto, la curva temporal se corta y pega efectivamente de un vóxel a otro. La corrección de movimiento prueba diferentes formas de deshacer esto para ver cuál deshacer el proceso de cortar y pegar produce el curso de tiempo más fluido para todos los vóxeles. La solución es aplicar una transformación de cuerpo rígido al volumen, desplazando y rotando todos los datos del volumen para tener en cuenta el movimiento. El volumen transformado se compara estadísticamente con el volumen en el primer momento para ver qué tan bien coinciden, utilizando una función de costo como correlación o información mutua . La transformación que da la función de costo mínimo se elige como modelo para el movimiento de la cabeza. Dado que la cabeza puede moverse de muy diversas maneras, no es posible buscar todos los candidatos posibles; ni existe ahora mismo un algoritmo que proporcione una solución globalmente óptima independiente de las primeras transformaciones que intentemos en una cadena.
Las correcciones de distorsión tienen en cuenta las faltas de uniformidad del campo del escáner. Un método, como se describió anteriormente, es utilizar bobinas de calce. Otra es recrear un mapa de campo del campo principal adquiriendo dos imágenes con diferentes tiempos de eco. Si el campo fuera uniforme, las diferencias entre las dos imágenes también serían uniformes. Tenga en cuenta que estas no son verdaderas técnicas de preprocesamiento ya que son independientes del estudio en sí. La estimación de campo de sesgo es una técnica de preprocesamiento real que utiliza modelos matemáticos del ruido de la distorsión, como campos aleatorios de Markov y algoritmos de maximización de expectativas , para corregir la distorsión.
En general, los estudios de resonancia magnética funcional adquieren tanto muchas imágenes funcionales con resonancia magnética funcional como una imagen estructural con resonancia magnética. La imagen estructural suele tener una resolución más alta y depende de otra señal, el campo magnético T1 decae después de la excitación. Para delimitar regiones de interés en la imagen funcional, es necesario alinearla con la estructural. Incluso cuando se realiza un análisis de todo el cerebro, para interpretar los resultados finales, es decir, determinar en qué regiones se encuentran los vóxeles activos, hay que alinear la imagen funcional con la estructural. Esto se hace con un algoritmo de corregistro que funciona similar al de corrección de movimiento, excepto que aquí las resoluciones son diferentes y los valores de intensidad no se pueden comparar directamente ya que la señal que se genera es diferente.
Los estudios de resonancia magnética típicos analizan algunos sujetos diferentes. Para integrar los resultados entre sujetos, una posibilidad es utilizar un atlas cerebral común, ajustar todos los cerebros para alinearlos con el atlas y luego analizarlos como un solo grupo. Los atlas comúnmente utilizados son el de Talairach, un cerebro único de una anciana creado por Jean Talairach , y el del Instituto Neurológico de Montreal (MNI). El segundo es un mapa probabilístico creado combinando escaneos de más de cien individuos. Esta normalización a una plantilla estándar se realiza comprobando matemáticamente qué combinación de estiramiento, compresión y deformación reduce las diferencias entre el objetivo y la referencia. Si bien esto es conceptualmente similar a la corrección de movimiento, los cambios requeridos son más complejos que solo la traslación y la rotación y, por lo tanto, es aún más probable que la optimización dependa de las primeras transformaciones en la cadena que se verifica.
El filtrado temporal es la eliminación de frecuencias que no son de interés de la señal. El cambio de intensidad de un vóxel a lo largo del tiempo se puede representar como la suma de varias ondas repetidas diferentes con diferentes períodos y alturas. Una gráfica con estos períodos en el eje x y las alturas en el eje y se llama espectro de potencia , y esta gráfica se crea con la técnica de la transformada de Fourier . El filtrado temporal equivale a eliminar del espectro de potencia las ondas periódicas que no nos interesan y luego volver a sumar las ondas, utilizando la transformada inversa de Fourier para crear un nuevo curso de tiempo para el vóxel. Un filtro de paso alto elimina las frecuencias más bajas y la frecuencia más baja que se puede identificar con esta técnica es el recíproco del doble del TR. Un filtro de paso bajo elimina las frecuencias más altas, mientras que un filtro de paso de banda elimina todas las frecuencias excepto el rango de interés particular.
