Exploración de la red cerebral: una revisión de la conectividad funcional en la RMf en estado de reposo

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(A) La ECDt es el método que aplica una corriente eléctrica catódica o anódica directamente en el cráneo. Se ha demostrado que la ECDt catódica y anódica inducen la facilitación y atenuación de tipo PLP y DLP duraderas, respectivamente, en la excitabilidad cortical de la corteza motora. Dada la aplicación de una corriente diseminada con este método, los cambios de tipo PLP y DLP en la excitabilidad cortical se producen en la población no focal de neuronas de la corteza. Se cree que la ECDt podría activar principalmente neuronas situadas cerca de la superficie cerebral (por ejemplo, capa II–III), dada la aplicación directa de la corriente en el cráneo. (B) La EAA se obtiene con un único pulso de estimulación magnética transcraneal (EMT) combinada con una estimulación nerviosa periférica. Según cuál sea el intervalo entre la EMT y la estimulación nerviosa periférica, se induce una potenciación o una depresión de tipo PLP (EAAe) o DLP (EAAi) en las respuestas de potenciales evocados. La estimulación magnética transcraneal induce una corriente tangencialmente al cráneo (indicada con líneas a trazos) que puede activar entonces las neuronas situadas en una posición relativamente profunda en la corteza (por ejemplo, capa V–VI). Dado que las neuronas piramidales de las capas profundas envían proyecciones a la médula espinal, se cree que la estimulación nerviosa periférica activa también estas neuronas de capas profundas en la corteza somatosensitiva, y que la activación se propaga a las neuronas de la corteza motora. Puesto que la estimulación nerviosa periférica activa solamente un subgrupo de neuronas de la corteza, los cambios de tipo PLP y DLP en la excitabilidad cortical se producen en un subgrupo focal de neuronas. Los cambios de potenciales evocados inducidos por ECDt y EAA son modulados de manera diferente por la DA. Dado que las modulaciones ejercidas por la DA concuerdan en cierta medida con la inducción de la plasticidad sináptica en la CPF de los roedores, de tal manera que la inducción de la PLP en aferentes límbicas que envían proyecciones a las neuronas de la capa V–VI de la CPF requiere una estimulación de los receptores D1, pero no de los receptores D2, mientras que la inducción de la PLP en las fibras corticocorticales de las capas II–III de las neuronas de la CPF requiere la estimulación tanto de los receptores D1 como de los D2. Abreviaturas como en la figura 1." ] ] ] "autores" => array:1 [ 0 => array:2 [ "autoresLista" => "Yukiori Goto, Charles R. Yang, Satoru Otani" "autores" => array:3 [ 0 => array:2 [ "nombre" => "Yukiori" "apellidos" => "Goto" ] 1 => array:2 [ "nombre" => "Charles R." 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Las características de organización de un grafo aportan información importante sobre la organización de una red. Una red regular (panel a, izquierda) tiene un carácter más bien local, caracterizado por un coeficiente de agrupamiento C alto (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0020">fig. 4</a>a) y una longitud de trayectoria L alta (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0020">fig. 4</a>b), que requiere un gran número de pasos para ir de un nodo específico a un nodo situado en el otro extremo del grafo. Sin embargo, la distribución aleatoria de todas las conexiones por la red da lugar a un grafo con una organización aleatoria (panel a, derecha). A diferencia del carácter local de la red regular, una red aleatoria tiene un carácter más global, con un coeficiente C bajo y una longitud de trayectoria L muy inferior a la de la red regular. Es interesante señalar que <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0580">Watts y Strogatz (1998)</a> demostraron que con una probabilidad p baja de reconexión aleatoria en la red regular, surge una organización denominada de «mundo pequeño», con un coeficiente C alto y una longitud L alta, que combina un nivel elevado de agrupamiento local con una distancia media a recorrer que, sin embargo, es corta, en el conjunto de la red. Las redes de «mundo pequeño» tienen una topología especial, puesto que se ha demostrado que son muy robustas y combinan un nivel elevado de eficiencia local y global. En la naturaleza hay muchas redes que se han considerado de «mundo pequeño», como las de internet, las redes de proteínas, las redes sociales; y estudios recientes han indicado también una organización eficiente de este tipo de la red cerebral funcional y estructural, que combina un nivel elevado de segregación con un nivel alto de integración de la información global. Además, Barabasi et al han demostrado que las redes pueden tener una distribución de conectividad con una tendencia clara, a diferencia de las redes aleatorias en las que todos los nodos tienen aproximadamente el mismo número de conexiones (<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0030">Barabasi y Albert, 1999; Barabasi y Bonabeau, 2003</a>). Las redes de escala libre se caracterizan por una distribución de probabilidad que sigue una función de la ley de potencia, lo cual indica que, en promedio, un nodo sólo tiene unas pocas conexiones, aunque con la excepción de un pequeño número de nodos intensamente conectados (panel b). A estos nodos se les suele denominar nodos hub y desempeñan un papel central en el nivel de eficiencia de la red, puesto que son los responsables de mantener en un valor mínimo la distancia global recorrida en la red. Dado que estos nodos hub desempeñan un papel clave en la organización de la red, las redes de escala libre tienden a ser vulnerables al ataque especializado dirigido a nodos hub. Además, las redes pueden mostrar una formación de las denominadas comunidades, consistentes en un subgrupo de nodos que están conectados principalmente con los nodos adyacentes directos de su comunidad y se extienden en menor medida a otros nodos de la red. A estas redes se las denomina redes modulares (panel c) y se caracterizan por un nivel elevado de modularidad de los nodos (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0020">fig. 4</a>, panel f)." ] ] ] "textoCompleto" => "IntroducciónNuestro cerebro es una red. Una red muy eficiente, para ser exactos. Se trata de una red formada por un gran número de regiones cerebrales diferentes, cada una de las cuales tiene su propia tarea y función, pero que comparten continuamente información entre ellas. En consecuencia, forman una red integrada compleja, en la que la información es procesada y transportada de forma continua entre regiones cerebrales relacionadas estructural y funcionalmente: la red cerebral.En las tres últimas décadas, una rica evolución de las técnicas de neuroimagen estructurales y funcionales ha aportado una increíble cantidad de conocimientos acerca del cerebro de los primates y del