INVESTIGADOR(ES) PRINCIPAL(ES):

Paula Marcela Herrera Gómez

5 horas

CODIGO CIE

6-20-11

Juan David Hernández Sánchez

Estudiante

0 Horas

Miguel Ángel Espinosa Echeverry

Estudiante

0 Horas

Julián David Echeverry Correa

Coinvestigador

4 Horas

Cristian Alejandro Blanco Martínez

Estudiante

0 Horas

Alvaro Angel Orozco Gutiérrez

Coinvestigador

5 Horas

Alejandra Kafruni Castañeda

Estudiante

0 Horas

David Augusto Cardenas Peña

Coinvestigador

5 Horas

Paola Andrea Valencia Alzate

Estudiante

0 Horas

TIPO DE CONVOCATORIA

2020. Sin Financiación

TIPO DE PROYECTO

Investigación Aplicada

OBJETIVO(S)

Desarrollar una metodología de soporte diagnóstico del TDAH a partir de la actividad eléctrica cerebral en estado de reposo y durante la ejecución de tareas tipo señal de stop modificada con niveles de recompensa, empleando métodos de análisis de relevancia, procesamiento de señales y reconocimiento de patrones. La metodología se validará en una muestra poblacional del eje cafetero.

RESUMEN

El trastorno por déficit de atención e hiperactividad (TDAH) se caracteriza por patrones persistentes de inatención generalizada, impulsividad y/o hiperactividad, que repercuten de manera negativa en la vida de los pacientes que lo padecen. Este trastorno, que tiene una prevalencia en la población infantil de entre el 1% y el 22%, se asocia con dificultades en el aprendizaje, baja autoestima y consumo de sustancias de abuso en pacientes adolescentes, entre otras comorbilidades. Su diagnóstico consiste en un proceso de observación clínica que puede ser entorpecido por discrepancias en la información provista por padres y maestros, y superposición de síntomas atencionales y de comportamiento con otros trastornos. Tales obstáculos han motivado la búsqueda de biomarcadores que complementen la evaluación clínica regular, con el propósito de ayudar al especialista a alcanzar un diagnóstico más específico y sensible de la patología. En este sentido, se ha encontrado evidencia de actividad electroencefalográfica (EEG) característica en pacientes diagnosticados con TDAH. Entre tales biomarcadores, han recibido especial atención las relaciones entre bandas espectrales y los cambios en la red por defecto acaecidos en estado de reposo, y cambios en la onda de negatividad relacionada a los errores durante procesos ejecutivos de inhibición modulados por niveles de recompensa, como los observados durante la ejecución de tareas tipo señal de stop modificada. Sin embargo, existe incertidumbre acerca de la complementariedad de la información proporcionada por tales biomarcadores.

SÍNTESIS DEL PROYECTO

El trastorno por déficit de atención e hiperactividad (TDAH) se caracteriza por patrones persistentes de inatención generalizada, impulsividad y/o hiperactividad, que repercuten de manera negativa en la vida de los pacientes que lo padecen. Este trastorno, que tiene una prevalencia en la población infantil de entre el 1% y el 22%, se asocia con dificultades en el aprendizaje, baja autoestima y consumo de sustancias de abuso en pacientes adolescentes, entre otras comorbilidades. Su diagnóstico consiste en un proceso de observación clínica que puede ser entorpecido por discrepancias en la información provista por padres y maestros, y superposición de síntomas atencionales y de comportamiento con otros trastornos. Tales obstáculos han motivado la búsqueda de biomarcadores que complementen la evaluación clínica regular, con el propósito de ayudar al especialista a alcanzar un diagnóstico más específico y sensible de la patología. En este sentido, se ha encontrado evidencia de actividad electroencefalográfica (EEG) característica en pacientes diagnosticados con TDAH. Entre tales biomarcadores, han recibido especial atención las relaciones entre bandas espectrales y los cambios en la red por defecto acaecidos en estado de reposo, y cambios en la onda de negatividad relacionada a los errores durante procesos ejecutivos de inhibición modulados por niveles de recompensa, como los observados durante la ejecución de tareas tipo señal de stop modificada. Sin embargo, existe incertidumbre acerca de la complementariedad de la información proporcionada por tales biomarcadores. El objetivo de este proyecto es desarrollar una metodología de soporte al diagnóstico del TDAH en una muestra poblacional del eje cafetero a partir de registros EEG. La metodología propuesta involucró la extracción de marcadores del TDAH a partir de señales EEG registradas durante la ejecución de tareas tipo señal de stop modificada, con el fin de integrar la información obtenida en un sistema de reconocimiento de patrones que permita discriminar entre pacientes con TDAH y sujetos control. La modificación de la tarea de tipo señal de stop estuvo a cargo de la doctora en psiquiatría vinculada al proyecto. La implementación de la metodología se realizó en dos frentes: Primero, se desarrolló una metodología de discriminación de series temporales a partir de medidas de similitud entre modelos ocultos de Markov. La metodología aprende un único HMM para la señal EEG de cada paciente, favoreciendo así la variabilidad intersujeto. Luego, la medida de similitud desarrollada alimentó una máquina de vectores de soporte que clasifica a los sujetos de acuerdo con su dinámica estocástica. Por último, la variante kernel del análisis de componentes principales proporcionó un medio para visualizar las transiciones del EEG en un espacio bidimensional, lo que evidenció diferencias dinámicas entre los niños con TDAH y los de control saludable. Desde el punto de vista lectrofisiológico, registramos EEG bajo la Stop Signal Task modificada con niveles de recompensa, que considera características cognitivas de interés como reclutamiento insuficiente de circuitos motivacionales. La metodología compara el diagnóstico admitido en dos configuraciones de canales de EEG (conjunto de canales completo y canales de interés en el área frontocentral) y cuatro bandas de frecuencia (ritmos Theta, Alpha, Beta y una banda ancha). Los resultados evidencian una tasa de precisión del 97,0% en la banda Beta y en los canales donde trabajos previos encontraron eventos de negatividad relacionados con errores. Tal tasa de precisión apoya fuertemente la hipótesis de la vía dual y el déficit motivacional en relación con la fisiopatología del TDAH. También demuestra la utilidad de unir paradigmas inhibitorios y motivacionales con análisis de EEG dinámico en una herramienta de diagnóstico no invasiva y asequible para pacientes con TDAH. desarrollada en este proyecto, en el contexto de una herramienta de apoyo al diagnóstico, favorecería un tamizaje precoz del TDHA, así como intervenciones tempranas que reduzcan el riesgo que tienen los pacientes de sufrir las dificultades asociadas al TDAH como deserción escolar o laboral, trastornos de comportamiento y consumo de sustancias.

ESTADO

Concluye Satisfactoriamente

FECHA DE INICIO

18/08/2020

FECHA DE FINALIZACION

18/02/2022

PRODUCTOS

Multiscale Permutation Entropy for ADHD Aided Diagnosis

Capítulo de libro resultado de investigación

URL

Supported diagnosis of attention deficit and hyperactivity disorder from EEG based on interpretable kernels for hidden Markov models

Artículo en revista indexada

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