El suavizado, o filtrado espacial, es la idea de promediar las intensidades de los vóxeles cercanos para producir un mapa espacial suave del cambio de intensidad en todo el cerebro o región de interés. El promedio a menudo se realiza mediante convolución con un filtro gaussiano , que, en cada punto espacial, pondera los vóxeles vecinos según su distancia, y los pesos caen exponencialmente siguiendo la curva de campana . Si la verdadera extensión espacial de la activación, es decir, la extensión del grupo de vóxeles simultáneamente activos, coincide con el ancho del filtro utilizado, este proceso mejora la relación señal-ruido . También hace que el ruido total para cada vóxel siga una distribución de curva de campana, ya que la suma de un gran número de distribuciones idénticas e independientes de cualquier tipo produce la curva de campana como caso límite. Pero si la supuesta extensión espacial de activación no coincide con el filtro, la señal se reduce. [61]
Un enfoque común para analizar datos de fMRI es considerar cada vóxel por separado dentro del marco del modelo lineal general . El modelo supone, en cada momento, que la respuesta hemodinámica (FC) es igual a la versión escalada y sumada de los eventos activos en ese momento. Un investigador crea una matriz de diseño que especifica qué eventos están activos en cualquier momento. Una forma común es crear una matriz con una columna por evento superpuesto y una fila por momento, y marcarla si un evento en particular, digamos un estímulo, está activo en ese momento. Entonces se asume una forma específica para la FC, dejando sólo su amplitud modificable en los vóxeles activos. La matriz de diseño y esta forma se utilizan para generar una predicción de la FC exacta del vóxel en cada momento, utilizando el procedimiento matemático de convolución . Esta predicción no incluye la escala requerida para cada evento antes de sumarlos.
El modelo básico supone que la FC observada es la FC prevista escalada por los pesos para cada evento y luego sumada, con ruido mezclado. Esto genera un conjunto de ecuaciones lineales con más ecuaciones que incógnitas. Una ecuación lineal tiene una solución exacta, en la mayoría de las condiciones, cuando las ecuaciones y las incógnitas coinciden. Por lo tanto, se podría elegir cualquier subconjunto de las ecuaciones, con un número igual al número de variables, y resolverlas. Pero, cuando estas soluciones se introducen en las ecuaciones omitidas, habrá una falta de coincidencia entre los lados derecho e izquierdo, el error. El modelo GLM intenta encontrar los pesos de escala que minimicen la suma de los cuadrados del error. Este método es probablemente óptimo si el error se distribuyera como una curva de campana y si el modelo de escala y suma fuera preciso. Para obtener una descripción más matemática del modelo GLM, consulte Modelos lineales generalizados .
El modelo GLM no tiene en cuenta la contribución de las relaciones entre múltiples vóxeles. Mientras que los métodos de análisis GLM evalúan si la amplitud de la señal de un vóxel o región es mayor o menor para una condición que para otra, los modelos estadísticos más nuevos, como el análisis de patrones de múltiples vóxeles (MVPA), utilizan las contribuciones únicas de múltiples vóxeles dentro de una población de vóxeles. En una implementación típica, se entrena un clasificador o un algoritmo más básico para distinguir ensayos para diferentes condiciones dentro de un subconjunto de datos. Luego, el modelo entrenado se prueba prediciendo las condiciones de los datos restantes (independientes). Este enfoque normalmente se logra mediante capacitación y pruebas en diferentes sesiones o ejecuciones del escáner. Si el clasificador es lineal, entonces el modelo de entrenamiento es un conjunto de pesos que se utilizan para escalar el valor en cada vóxel antes de sumarlos para generar un número único que determina la condición para cada prueba del conjunto de pruebas. Más información sobre entrenamiento y prueba de clasificadores se encuentra en clasificación estadística . [62] MVPA permite inferencias sobre el contenido de información de las representaciones neuronales subyacentes reflejadas en la señal BOLD, [63] aunque existe una controversia sobre si la información detectada por este método refleja información codificada a nivel de columnas o escalas espaciales superiores. . [64] Además, es más difícil decodificar información de la corteza prefrontal en comparación con la corteza visual y tales diferencias en la sensibilidad entre regiones hacen que las comparaciones entre regiones sean problemáticas. [65] Otro método que utiliza el mismo conjunto de datos de resonancia magnética funcional para el reconocimiento visual de objetos en el cerebro humano depende del análisis de patrones de múltiples vóxeles (vóxeles de resonancia magnética funcional) y del aprendizaje de múltiples vistas que se describe en, [66] este método utilizó búsqueda metaheurística e información mutua para eliminar vóxeles ruidosos y seleccionar las señales BOLD significativas.