cerebro humano, sobre todo en cuanto al papel y la función de cada región cerebral. Es interesante señalar que los avances recientes en el campo de la neuroimagen funcional han aportado nuevos instrumentos para medir y examinar las interacciones funcionales entre las regiones cerebrales, catalizando el examen de la conectividad funcional en el cerebro humano. La conectividad funcional se define como la dependencia temporal de los patrones de actividad neuronal de regiones cerebrales anatómicamente separadas (<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0015">Aertsen et al., 1989; Friston et al., 1993</a>) y los estudios realizados han demostrado la viabilidad del examen de la conectividad funcional entre regiones cerebrales mediante el nivel de coactivación de series temporales de resonancia magnética funcional (RMf) medidas durante el reposo (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0370">Lowe et al., 2000</a>).El examen del cerebro humano como una red integrada de regiones cerebrales con interacciones funcionales puede aportar nuevas perspectivas acerca de la comunicación neuronal a gran escala en el cerebro humano. Constituye una plataforma para examinar la forma en la que la conectividad funcional y la integración de la información está relacionada con la conducta humana y el modo en que esta organización puede alterarse en las enfermedades neurodegenerativas (<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0100">Bullmore y Sporns, 2009; Greicius, 2008</a>). En los últimos años, el desarrollo de nuevas técnicas de neuroimagen y métodos de análisis ha permitido el examen de los patrones de conectividad funcional de todo el cerebro, haciendo posible el examen in vivo de la conectividad funcional a escala cerebral global. En estos estudios se ha examinado el nivel de coactivación entre series temporales funcionales de regiones cerebrales anatómicamente separadas, durante el reposo, utilizando para ello la denominada RMf en estado de reposo, que se cree que refleja la comunicación funcional entre las regiones cerebrales (<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0065">Biswal et al., 1995; Damoiseaux et al., 2006; Greicius et al., 2003; Salvador et al., 2005a</a>). Esta revisión presenta una visión general de estas nuevas exploraciones de diagnóstico por la imagen y técnicas de análisis y de sus repercusiones para la neurociencia. Comentamos las técnicas de adquisición y análisis de la RMf en estado de reposo más comúnmente utilizadas, así como las conexiones funcionales que es probable que relacionen los tractos estructurales de la sustancia blanca y la forma en la que estas técnicas de RMf en estado de reposo pueden usarse para examinar patrones de conectividad funcional específicos y del conjunto del cerebro. Comentaremos, además, el nuevo campo de los enfoques de análisis de grafos aplicados a los datos de estado de reposo, que permiten la exploración de la organización global de los canales de comunicación funcionales dentro de la red cerebral. Analizaremos la forma en la que la eficiencia de la comunicación funcional entre distintas regiones cerebrales podría constituir un nuevo marco de referencia para examinar la conducta compleja en el cerebro humano, revisando los estudios recientes sobre una conexión directa entre la eficiencia de la comunicación funcional global y la capacidad cognitiva. Además, valoraremos la forma en la que la conectividad funcional en estado de reposo puede utilizarse para examinar hipótesis sobre los efectos de la disconectividad en enfermedades cerebrales neurodegenerativas y psiquiátricas.Conectividad funcional: RMf en estado de reposoNuestro cerebro es una compleja red de regiones que están interconectadas funcional y estructuralmente. Es probable que la comunicación funcional entre regiones cerebrales desempeñe un papel clave en procesos cognitivos complejos, mediante la integración continua de información entre diferentes regiones del cerebro. Esto hace que el examen de la conectividad funcional en el cerebro humano tenga una gran importancia, y aporta nuevas perspectivas de interés sobre la organización básica del cerebro humano. La conectividad funcional se define como la dependencia temporal entre eventos neurofisiológicos separados entre sí en el espacio (<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0015">Aertsen et al., 1989; Friston et al., 1993</a>). En el contexto de las técnicas de neuroimagen funcionales, se sugiere que la conectividad funcional describe la relación entre los patrones de activación neuronal de regiones cerebrales anatómicamente separadas, con lo que refleja el nivel de comunicación funcional entre ellas. Es interesante señalar que unos 15 años después de la invención de la RMf se empezaron a realizar estudios para examinar la posibilidad de medir la conectividad funcional entre regiones cerebrales mediante el nivel de coactivación de series temporales de RMf espontáneas, registradas durante el reposo (<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0070">Biswal et al., 1997; Greicius et al., 2003; Lowe et al., 2000</a>). Durante estos experimentos en estado de reposo, se indicaba a los voluntarios que se relajaran y que no pensaran en algo en particular, y al mismo tiempo se medía su nivel de actividad cerebral espontánea durante toda la duración del experimento. Biswal y sus colaboradores fueron los primeros en mostrar que durante el reposo las regiones hemisféricas izquierda y derecha de la red motora primaria no están en un estado silente, sino que muestran una alta correlación entre sus series temporales BOLD de la RMf (<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0065">Biswal et al., 1995; Biswal et al., 1997</a>), lo cual sugiere que tiene un lugar un procesamiento constante de información y una conectividad funcional continuada entre esas regiones durante el reposo (<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0070">Biswal et al., 1997; Cordes et al., 2000; Greicius et al., 2003; Lowe et al., 2000</a>). En su estudio (que se muestra esquemáticamente en la <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0005">figura 1</a>), las series temporales en estado de reposo de un vóxel de la red motora se correlacionaron con las series temporales en estado de reposo de todos los demás vóxeles cerebrales, poniendo de manifiesto una elevada correlación entre los patrones de activación neuronal espontánea de estas regiones. Varios estudios han reproducido luego estos resultados pioneros, mostrando un alto nivel de conectividad funcional entre la corteza motora de los hemisferios derecho e izquierdo, pero también entre regiones de otras redes funcionales conocidas, como la red visual primaria, la red auditiva y las redes cognitivas de orden superior (<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0070">Biswal et al., 1997; Cordes et al., 2002; Cordes et al., 2000; Damoiseaux et al., 2006; De Luca et al., 2005; Fox y Raichle, 2007; Greicius et al., 2003; Lowe et al., 2000; Lowe et al., 1998; Van den Heuvel et al., 2008a; Xiong et al., 1999</a>). Estos estudios señalan que durante el reposo la red cerebral no está ociosa, sino que muestra una enorme cantidad de actividad espontánea que está altamente correlacionada entre múltiples regiones cerebrales (<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0090">Buckner et al., 2008; Buckner y Vincent, 2007; Greicius, 2008</a>). En resumen, los experimentos de RMf en estado de reposo se centran en el establecimiento de mapas de los canales de comunicación funcional entre las distintas regiones cerebrales con el empleo de la medición del nivel de dinámica correlacionada de las series temporales de RMf.