Tal como publica la revista PLOS Computational Biology, los científicos han desarrollado la nueva técnica mediante la combinación de un algoritmo de aprendizaje automático con la funcionalidad tradicional de la MEG, que realizaría exploraciones rápidas y de alta calidad de las regiones del cerebro, señalando aquellas que han sufrido cambios tras la lesión cerebral traumática.
“Hemos encontrado alteraciones características en la interacción entre regiones asociadas a conmociones cerebrales”, resumen Vasily Vakorin y Sam Doesburg, autores principales del estudio. Al aunar el algoritmo de aprendizaje con la detección de la conectividad entre áreas, llevada a cabo mediante la MEG, “somos capaces de detectar LCTL con una exactitud del 88%”, aseguran.
Las imágenes de la conectividad funcional, obtenidas en reposo mediante esta técnica no invasiva de captación de campos magnéticos, podrían suponer, por tanto, “un nuevo método para detectar y evaluar la gravedad de la conmoción cerebral mediante técnicas de neuroimagen”, según reiteran Vakorin y Doesburg.
De esta forma, los especialistas no tendrían por qué basar el peso de su diagnóstico en los síntomas detectados y transmitidos por sus pacientes, Además, podrían identificar fácilmente a los sujetos en riesgo de sufrir lesiones subsecuentes y decidir si es conveniente una vuelta a la rutina o, por el contrario, una monitorización preventiva.