Es común combinar la adquisición de señales de resonancia magnética funcional con el seguimiento de las respuestas y los tiempos de reacción de los participantes. Las medidas fisiológicas como la frecuencia cardíaca, la respiración, la conductancia de la piel (tasa de sudoración) y los movimientos oculares a veces se capturan simultáneamente con la resonancia magnética funcional. El método también se puede combinar con otras técnicas de imágenes cerebrales como la estimulación transcraneal , la estimulación cortical directa y, especialmente, el EEG . [67] El procedimiento de resonancia magnética funcional también se puede combinar con la espectroscopia de infrarrojo cercano (NIRS) para tener información complementaria sobre la oxihemoglobina y la desoxihemoglobina.
La técnica de resonancia magnética funcional puede complementar o complementar otras técnicas debido a sus fortalezas y deficiencias únicas. Puede registrar de forma no invasiva señales cerebrales sin los riesgos de radiación ionizante inherentes a otros métodos de exploración, como la tomografía computarizada o la tomografía por emisión de positrones . [68] También puede registrar señales de todas las regiones del cerebro, a diferencia de EEG/MEG, que están sesgados hacia la superficie cortical. [69] Pero la resolución temporal de la resonancia magnética funcional es peor que la del EEG, ya que la frecuencia cardíaca tarda decenas de segundos en alcanzar su punto máximo. Por lo tanto, combinar EEG con fMRI es potencialmente poderoso porque los dos tienen fortalezas complementarias: el EEG tiene una alta resolución temporal y la fMRI tiene una alta resolución espacial. Pero la adquisición simultánea debe tener en cuenta la señal de EEG del flujo sanguíneo variable desencadenada por el campo de gradiente de fMRI y la señal de EEG del campo estático. [70] Para obtener más información, consulte EEG frente a resonancia magnética funcional .
Si bien la resonancia magnética funcional destaca por su potencial para capturar procesos neuronales asociados con la salud y la enfermedad, las técnicas de estimulación cerebral como la estimulación magnética transcraneal (EMT) tienen el poder de alterar estos procesos neuronales. Por lo tanto, se necesita una combinación de ambos para investigar los mecanismos de acción del tratamiento con EMT y, por otro lado, introducir la causalidad en observaciones que de otro modo serían puramente correlacionales. La configuración actual de última generación para estos experimentos simultáneos de TMS/fMRI comprende una bobina de cabeza de gran volumen, generalmente una bobina de jaula, con la bobina TMS compatible con RM montada dentro de esa bobina de jaula. Se aplicó en multitud de experimentos que estudiaban interacciones locales y de red. Sin embargo, las configuraciones clásicas con la bobina TMS colocada dentro de la bobina de cabeza tipo jaula de RM se caracterizan por relaciones señal-ruido deficientes en comparación con las matrices de recepción multicanal utilizadas en la neuroimagen clínica actual. Además, la presencia de la bobina TMS dentro de la bobina tipo jaula de RM provoca artefactos debajo de la bobina TMS, es decir, en el objetivo de estimulación. Por estas razones, actualmente se desarrollaron nuevos conjuntos de bobinas de RM [71] dedicados a experimentos simultáneos de TMS/fMRI. [72]
Si la condición inicial está demasiado cerca de la activación máxima, es posible que ciertos procesos no se representen adecuadamente. [73] Otra limitación del diseño experimental es el movimiento de la cabeza, que puede provocar cambios artificiales en la intensidad de la señal de resonancia magnética funcional. [73]