<elsevierMultimedia ident="fig0005"></elsevierMultimedia>Origen de las señales espontáneas de RMf en estado de reposoTienen especial interés las oscilaciones de baja frecuencia (∼0,01-0,1Hz) de las series temporales de RMf en estado de reposo (<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0065">Biswal et al., 1995; Biswal et al., 1997; Cordes et al., 2001; Lowe et al., 2000; Lowe et al., 1996</a>). La base neuronal real de estas oscilaciones de baja frecuencia en la RMf en estado de reposo no se conocen todavía del todo, y en los últimos años ha habido una controversia sobre si estas señales BOLD en estado de reposo proceden de procesos fisiológicos, como las oscilaciones respiratorias y cardiacas (<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0055">Birn et al., 2006; Birn et al., 2008; Chang et al., 2009; Shmueli et al., 2007; Wise et al., 2004</a>) o si estas correlaciones tienen su origen en una coactivación en los patrones de activación neuronal espontánea subyacentes de estas regiones, medidas a través de una función de respuesta hemodinámica (<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0085">Buckner y Vincent, 2007; Greicius et al., 2003; Gusnard et al., 2001</a>). Es característico que los protocolos de RMf tengan una baja resolución temporal (frecuencia de adquisición habitual de 2-3s por examen, es decir, 0,5Hz), lo cual hace que las oscilaciones respiratorias y cardiacas de alta frecuencia sufran un efecto de «aliasing», que conduce a unas frecuencias de estado de reposo inferiores (0,01-0,1Hz). Como resultado de ello, estos patrones cardiacos y respiratorios de frecuencias más altas podrían adquirir la forma de series temporales BOLD de regiones cerebrales anatómicamente distantes, de una forma similar, introduciendo con ello correlaciones artificiales entre las series temporales de estas regiones (<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0055">Birn et al., 2006; Birn et al., 2008; Chang et al., 2009; Shmueli et al., 2007; Van Buuren et al., 2009; Wise et al., 2004</a>). Sin embargo, el respaldo de un posible fundamento neuronal de las señales de RMf en estado de reposo procede de la observación de que la mayor parte de los patrones en estado de reposo tienden a producirse entre regiones cerebrales que se solapan tanto en su función como en la neuroanatomía, por ejemplo las regiones de la red motora, visual y auditiva (<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0065">Biswal et al., 1995; Damoiseaux et al., 2006; De Luca et al., 2005; Lowe et al., 2000; Salvador et al., 2005a; Van den Heuvel et al., 2008a</a>). Esta observación sugiere que las regiones cerebrales que con frecuencia tienen que actuar juntas forman una red funcional durante el reposo, con un alto nivel de actividad neuronal espontánea continuada, que está intensamente correlacionada entre las regiones anatómicamente distintas que forman la red. Otros datos que respaldan un fundamento neuronal de las señales de RMf en estado de reposo son los que proceden de estudios que indican que las señales BOLD espontáneas observadas están dominadas principalmente por las frecuencias más bajas (<0,1Hz) con una contribución tan solo mínima de las oscilaciones cardiacas y respiratorias de una frecuencia superior (>0,3Hz) (<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0135">Cordes et al., 2001; Cordes et al., 2000</a>). Se ha descrito que las oscilaciones cardiacas y respiratorias tienen un patrón de frecuencia diferente y, por tanto, una diferente influencia relacionada con la frecuencia sobre las correlaciones en estado de reposo, en comparación con las frecuencias bajas de interés del intervalo (0,01-0,1Hz) (<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0135">Cordes et al., 2001; Cordes et al., 2000</a>). Además, la base neuronal de los registros de RMf en estado de reposo es respaldada también por los estudios que describen una asociación (indirecta) entre las correlaciones de los perfiles de amplitud de la RMf en estado de reposo y los registros electrofisiológicos de las descargas neuronales (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0420">Nir et al., 2008</a>) y por los estudios que indican una intensa asociación entre las fluctuaciones BOLD espontáneas y las fluctuaciones medidas simultáneamente en los picos de descarga neuronal (<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0475">Shmuel y Leopold, 2008; Shmuel et al., 2002</a>). Considerando el conjunto de información existente, cada vez hay más estudios que respaldan una base neuronal de las señales de RMf en estado de reposo. En consecuencia, el planteamiento general tiende a decantarse por estudiar el grado en el que los patrones de RMf en estado de reposo sufren un efecto de confusión causado por oscilaciones no neurales, como las cardiacas y las respiratorias, en vez de por determinar si los patrones de RMf en estado de reposo reflejan o no una activación neuronal continuada y una conectividad funcional. Sin embargo, esto no significa que las series temporales de RMf en estado de reposo reflejen únicamente la coactivación de regiones cerebrales durante el reposo. Las influencias de patrones no neuronales pueden afectar a la señal de estado de reposo y corromperla, y los métodos para reducir la influencia de dichas señales son de uso cada vez más estándar en el preprocesado de las señales de RMf en estado de reposo (<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0060">Birn et al., 2008; Chang et al., 2009; Van Buuren et al., 2009</a>). Estos métodos incluyen la sustracción de señales fisiológicas de la señal de RMf en estado de reposo mediante la monitorización de patrones fisiológicos durante el examen y/o regresión de señales no derivadas de la sustancia gris respecto a la señal de RMf (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0585">Weissenbacher et al., 2009</a>), así como el uso de frecuencias de muestreo elevadas para evitar el fenómeno de «aliasing» de las frecuencias altas hacia las frecuencias de interés del estado de reposo más bajas (<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0135">Cordes