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Efectos de la esclerosis múltiple revelados por neuroimagenología

Por el equipo editorial de Hospimedica en Español
Actualizado el 03 Jun 2002
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La imagenología de resonancia magnética (RM) y la supercomputación están proporcionando una comprensión nueva de la esclerosis múltiple (EM), incluyendo el descubrimiento de que la materia gris del cerebro está comprometida en esta enfermedad. El trabajo está siendo realizado por investigadores de neuroimagenología en la Universidad de Búffalo (UB, Nueva York, NY, EUA).

Algunos investigadores de la UB han creado imágenes tridimensionales del cerebro y de las estructuras cerebrales de pacientes con EM que muestran el proceso de atrofia causado por la enfermedad. Otros, están usando técnicas de imagenología avanzada para estudiar la cantidad del "encogimiento” cerebral total que ocurre en los pacientes con EM y desarrollar formas de medir el deterioro cerebral. El desarrollo más importante es el hallazgo de que la materia gris del cerebro, donde se centraliza el funcionamiento avanzado, está involucrado en la EM.

"Tradicionalmente, se pensaba que la EM era estrictamente una enfermedad de la "materia blanca”, dijo Rohit Bakshi, M.D., profesor asociado de neurología en la UB. "Pensamos que solo afectaba las "carreteras” en el cerebro”. La materia blanca permite que varias estructuras de la materia gris se comuniquen entre sí.

El descubrimiento acerca de la materia gris, resultó del trabajo con el núcleo caudado un importante centro nervioso para el control del movimiento y del proceso cognoscitivo. Los investigadores usaron análisis de imagenología computarizada para visualizar el núcleo caudado y encontraron que estaba atrofiado, pero la atrofia no se asocia con la cantidad de materia blanca lesionada. Un equipo está estableciendo una base de datos de imágenes tridimensionales del núcleo caudado de los pacientes con EM y correlacionando cada imagen con la capacidad de cada paciente para funcionar. Esto le permitirá a los investigadores rastrear la asociación entre la atrofia y los síntomas de la EM. Comparando las imágenes de los pacientes nuevos con la base de datos, podrán predecir su estadío y progreso.





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