Subgrouping and structural brain connectivity of Parkinson's disease – past studies and future directions

Artículo de revisión sobre subagrupamiento y conectividad cerebral estructural en la enfermedad de Parkinson, publicado en 2022. Examina cómo el subagrupamiento clínico basado en síntomas motores y no motores resulta poco confiable por su sobreposición y arbitrariedad, especialmente en fases prodrómicas con escasa expresión sintomática. Analiza enfoques data-driven mediante aprendizaje automático y profundo para identificar heterogeneidad, y describe el uso de resonancia magnética estructural (RMestructural) como modalidad no invasiva para detectar anomalías cerebrales y realizar subagrupamiento. Revisa estudios de conectividad cerebral con RMestructural, presentando definiciones matemáticas, métricas de conectividad, software especializado y atlas de redes. Propone desafíos metodológicos y recomendaciones prácticas para seleccionar métodos de subagrupamiento y análisis de conectividad en investigación futura de Parkinson.

Puntos clave

• El subagrupamiento basado en síntomas clínicos en la enfermedad de Parkinson es poco confiable debido a la sobreposición sintomática y la heterogeneidad clínica que caracteriza el trastorno neurodegenerativo.
• Los métodos data-driven con aprendizaje automático y profundo permiten identificar subgrupos de Parkinson sin depender de clasificaciones clínicas arbitrarias, mejorando la comprensión de la etiología de la enfermedad.
• La resonancia magnética estructural es una técnica no invasiva para visualizar y cuantificar anomalías en tejidos cerebrales que facilita la detección de patrones de conectividad cerebral anormal en pacientes con Parkinson.
• Los desafíos metodológicos incluyen seleccionar métricas de conectividad apropiadas, atlases cerebrales validados y software especializado para optimizar el análisis estructural en investigaciones futuras.

Para quién: Estudiantes, investigadores y clínicos en neurología y neuroimagen interesados en métodos de clasificación y análisis de conectividad cerebral en la enfermedad de Parkinson.