et al., 2001; Cordes et al., 2000; Van den Heuvel et al., 2008a,b,c</a>).En general, hay un conjunto de estudios de neuroimagen en rápido aumento que respalda el concepto de que las fluctuaciones BOLD en estado de reposo en las regiones corticales y subcorticales tienen su origen, al menos en parte, en la actividad neuronal espontánea, y que la correlación temporal observada entre las series temporales de RMf de regiones anatómicamente separadas refleja un nivel de conectividad funcional continuada entre las regiones cerebrales durante el reposo (<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0085">Buckner y Vincent, 2007; Greicius et al., 2003; Gusnard et al., 2001</a>). Esto hace que las oscilaciones espontáneas de la RMf en estado de reposo sean un parámetro sólido para examinar las conexiones funcionales entre regiones cerebrales a escala de todo el cerebro.Cómo procesar los datos de RMf en estado de reposoSe han propuesto varios métodos para procesar los datos de RMf en estado de reposo, en los que se examina la existencia y el grado de las conexiones funcionales entre las regiones cerebrales; entre ellos se incluyen los métodos de semilla (<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0025">Andrews-Hanna et al., 2007; Biswal et al., 1995; Cordes et al., 2000; Fransson, 2005; Larson-Prior et al., 2009; Song et al., 2008</a>), el análisis de componentes principales (PCA) (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0210">Friston et al., 1993</a>), la descomposición de valor singular (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0600">Worsley et al., 2005</a>), el análisis de componentes independientes (<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0050">Beckmann et al., 2005; Calhoun et al., 2001; Van de Ven et al., 2004</a>) y el «clustering» o agrupación (<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0140">Cordes et al., 2002; Salvador et al., 2005a; Thirion et al., 2006; Van den Heuvel et al., 2008a</a>). A grandes rasgos, los métodos de RMf en estado de reposo pueden clasificarse en dos grupos: métodos dependientes de un modelo y métodos sin modelo.Métodos dependientes de un modelo: método de semillaLa forma más sencilla de examinar las conexiones funcionales de una determinada región del cerebro es correlacionar las series temporales en estado de reposo de la región cerebral visualizada con las series temporales de todas las demás regiones, produciendo con ello un mapa de conectividad funcional (Mapa-cf) que define las conexiones funcionales de la región cerebral predefinida (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0005">fig. 1</a>) (<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0070">Biswal et al., 1997; Cordes et al., 2000; Jiang et al., 2004</a>). A esta región de interés se la denomina habitualmente «semilla». Una semilla puede ser una región definida a priori o puede seleccionarse en un mapa de activación dependiente de tarea tradicional obtenido en un experimento aparte de RMf, que señala una región de interés específica. Por ejemplo, si el centro de interés está en examinar las conexiones funcionales de la corteza motora primaria izquierda, puede usarse un experimento de RMf dependiente de tarea (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0005">fig. 1</a>) en el que se indique a los voluntarios que muevan la mano derecha, y se seleccionen los vóxeles más activados a lo largo de la circunvolución precentral izquierda como región semilla. A continuación, las series temporales en estado de reposo de la región semilla elegida pueden correlacionarse con las series temporales en estado de reposo de todos los demás vóxeles (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0005">fig. 1</a>), con lo que se obtendrá un mapa de conectividad funcional (Mapa-cf). El Mapa-cf resultante aporta información sobre las regiones con las que la región semilla motora primaria elegida está relacionada funcionalmente y en qué grado. La relativa simplicidad de este análisis constituye una importante ventaja de los métodos dependientes de un área semilla, junto con la facilidad de interpretación de sus resultados (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0085">Buckner y Vincent, 2007</a>). Los mapas de conectividad funcional aportan una imagen clara de las regiones con las que la región semilla está conectada funcionalmente, y constituyen una forma elegante de examinar la conectividad funcional en el cerebro humano. Sin embargo, la información proporcionada por un Mapa-cf se limita a las conexiones funcionales de la región semilla elegida, con lo que resulta difícil examinar patrones de conexiones funcionales en el conjunto del cerebro.Métodos sin modeloPara examinar los patrones de conectividad del conjunto del cerebro, se han introducido los métodos sin modelo, que permiten la exploración de los patrones de conectividad sin necesidad de definir a priori una región semilla. A diferencia de los métodos basados en una semilla, los métodos sin modelo se han diseñado para examinar los patrones generales de conectividad (únicos) entre las diversas regiones cerebrales. Se han sugerido varios métodos sin modelo que se han aplicado con éxito a series temporales en estado de reposo, como el análisis de componentes principales (PCA) (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0200">Friston, 1998</a>), el análisis de componentes independientes (ICA) (<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0050">Beckmann et al., 2005; Calhoun et al., 2001; De Luca et al., 2006; Van de Ven et al., 2004</a>) y el análisis de agrupamiento jerárquico (<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0140">Cordes et al., 2002; Salvador et al., 2005a</a>), laplaciano (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0525">Thirion et al., 2006</a>) y de particionamiento normalizado (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0545">Van den Heuvel et al., 2008a</a>). Los métodos basados en ICA (<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0050">Beckmann et al., 2005; Calhoun et al., 2001; De Luca et al., 2006; Van de Ven et al., 2004</a>) son tal vez los más comúnmente utilizados y se ha descrito que muestran un alto nivel de consistencia (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0150">Damoiseaux et al., 2006</a>). Los métodos de ICA se han diseñado para buscar una mezcla de orígenes subyacentes que pueda explicar los patrones de estado de reposo, mediante la búsqueda de la existencia de orígenes espaciales de señales de estado de reposo que tengan la máxima independencia entre sí. Los métodos de ICA para la RMf en estado de reposo son potentes, puesto que pueden aplicarse a datos de todo el cerebro expresados en vóxeles, y porque las señales temporales de los componentes de estado de reposo independientes pueden seleccionarse con facilidad para un examen posterior de las posibles diferencias de