En un diseño de bloques, los bloques alternan dos o más condiciones. Cada bloque tendrá una duración de una cierta cantidad de exploraciones de resonancia magnética funcional y dentro de cada bloque solo se presenta una condición. Al hacer que las condiciones difieran solo en el proceso cognitivo de interés, la señal de resonancia magnética funcional que diferencia las condiciones debería representar este proceso cognitivo de interés. Esto se conoce como el paradigma de la resta. [74] El aumento de la señal de resonancia magnética funcional en respuesta a un estímulo es aditivo. Esto significa que la amplitud de la respuesta hemodinámica (FC) aumenta cuando se presentan múltiples estímulos en rápida sucesión. Cuando cada bloque se alterna con una condición de descanso en la que la FC tiene tiempo suficiente para volver a la línea de base, se introduce una cantidad máxima de variabilidad en la señal. Como tal, concluimos que los diseños de bloques ofrecen un poder estadístico considerable. [75] [76] Sin embargo, este método tiene graves inconvenientes, ya que la señal es muy sensible a la deriva de la señal, como el movimiento de la cabeza, especialmente cuando solo se utilizan unos pocos bloques. Otro factor limitante es una mala elección de la línea de base, ya que puede impedir que se saquen conclusiones significativas. También hay problemas con muchas tareas que no se pueden repetir. Dado que dentro de cada bloque sólo se presenta una condición, la aleatorización de los tipos de estímulo no es posible dentro de un bloque. Esto hace que el tipo de estímulo dentro de cada bloque sea muy predecible. Como consecuencia, los participantes pueden tomar conciencia del orden de los acontecimientos. [75] [76]
Los diseños relacionados con eventos permiten realizar más pruebas en el mundo real; sin embargo, el poder estadístico de los diseños relacionados con eventos es intrínsecamente bajo, porque el cambio de señal en la señal BOLD fMRI después de la presentación de un único estímulo es pequeño. [77] [78]
Tanto los diseños de bloques como los relacionados con eventos se basan en el paradigma de la resta , que supone que procesos cognitivos específicos se pueden sumar de forma selectiva en diferentes condiciones. Entonces se supone que cualquier diferencia en el flujo sanguíneo (la señal BOLD) entre estas dos condiciones refleja el proceso cognitivo diferente. Además, este modelo supone que un proceso cognitivo puede agregarse selectivamente a un conjunto de procesos cognitivos activos sin afectarlos. [74] [ se necesita aclaración ]
El cerebro nunca está completamente en reposo. Nunca deja de funcionar y disparar señales neuronales, además de utilizar oxígeno mientras la persona en cuestión esté viva. De hecho, en el estudio de Stark y Squire de 2001 [79] Cuando cero no es cero: el problema de las condiciones iniciales ambiguas en fMRI , la actividad en el lóbulo temporal medial (así como en otras regiones del cerebro) fue sustancialmente mayor durante el reposo que durante varias condiciones de referencia alternativas. El efecto de esta actividad elevada durante el descanso fue reducir, eliminar o incluso revertir el signo de la actividad durante las condiciones de la tarea relevantes para las funciones de la memoria. Estos resultados demuestran que los períodos de descanso están asociados con una actividad cognitiva significativa y, por lo tanto, no son una base óptima para las tareas cognitivas. Para discernir las condiciones iniciales y de activación es necesario interpretar mucha información. Esto incluye situaciones tan simples como respirar. Los bloqueos periódicos pueden dar como resultado datos idénticos con otras variaciones en los datos si la persona respira a un ritmo regular de 1 respiración/5 segundos y los bloqueos ocurren cada 10 segundos, lo que afecta los datos.
