Predijo cambios en el estado de ánimo | 25 NOV 18

Subred amígdala-hipocampo codifica la variación en el humor humano

Esta red puede estar estrechamente relacionada con la biología del estado de ánimo y la ansiedad
Autor/a: Lowry A. Kirkby, Francisco J. Luongo, Morgan B. Lee Fuente: Cell November 8, 2018DOI:https://doi.org/10.1016/j.cell.2018.10.005  An Amygdala-Hippocampus Subnetwork that Encodes Variation in Human Mood

Puntos destacados

• Los cambios coordinados en la coherencia revelan redes conservadas dentro del cerebro humano.

• Una red definida por la amígdala-hipocampo β-coherencia predice el estado de ánimo en 13 de 21 sujetos.

• El aumento de la variabilidad de la coherencia dentro de esta red predice un peor estado de ánimo.

• Los sujetos con mayor ansiedad de base tienen constantemente esta red predictiva del estado de ánimo.

Introducción
La emoción humana surge de las interacciones entre las regiones del cerebro dentro del sistema límbico, que incluye la amígdala, el hipocampo, la ínsula y la corteza cingulada (LeDoux, 2003, Phillips et al., 2003).

Gran parte de lo que se sabe sobre las redes de emociones en el cerebro humano proviene de los estudios de tomografía por emisión de positrones (IRMR) y tomografía por emisión de positrones (TEP), en los que se provocan emociones específicas mediante el uso de estímulos controlados, mientras que las respuestas neuronales se observan de forma no invasiva (Phan et al., 2002, Price y Drevets, 2010).

Estos estudios han demostrado, por ejemplo, que una red de atención aislada se asocia con la experiencia afectiva (Seeley et al., 2007, Touroutoglou et al., 2012) y que las redes funcionales intrínsecas están alteradas en el contexto de las condiciones neuropsiquiátricas, incluidas depresión (Greicius et al., 2007), enfermedad de Alzheimer (Greicius et al., 2004) y esquizofrenia (Calhoun et al., 2009).

Es importante destacar que las imágenes de PET han identificado cambios en la actividad cerebral que están asociados con la respuesta al tratamiento con antidepresivos (Mayberg et al., 2000), lo que lleva a estudios pioneros que han utilizado la estimulación cerebral profunda para identificar estructuras específicas para tratar la depresión mayor (Mayberg et al., 2005).

Aunque estos estudios han revelado ideas fundamentales sobre las redes neuronales de la emoción, tienen dos limitaciones principales.

En primer lugar, las imágenes no invasivas se limitan a períodos cortos de grabación (1 a 2 h) y, a menudo, requieren promedios entre las mediciones para detectar efectos. Como resultado, estos experimentos no pueden identificar correlaciones neuronales en tiempo real para cambios más lentos en el estado emocional, como los cambios en el estado de ánimo, que evolucionan a lo largo de horas o días.

En segundo lugar, fMRI y PET son medidas indirectas de la actividad neuronal con baja resolución temporal en el orden de segundos. Como tales, no pueden resolver la actividad cerebral oscilatoria por debajo del segundo, que se cree que subyace al procesamiento de la información y la función cognitiva (Schnitzler y Gross, 2005).

Por lo tanto, casi nada se sabe sobre cómo las interacciones de escala de tiempo rápida entre las regiones del cerebro límbico contribuyen a los cambios en el estado de ánimo.

Para hacer frente a estas dos preguntas, aprovechamos un conjunto de datos único: multi-sitio, grabaciones semi-electroencefalografía crónicas intracraneal (iEEG) desde el sistema límbico humano, recogidas a lo largo de varios días como participantes evaluaron periódicamente su estado de ánimo.

Estas grabaciones se realizaron en pacientes con epilepsia para el propósito clínico principal de la localización y el tratamiento de las convulsiones.


Resumen

Las redes del cerebro humano que codifican la variación en el estado de ánimo en escalas de tiempo naturalistas permanecen en gran parte inexploradas.

Aquí combinamos grabaciones de electroencefalografía intracraneales, semi-crónicas, multisitio del sistema límbico humano con métodos de aprendizaje automático para descubrir una subred cerebral que se correlaciona con la variación en el estado de ánimo autoinformado de los sujetos individuales durante días.

Primero definimos las subredes que influyen en la dinámica cerebral intrínseca mediante la identificación de regiones que mostraron cambios coordinados en la coherencia espectral.

La subred más común, encontrada en 13 de 21 sujetos, se caracterizó por una coherencia de frecuencia β (13-30 Hz) entre la amígdala y el hipocampo.

El aumento de la variabilidad de esta subred se correlacionó con un empeoramiento del estado de ánimo en estos 13 sujetos.

 

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