grupos entre los controles sanos y los pacientes. Un posible inconveniente de los métodos de ICA podría ser que los componentes independientes son percibidos a menudo como más difíciles de comprender que los Mapas-cf tradicionales dependientes de una región semilla, puesto que contienen una representación más compleja de los datos, que podría dificultar la traducción de los resultados obtenidos entre grupos a un ámbito clínicamente relevante (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0180">Fox y Raichle, 2007</a>). Además de los métodos basados en ICA, se han aplicado diversas estrategias de agrupamiento a las series temporales de RMf en estado de reposo. El agrupamiento comporta la formación de subgrupos de datos puntuales que muestran un alto nivel de semejanza, y la agrupación de datos puntuales en diferentes subconjuntos que muestran un bajo nivel de semejanza (<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0455">Salvador et al., 2005a; Van den Heuvel et al., 2008a</a>). El agrupamiento tiene como finalidad maximizar el nivel de semejanza entre los datos puntuales, agrupando los puntos conectados en subagrupamientos no solapados. En consecuencia, los resultados del agrupamiento pueden ser más comparables a los resultados del Mapa-cf tradicional, puesto que reflejan de manera más directa las conexiones funcionales entre las regiones cerebrales. Por otra parte, el ICA tiene la importante ventaja de permitir una comparación directa entre grupos de individuos, mientras que los métodos de agrupamiento necesitan generalmente pasos de procesado de tipo semilla adicionales para poder comparar la conectividad funcional entre pacientes y voluntarios sanos. De todos modos, aunque todos los métodos tienen ventajas e inconvenientes, el ICA, el agrupamiento y los métodos de semilla tienden a mostrar un alto nivel de solapamiento (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0010">fig. 2</a>). Por ejemplo, los estudios de RMf en estado de reposo de ICA de grupos han descrito de manera uniforme la formación de la denominada red del modo por defecto durante el reposo (<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0050">Beckmann et al., 2005; Damoiseaux et al., 2007; Damoiseaux et al., 2006</a>), que ha sido ampliamente confirmada mediante enfoques tanto basados en semilla (<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0225">Greicius et al., 2003; Whitfield-Gabrieli et al., 2009</a>) como de agrupamiento (<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0545">Van den Heuvel et al., 2008a,b</a>). Además, la conectividad funcional continuada en la red motora primaria, identificada inicialmente mediante un análisis basado en semilla (<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0065">Biswal et al., 1995; Cordes et al., 2001; Xiong et al., 1999</a>), ha sido ampliamente verificada mediante métodos de ICA y de agrupamiento (<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0050">Beckmann et al., 2005; Damoiseaux et al., 2006; Salvador et al., 2005b; Van den Heuvel et al., 2008a</a>). De igual modo, la conectividad funcional intrínseca entre las regiones visual y auditiva primarias se ha observado con los tres métodos, al igual que ha ocurrido con la conectividad funcional entre regiones de redes de atención frontoparietales bien conocidas. Considerados conjuntamente, los métodos basados en semilla, en ICA o en agrupamiento tienden a mostrar un notable solapamiento de sus resultados, lo cual respalda el concepto de la formación sólida de redes conectadas funcionalmente en el cerebro humano durante el estado de reposo.<elsevierMultimedia ident="fig0010"></elsevierMultimedia>Regiones cerebrales relacionadas funcionalmente: redes en estado de reposoLos estudios de grupos en estado de reposo han descrito la formación de subredes con una intensa relación funcional durante el reposo; a dichas redes se las denomina a menudo redes en estado de reposo (<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0050">Beckmann et al., 2005; Damoiseaux et al., 2006; Fox y Raichle, 2007; Fox et al., 2005</a>). Estas redes en estado de reposo están formadas por regiones cerebrales anatómicamente distantes, pero funcionalmente relacionadas, que muestran un alto nivel de conectividad funcional continuada durante el reposo. Hasta este momento, los estudios de neuroimagen han identificado unas ocho subredes con conexión funcional (<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0050">Beckmann et al., 2005; Damoiseaux et al., 2006; De Luca et al., 2006; Fransson, 2005; Salvador et al., 2005a; Van de Ven et al., 2004; Van den Heuvel et al., 2008a</a>). En la <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0010">figura 2</a> se muestran las redes en estado de reposo que se han descrito con mayor frecuencia, y que describen redes de regiones cerebrales anatómicamente separadas que muestran un alto nivel de conectividad funcional durante el reposo. Estas redes incluyen la red motora, la red visual, dos redes lateralizadas formadas por regiones parietales superiores y frontales superiores, la denominada red del modo por defecto formada por las regiones precúnea, frontal medial y parietal inferior y temporal (<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0085">Buckner y Vincent, 2007; Fox y Raichle, 2007; Fox et al., 2005; Fransson, 2005; Greicius et al., 2003; Gusnard et al., 2001; Raichle et al., 2001; Raichle y Snyder, 2007</a>) y una red formada por regiones de la corteza temporal/insular bilateral y del cíngulo anterior (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0010">fig. 2</a>). Aunque se han utilizado diversos escáneres de RM (de múltiples fabricantes, con múltiples intensidades de campo de 1,5, 3 T, 4 T) y diversas técnicas de análisis (métodos de semilla, análisis de componentes independientes, agrupamiento), estos estudios indican un notable solapamiento entre las redes que han identificado, lo cual pone de manifiesto la solidez de la formación de las redes en estado de reposo (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0010">fig. 2</a>).Es interesante señalar que la mayor parte de estas redes en estado de reposo tienden a corresponder a redes funcionales conocidas, con un solapamiento de regiones que se sabe que comparten una misma función, lo cual respalda la relevancia funcional de dichas redes. Se solapan con regiones motoras primarias, con las regiones visuales primarias y con las redes parietofrontales que intervienen en el procesado de la atención (<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0065">Biswal et al., 1995; Cordes et al., 2000; De Luca et al., 2006</a>) (<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0150">Damoiseaux et al., 2006; Fox et al., 2005</a>). Tiene interés el hecho de que estudios recientes hayan sugerido que no sólo se forman redes funcionales a gran escala, sino que también hay redes en estado de reposo