Los métodos de neuroimagen como la resonancia magnética funcional y la resonancia magnética ofrecen una medida de la activación de ciertas áreas del cerebro en respuesta a tareas cognitivas realizadas durante el proceso de exploración. Los datos obtenidos durante este tiempo permiten a los neurocientíficos cognitivos obtener información sobre el papel de determinadas regiones del cerebro en la función cognitiva. [80] Sin embargo, surge un problema cuando los investigadores alegan que ciertas regiones del cerebro identifican la activación de procesos cognitivos previamente etiquetados. [81] Poldrack [82] describe claramente este problema:
La inferencia inversa demuestra la falacia lógica de afirmar lo que acaba de encontrar, aunque esta lógica podría estar respaldada por casos en los que un determinado resultado se genera únicamente por un suceso específico. Con respecto al cerebro y la función cerebral, es raro que una región particular del cerebro sea activada únicamente por un proceso cognitivo. [82] Algunas sugerencias para mejorar la legitimidad de la inferencia inversa han incluido aumentar la selectividad de la respuesta en la región del cerebro de interés y aumentar la probabilidad previa del proceso cognitivo en cuestión. [82] Sin embargo, Poldrack [80] sugiere que la inferencia inversa debe usarse simplemente como una guía para dirigir investigaciones adicionales en lugar de un medio directo para interpretar los resultados.
La inferencia directa es un método basado en datos que utiliza patrones de activación cerebral para distinguir entre teorías cognitivas en competencia. Comparte características con la lógica de disociación de la psicología cognitiva y el encadenamiento hacia adelante de la filosofía . Por ejemplo, Henson [83] analiza la contribución de la inferencia directa al debate sobre la " teoría del proceso único versus la teoría del proceso dual " con respecto a la memoria de reconocimiento . La inferencia directa respalda la teoría del proceso dual al demostrar que existen dos patrones de activación cerebral cualitativamente diferentes al distinguir entre " juicios de recordar y de saber ". El principal problema de la inferencia directa es que es un método correlacional . Por lo tanto, no se puede estar completamente seguro de que las regiones del cerebro activadas durante el proceso cognitivo sean completamente necesarias para la ejecución de esos procesos. [80] De hecho, hay muchos casos conocidos que demuestran precisamente eso. Por ejemplo, se ha demostrado que el hipocampo se activa durante el condicionamiento clásico , [84] sin embargo, los estudios de lesiones han demostrado que el condicionamiento clásico puede ocurrir sin el hipocampo. [85]
El riesgo más común para los participantes en un estudio de resonancia magnética funcional es la claustrofobia [86] y se han informado riesgos para las mujeres embarazadas al someterse al proceso de exploración. [87] Las sesiones de escaneo también someten a los participantes a ruidos agudos y fuertes provenientes de las fuerzas de Lorentz inducidas en las bobinas de gradiente por la corriente que cambia rápidamente en el poderoso campo estático. El cambio de gradiente también puede inducir corrientes en el cuerpo que provocan hormigueo en los nervios. Los dispositivos médicos implantados, como los marcapasos, podrían funcionar mal debido a estas corrientes. El campo de radiofrecuencia de la bobina de excitación puede calentar el cuerpo, y esto debe controlarse más cuidadosamente en personas con fiebre, diabéticos y personas con problemas circulatorios. También existe el riesgo de quemar localmente collares de metal y otras joyas. [88]
El fuerte campo magnético estático puede causar daños al atraer objetos metálicos pesados cercanos y convertirlos en proyectiles. [89]
No existe ningún riesgo comprobado de daño biológico incluso debido a campos magnéticos estáticos muy potentes. [90] [91] Sin embargo, los efectos genotóxicos (es decir, potencialmente cancerígenos) de la exploración por resonancia magnética se han demostrado in vivo e in vitro, [92] [93] [94] [95] lo que llevó a una revisión reciente a recomendar "la necesidad de Estudios adicionales y uso prudente para evitar exámenes innecesarios, según el principio de precaución ". [91] En una comparación de los efectos genotóxicos de la resonancia magnética con los de las tomografías computarizadas, Knuuti et al. informaron que, aunque el daño en el ADN detectado después de la resonancia magnética estaba en un nivel comparable al producido por exploraciones que utilizan radiación ionizante (angiografía coronaria por tomografía computarizada de baja dosis, imágenes nucleares y angiografía por rayos X), las diferencias en el mecanismo por el cual se produce este daño lugar sugiere que se desconoce el riesgo de cáncer de la resonancia magnética, si lo hubiera. [96]
Los primeros estudios de resonancia magnética funcional validaron la técnica frente a la actividad cerebral que, según otras técnicas, estaba correlacionada con las tareas. A principios de la década de 2000, los estudios de resonancia magnética funcional comenzaron a descubrir nuevas correlaciones. Aún así, sus desventajas técnicas han estimulado a los investigadores a probar formas más avanzadas de aumentar el poder de los estudios clínicos y de investigación.