que pueden mostrar una topología interna intensamente organizada en sus subfunciones. El análisis del conjunto del cerebro expresado por vóxeles ha permitido diferenciar la formación de subredes dentro de la red visual completa, distinguiendo una subred que se solapa con las regiones visuales primarias de otra subred que se solapa con las regiones visuales situadas fuera del estriado (<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0050">Beckmann et al., 2005; Damoiseaux et al., 2006; Van den Heuvel et al., 2008a</a>). Además, se ha descrito que las conexiones funcionales en la red en estado de reposo motora primaria están ordenadas según la organización somatotópica de la circunvolución precentral, lo cual sugiere la formación de subredes somatotópicas conectadas funcionalmente dentro de la red motora primaria (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0540">Van den Heuvel y Hulshoff Pol, 2010</a>). En conjunto estos resultados tienden a sugerir que al menos una clase de conectividad funcional durante el reposo puede indicar la presencia de una conectividad continuada entre regiones que tienen una función solapada. Es bien sabido que las neuronas muestran un alto nivel de descargas espontáneas sin que estén realizando una tarea, al transportar de forma continua información a otras neuronas. En este contexto, puede ser razonable especular con la posibilidad de que la conectividad funcional pueda ayudar a mantener los sistemas funcionales en un estado activo, facilitando la mejora de la función y su tiempo de reacción siempre que sea necesaria una conectividad funcional. De hecho, estudios recientes han sugerido que el entrenamiento motor a largo plazo puede aumentar significativamente la actividad en estado de reposo en las regiones motoras primarias (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0610">Xiong et al., 2008</a>).Tiene especial interés la denominada red del modo por defecto, una red formada por áreas funcionalmente relacionadas de la corteza del cíngulo posterior/precúneo, la región frontal medial y la región parietal inferior (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0010">fig. 2</a>). A diferencia de otras redes en estado de reposo, se sabe que las regiones que forman la red del modo por defecto muestran un nivel elevado de actividad neuronal durante el reposo, en comparación con lo que sucede cuando se realizan tareas (cognitivas), lo cual sugiere que la actividad de esa red refleja un estado de actividad neuronal por defecto en el cerebro humano (<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0250">Gusnard et al., 2001; Raichle et al., 2001; Raichle y Snyder, 2007</a>). Además, estos niveles de actividad neuronal elevados tienden a estar intensamente correlacionados durante el reposo, formando una red en estado de reposo integrada y funcionalmente interconectada (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0225">Greicius et al., 2003</a>). La actividad y la conectividad de la red del modo por defecto se han relacionado con el proceso central de la función cognitiva humana, incluida la integración del procesado cognitivo y emocional (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0225">Greicius et al., 2003</a>), la vigilancia del mundo que nos rodea (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0250">Gusnard et al., 2001</a>) y el pensamiento errante (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0385">Mason et al., 2007</a>). Esto hace que la activación y la conectividad del modo por defecto sean de especial interés al examinar la disfunción cognitiva en los trastornos cerebrales neurológicos y psiquiátricos (<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0100">Bullmore y Sporns, 2009; Greicius, 2008; Harrison et al., 2007; Rombouts et al., 2005; Garrity et al., 2007; Lowe et al., 2008; Mohammadi et al., 2009; Whitfield-Gabrieli et al., 2009; Zhou et al., 2007b</a>).Conectividad funcional frente a conectividad estructural: un núcleo estructural de la conectividad en estado de reposo¿Cuál es el fundamento de esta conectividad funcional continuada entre estas regiones cerebrales anatómicamente distantes? La mayor parte de las redes en estado de reposo, como la red del modo por defecto y las redes de atención parietofrontales lateralizadas, pero también las redes visuales y motoras primarias, están formadas por regiones corticales anatómicamente distantes. Pero ¿de qué manera son capaces de mantenerse conectadas funcionalmente estas regiones cerebrales anatómicamente separadas? Si las fluctuaciones en estado de reposo reflejan realmente una actividad neuronal y una comunicación continuadas entre regiones cerebrales, cabría esperar, cuando menos, la existencia de conexiones estructurales entre estas regiones cerebrales funcionalmente relacionadas, que sirvieran de base para la comunicación continuada. Al hablar de conexiones estructurales en el cerebro nos referimos a tractos de sustancia blanca, que describen los haces de millones de axones de trayecto prolongado que interconectan directamente grupos grandes de neuronas separadas en el espacio. Los tractos de sustancia blanca son las vías de la información del cerebro y permiten transportar grandes cantidades de datos funcionales entre regiones distantes. En este contexto, cuando la correlación de series temporales de RMf en estado de reposo correspondientes a regiones cerebrales distantes refleja realmente una comunicación funcional interregional continuada, debe existir un núcleo estructural de conexiones de sustancia blanca que facilite esta comunicación neuronal (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0145">Damoiseaux y Greicius, 2009</a>). Recientemente, diversos estudios han sugerido realmente una asociación directa entre la conectividad funcional y la estructural en el cerebro humano al combinar la RMf en estado de reposo con determinaciones basadas en la técnica de imagen de tensor de difusión (DTI). La DTI es una técnica de RM que permite efectuar una reconstrucción de los tractos de sustancia blanca del cerebro humano. La DTI mide el perfil de difusión de moléculas de agua libre en el tejido cerebral, que se sabe que difunden en una dirección claramente preferente en los tractos de sustancia blanca, debido a la disposición compacta de los haces de axones. De hecho, por lo que respecta a la relación general entre la conectividad funcional y la estructural, las regiones locales de ambos lados de un surco que están conectadas estructuralmente por fibras de corto alcance mostraron también un alto nivel de conectividad funcional (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0310">Koch et al., 2002</a>). Además, también a escala global de todo el cerebro, se ha descrito que las regiones con un mayor nivel de conectividad estructural muestran un mayor nivel de conectividad funcional (<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0255">Hagmann et al., 2008; Honey et al., 2007; Honey et al., 2009</a>). Por lo que respecta concretamente a la red del modo por defecto, se ha sugerido que hay tractos de sustancia blanca específicos que están interconectados estructuralmente con las regiones funcionalmente relacionadas de esta red (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0240">Greicius et al., 2008</a>). Al combinar los registros de RMf en estado de reposo con los datos de DTI se identificó un papel importante del tracto del cíngulo en la interconexión de regiones clave de la red del modo por defecto, confirmando las conexiones axónicas estructurales directas entre la corteza del cíngulo posterior y la corteza frontal medial que se conocían de los estudios realizados en animales (<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0340">Lawes et al., 2008; Schmahmann et al., 2007; Wakana et al., 2004</a>). Por otra parte, se observó que la organización microestructural de estos tractos de sustancia blanca estaba directamente relacionada con el nivel de conectividad funcional entre estas regiones (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0550">Van den Heuvel et al., 2008b</a>). Además de sugerir un importante papel del cíngulo en la red del modo por defecto, también se ha observado que el lóbulo temporal medial y la corteza del cíngulo posterior, otras regiones de la red del modo por defecto, están interconectadas a través de tractos de sustancia blanca estructurales, lo cual sugiere una conexión más general entre la conectividad estructural y la función dentro de la red del modo por defecto y en las redes en estado de reposo en general (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0240">Greicius et al., 2008</a>). De hecho, un estudio reciente ha demostrado que casi todas las regiones conectadas funcionalmente de las redes en estado de reposo descritas con mayor frecuencia están interconectadas estructuralmente por tractos de sustancia blanca conocidos (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0565">Van den Heuvel et al., 2009b</a>). Esto sugiere la existencia de un núcleo estructural general de redes en estado de reposo, lo cual respalda el concepto de un vínculo general entre la conectividad estructural y la función a escala de todo el cerebro (<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0145">Damoiseaux y Greicius, 2009; Hagmann et al., 2008; Honey et al., 2009</a>). Sin embargo, aunque la organización funcional y estructural de la red cerebral están probablemente relacionadas, no pretendemos sugerir en modo alguno que haya una relación de uno a uno; la relación exacta no se conoce todavía (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0100">Bullmore y Sporns, 2009</a>). La red cerebral estructural debe facilitar una enorme cantidad de configuraciones funcionales, pero no se sabe todavía de qué forma lo hace. Esto hace necesaria la realización de futuros estudios de las redes estructurales y funcionales para examinar de qué manera la red cerebral estructural es capaz de actuar como base para los patrones de activación funcional rápidamente cambiantes de las redes funcionales (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0100">Bullmore y Sporns, 2009</a>).Examen de la organización de la red cerebralAnálisis de grafosHasta ahora, el enfoque principal de esta revisión ha sido el examen de las conexiones funcionales específicas entre regiones corticales concretas. Sin embargo, recientemente se han producido nuevos avances en las técnicas de análisis del estado de reposo que han puesto de manifiesto la posibilidad de examinar la estructura global de la red cerebral, manteniendo al mismo tiempo un alto grado de detalle espacial, con el empleo de métodos de análisis de grafos. Tiene interés señalar que estos estudios han mostrado que, además de la formación de múltiples redes en estado de reposo, el cerebro humano forma una red compleja integrada, que relaciona todas las regiones cerebrales y subredes combinándolas en un único sistema complejo. El examen de la organización global de esta red puede aportar nuevas perspectivas útiles sobre la forma en la que actúa el cerebro humano. ¿Cómo están organizadas las conexiones funcionales entre las regiones cerebrales? ¿Con qué grado de eficiencia puede integrar el cerebro la información de diferentes subsistemas? Y ¿hay regiones cerebrales que tengan una función especializada en esta comunicación eficiente? La teoría de grafos aporta un marco de referencia teórico en el que puede examinarse la topología de las redes complejas, y puede aportar información importante acerca de la organización tanto local como global de las redes funcionales del cerebro (<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0100">Bullmore y Sporns, 2009; Sporns et al., 2004; Stam et al., 2009; Stam y Reijneveld, 2007</a>).Con el empleo de la teoría de grafos, las redes cerebrales funcionales pueden definirse como un grafo G=(V,E), en donde V es la colección de nodos que corresponden a las regiones cerebrales y E son las conexiones funcionales entre esas regiones cerebrales. En la <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0015">figura 3</a> se presenta de forma esquemática una representación de la red funcional cerebral mediante grafos. Dentro de un marco teórico de grafos de este tipo, los nodos de la red cerebral pueden representarse en forma de regiones (sub)corticales, que pueden ser un reducido número de regiones cerebrales a gran escala basadas en una plantilla cortical predefinida (por ejemplo, la plantilla de Brodmann) o bien vóxeles de RMf, o un enfoque híbrido situado en algún punto entre estos dos extremos. En segundo lugar, el nivel de conectividad funcional entre dos regiones se calcula mediante el nivel de correlación entre las series temporales de las dos regiones cerebrales (fig 3b). El cálculo del nivel de conectividad funcional entre todos los pares de nodos posibles y la determinación de la existencia de una conexión funcional mediante el empleo de un valor de corte umbral predefinido o con el uso de un método ponderado, proporciona una representación mediante grafos de la red funcional cerebral y permite el examen de su organización con el empleo de la teoría de grafos (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0015">fig. 3</a>c).