La resonancia magnética, en general, tiene mejor resolución espacial que el EEG y el MEG, pero no tan buena resolución como los procedimientos invasivos como los electrodos de una sola unidad. Si bien las resoluciones típicas están en el rango milimétrico, la espectroscopia de resonancia magnética o resonancia magnética de resolución ultra alta funciona con una resolución de decenas de micrómetros. Utiliza campos de 7 T, escáneres de pequeño calibre que pueden adaptarse a animales pequeños como ratas y agentes de contraste externos como óxido de hierro fino. Adaptar a un ser humano requiere escáneres de mayor calibre, lo que hace que sea más difícil lograr intensidades de campo más altas, especialmente si el campo tiene que ser uniforme; también requiere contraste interno como BOLD o un agente de contraste externo no tóxico a diferencia del óxido de hierro.
La obtención de imágenes paralelas es otra técnica para mejorar la resolución espacial. Utiliza múltiples bobinas para excitación y recepción. La resolución espacial mejora según la raíz cuadrada del número de bobinas utilizadas. Esto se puede hacer con una matriz en fase donde las bobinas se combinan en paralelo y, a menudo, muestrean áreas superpuestas con espacios en el muestreo o con matrices de bobinas masivas, que son un conjunto mucho más denso de receptores separados de las bobinas de excitación. Estos, sin embargo, captan mejor las señales de la superficie del cerebro y menos de estructuras más profundas como el hipocampo . [ cita necesaria ]
La resolución temporal de la resonancia magnética funcional está limitada por: (1) el mecanismo de retroalimentación que aumenta el flujo sanguíneo y funciona lentamente; (2) tener que esperar hasta que se recupere la magnetización neta antes de volver a muestrear una porción; y (3) tener que adquirir múltiples cortes para cubrir todo el cerebro o la región de interés. Las técnicas avanzadas para mejorar la resolución temporal abordan estos problemas. El uso de múltiples bobinas acelera el tiempo de adquisición en proporción exacta a las bobinas utilizadas. Otra técnica es decidir qué partes de la señal importan menos y descartarlas. Podrían ser aquellas secciones de la imagen que se repiten con frecuencia en un mapa espacial (es decir, pequeños grupos que salpican la imagen periódicamente) o aquellas secciones que se repiten con poca frecuencia (grupos más grandes). El primero, un filtro de paso alto en el espacio k, ha sido propuesto por Gary H. Glover y sus colegas de Stanford . Estos mecanismos suponen que el investigador tiene una idea de la forma esperada de la imagen de activación.
La EPI de eco de gradiente típica utiliza dos bobinas de gradiente dentro de un corte y enciende primero una bobina y luego la otra, trazando un conjunto de líneas en el espacio k. Activar ambas bobinas de gradiente puede generar líneas en ángulo, que cubren el mismo espacio de la cuadrícula más rápido. Ambas bobinas de gradiente también se pueden activar en una secuencia específica para trazar una forma de espiral en el espacio k. Esta secuencia de imágenes en espiral adquiere imágenes más rápido que las secuencias de gradiente-eco, pero necesita más transformaciones matemáticas (y suposiciones consiguientes), ya que la conversión nuevamente al espacio vóxel requiere que los datos estén en forma de cuadrícula (un conjunto de puntos igualmente espaciados en direcciones horizontal y vertical). .
El contraste BOLD depende del flujo sanguíneo, que es lento en respuesta al estímulo y está sujeto a influencias ruidosas. Otros biomarcadores que ahora se analizan para proporcionar un mejor contraste incluyen la temperatura, la acidez/alcalinidad (pH), los agentes sensibles al calcio, el campo magnético neuronal y el efecto Lorentz. El contraste de temperatura depende de los cambios en la temperatura del cerebro debido a su actividad. La quema inicial de glucosa eleva la temperatura y la posterior entrada de sangre fresca y fría la reduce. [ cita necesaria ] Estos cambios alteran las propiedades magnéticas del tejido. Dado que el contraste interno es demasiado difícil de medir, se utilizan agentes externos como compuestos de tulio para mejorar el efecto. El contraste basado en el pH depende de los cambios en el equilibrio ácido/alcalino de las células cerebrales cuando se activan. Con demasiada frecuencia, esto utiliza un agente externo. Los agentes sensibles al calcio hacen que la resonancia magnética sea más sensible a las concentraciones de calcio, siendo los iones de calcio a menudo los mensajeros de las vías de señalización celular en las neuronas activas. El contraste del campo magnético neuronal mide directamente los cambios magnéticos y eléctricos de la activación neuronal. Las imágenes del efecto Lorentz intentan medir el desplazamiento físico de las neuronas activas que transportan una corriente eléctrica dentro del fuerte campo estático. [97]
Algunos experimentos han demostrado los correlatos neuronales de las preferencias de marca de las personas. Samuel M. McClure utilizó resonancia magnética funcional para mostrar que la corteza prefrontal dorsolateral , el hipocampo y el mesencéfalo eran más activos cuando las personas bebían Coca-Cola a sabiendas que cuando bebían Coca-Cola sin etiqueta. [98] Otros estudios han demostrado la actividad cerebral que caracteriza la preferencia de los hombres por los coches deportivos, e incluso diferencias entre demócratas y republicanos en su reacción ante los anuncios de campaña con imágenes de los ataques del 11 de septiembre. Las empresas de neuromarketing han aprovechado estos estudios como una mejor herramienta para sondear las preferencias de los usuarios que la técnica de encuesta convencional. Una de esas empresas fue BrightHouse, [99] ahora cerrada [100] . Otro es Neurosense, con sede en Oxford, Reino Unido, [101] que asesora a sus clientes sobre cómo podrían utilizar la resonancia magnética funcional como parte de su actividad comercial de marketing. [102] Un tercero es Sales Brain en California. [103]
Se han creado al menos dos empresas para utilizar fMRI en la detección de mentiras : No Lie MRI y Cephos Corporation [104] . No Lie MRI cobra cerca de $5000 por sus servicios. Estas empresas dependen de evidencia como la de un estudio realizado por Joshua Greene en la Universidad de Harvard que sugiere que la corteza prefrontal es más activa en quienes contemplan mentir. [105]
Sin embargo, todavía existe bastante controversia sobre si estas técnicas son lo suficientemente confiables como para usarse en un entorno legal [106] . Algunos estudios indican que, si bien existe una correlación positiva general, existe una gran variación entre los hallazgos y, en algunos casos, una dificultad considerable para replicarlos. [107] Un juez federal en Tennessee prohibió pruebas de resonancia magnética funcional para respaldar la afirmación de un acusado de decir la verdad, con el argumento de que dichas exploraciones no están a la altura del estándar legal de evidencia científica. [108] . La mayoría de los investigadores coinciden en que no se ha establecido la capacidad de la resonancia magnética funcional para detectar engaños en un entorno de la vida real. [8] [109]
El uso de la resonancia magnética funcional ha quedado fuera de los debates legales a lo largo de su historia. No se ha permitido el uso de esta tecnología debido a lagunas en la evidencia que respalda la resonancia magnética funcional. En primer lugar, la mayor parte de la evidencia que respalda la precisión de las resonancias magnéticas funcionales se obtuvo en un laboratorio en circunstancias controladas y con hechos sólidos. Este tipo de pruebas no pertenecen a la vida real. Los escenarios de la vida real pueden ser mucho más complicados y afectan muchos otros factores. [110] Se ha demostrado que muchos otros factores afectan a BOLD además de una mentira típica. Se han realizado pruebas que demuestran que el consumo de drogas altera el flujo sanguíneo en el cerebro, lo que afecta drásticamente el resultado de las pruebas BOLD. Además, las personas con enfermedades o trastornos como esquizofrenia o mentiras compulsivas también pueden provocar resultados anormales. Por último, existe una cuestión ética relacionada con la exploración por resonancia magnética funcional. Esta prueba de BOLD ha generado controversia sobre si las resonancias magnéticas funcionales son una invasión de la privacidad. Ser capaz de escanear e interpretar lo que la gente piensa puede considerarse inmoral y la controversia aún continúa. [111]
Debido a estos factores y más, la evidencia de resonancia magnética funcional ha sido excluida de cualquier forma de sistema legal. Las pruebas son demasiado incontroladas e impredecibles. Por lo tanto, se ha afirmado que la fMRI tiene muchas más pruebas por hacer antes de que pueda considerarse viable a los ojos del sistema legal. [112]
Algunos académicos han criticado los estudios de resonancia magnética funcional por sus análisis estadísticos problemáticos, a menudo basados en estudios de muestras pequeñas y de bajo poder estadístico . [113] [114] Otros investigadores de fMRI han defendido su trabajo como válido. [115] En 2018, Turner y sus colegas sugirieron que los tamaños pequeños afectan la replicabilidad de los estudios de resonancia magnética funcional basados en tareas y afirmaron que incluso conjuntos de datos con al menos 100 participantes los resultados pueden no replicarse bien, [116] aunque existen debates sobre él. [117] [118]
En un estudio de resonancia magnética funcional, real pero satírico, a un salmón muerto se le mostraron fotografías de humanos en diferentes estados emocionales. Los autores proporcionaron evidencia, según dos pruebas estadísticas diferentes de uso común, de áreas en el cerebro del salmón que sugieren una actividad significativa. El estudio se utilizó para resaltar la necesidad de análisis estadísticos más cuidadosos en la investigación de fMRI, dada la gran cantidad de vóxeles en una exploración fMRI típica y el problema de las comparaciones múltiples . [119] [120] Antes de que se publicitaran las controversias en 2010, entre el 25 y el 40% de los estudios sobre resonancia magnética funcional que se publicaban no utilizaban las comparaciones corregidas. Pero en 2012, esa cifra había caído al 10%. [121] La Dra. Sally Satel, escribiendo en Time, advirtió que si bien los escáneres cerebrales tienen valor científico, las áreas individuales del cerebro a menudo sirven para múltiples propósitos y las "inferencias inversas", como se usan comúnmente en los informes de prensa, conllevan una posibilidad significativa de sacar conclusiones inválidas. [122] En 2015, se descubrió que se encontró un error estadístico en los cálculos de fMRI que probablemente invalidó al menos 40,000 estudios de fMRI anteriores a 2015, y los investigadores sugieren que no se puede confiar en los resultados anteriores a la corrección del error. [123] [124] Además, más tarde se demostró que la forma en que se configuran los parámetros en el software determina la tasa de falsos positivos. En otras palabras, el resultado del estudio se puede determinar cambiando los parámetros del software. [125]
En 2020, el profesor Ahmad Hariri (Universidad de Duke), uno de los primeros investigadores en utilizar la resonancia magnética funcional, realizó un experimento a gran escala que buscaba probar la confiabilidad de la resonancia magnética funcional en personas individuales. En el estudio, copió protocolos de 56 artículos publicados en psicología que utilizaban fMRI. Los resultados sugieren que la resonancia magnética funcional tiene poca confiabilidad cuando se trata de casos individuales, pero buena confiabilidad cuando se trata de patrones generales de pensamiento humano [126] [127] [128]
Nuestros resultados muestran de manera inequívoca que un aumento espacialmente localizado en el contraste BOLD refleja directa y monótonamente un aumento en la actividad neuronal.