<elsevierMultimedia ident="fig0015"></elsevierMultimedia>La teoría de grafos se ha utilizado ampliamente para examinar las propiedades de redes complejas como la de internet, los patrones de vuelo de los aviones y los sistemas biológicos, obteniendo información clave sobre su organización. En la <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0020">figura 4</a> se explica el concepto de un grafo y algunas de las propiedades clave de éstos, como el coeficiente de agrupamiento, la longitud de la trayectoria característica, el grado del nodo y la distribución de grados, la centralidad y la modularidad (<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0435">Reijneveld et al., 2007; Sporns et al., 2004; Stam y Reijneveld, 2007</a>). El coeficiente de agrupamiento de un grafo aporta información acerca del nivel de adyacencia local dentro de un grado, con lo que expresa el grado conexión existente entre los nodos adyacentes a un determinado nodo. Esto indica el nivel de conexión local de un grafo (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0020">fig. 4</a>b). Además, la longitud de la trayectoria característica de un grafo describe la proximidad con la que, en promedio, el grado en el que un nodo de la red está conectado con cada otro nodo, y aporta información acerca del nivel de conectividad global de la red y la eficiencia con la que puede integrarse la información de diferentes sistemas (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0020">fig. 4</a>c). El grado de un nodo describe el número de conexiones que tiene (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0020">fig. 4</a>d) y aporta información sobre los nodos altamente conectados que constituyen un núcleo hub en la red cerebral. Una información adicional importante sobre la formación de nodos hub en las redes es la que aportan las medidas de centralidad, que indican cuántas de las vías más cortas existentes dentro de una red pasan por un nodo específico de ésta. Si un nodo tiene un nivel alto de centralidad, facilita un gran número de los caminos más cortos de la red, lo cual indica que desempeña un papel clave en la eficiencia de comunicación global de dicha red. Además, el nivel de modularidad (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0020">fig. 4</a>e) de un grafo describe el grado en el que los grupos de nodos del grafo están conectados con los componentes de su propio grupo, lo cual indica la formación de subredes dentro de la red total. Considerados conjuntamente, estos valores de grafos aportan una información importante sobre la estructura de una red y pueden indicar una organización específica, como la de «mundo pequeño», la de escala libre y/o la modular (v. <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0025">fig. 5</a>). El uso de la teoría de grafos aplicada a los datos de neuroimagen es un campo emergente y cada vez se diseñan más medidas de organización de grafos de las que se estudia un posible uso para examinar el conectoma funcional y estructural del cerebro (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0450">Rubinov y Sporns, 2009</a>) (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0100">Bullmore y Sporns, 2009</a>).<elsevierMultimedia ident="fig0020"></elsevierMultimedia><elsevierMultimedia ident="fig0025"></elsevierMultimedia>Aplicación del análisis de grafos a la RMf en estado de reposo: exploración de la red funcional cerebralDiversos estudios pioneros han aplicado técnicas avanzadas de análisis de grafos a los datos de la RMf en estado de reposo (<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0005">Achard y Bullmore, 2007; Achard et al., 2006; Eguiluz et al., 2005; Liu et al., 2008; Salvador et al., 2005b; Van den Heuvel et al., 2008c; Van den Heuvel et al., 2009b</a>), y ello ha aportado nuevas perspectivas acerca de la organización general de las redes funcionales del cerebro. Estos estudios de RMf en estado de reposo han indicado una organización muy eficiente de la conectividad funcional durante el reposo (<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0010">Achard et al., 2006; Watts y Strogatz, 1998</a>) y han respaldado los resultados obtenidos en estudios de MEG y EEG (<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0040">Bassett et al., 2006; Micheloyannis et al., 2006a; Stam, 2004</a>). Considerados conjuntamente, estos estudios muestran que la red cerebral está organizada siguiendo un patrón de organización de «mundo pequeño» (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0025">fig. 5</a>a). Se sabe que las redes de «mundo pequeño» tienen un alto nivel de conexiones locales, pero con una distancia de desplazamiento media muy corta (es decir, una longitud de trayectoria baja) entre los nodos de la red. En consecuencia, una organización de este tipo combina un alto nivel de eficiencia local con un alto nivel de eficiencia global. Estudios recientes han respaldado estos resultados, al mostrar una organización eficiente de la red cerebral humana tanto a escala regional (<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0005">Achard y Bullmore, 2007; Liu et al., 2008</a>) como a escala de vóxeles (<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0175">Eguiluz et al., 2005; Van den Heuvel et al., 2008c</a>). Además, se ha sugerido también que la distribución de conectividad de la red funcional cerebral es diferente de la de una red aleatoria, lo cual hace pensar que dentro de la red funcional cerebral hay algunos nodos (es decir, regiones cerebrales) que pueden tener más conexiones que otros. Los estudios regionales, con el empleo de una plantilla anatómica predefinida para determinar los nodos de la red como regiones cerebrales, han indicado que la probabilidad de que un nodo tenga k conexiones sigue una ley de potencia exponencial truncada (<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0010">Achard et al., 2006; Liu et al., 2008</a>). Por otra parte, los estudios basados en vóxeles, al definir la red cerebral como una red detallada de vóxeles, han sugerido incluso una posible función de ley de potencia de la distribución de la conectividad, lo cual hace posible una organización de escala libre de las redes funcionales del cerebro (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0025">fig. 5</a>b) (<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0175">Eguiluz et al., 2005; Fraiman et al., 2009; Van den Heuvel et al., 2008c</a>). Se sabe que las redes de escala libre y las redes de ley de potencia exponencial truncada tienen un alto nivel de resiliencia frente al ataque aleatorio, lo cual indica una organización de red muy sólida, que las hace un modelo interesante para la red funcional cerebral (<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0030">Barabasi y Albert, 1999; Barabasi y Bonabeau, 2003</a>). Sin embargo, una organización de escala libre es vulnerable a los ataques especializados sufridos por los nodos hub conectados. Esto sugiere la posibilidad de un ataque especializado en nodos hub en las enfermedades que afectan a la conectividad cerebral. El análisis de grafos de los datos de la RMf en estado de reposo ha identificado varias regiones hub altamente conectadas en el cerebro humano y se ha planteado la hipótesis de que estos nodos hub especializados puedan estar afectados en la enfermedad de Alzheimer, causando una disminución de la eficiencia funcional del cerebro en esos pacientes (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0095">Buckner et al., 2009</a>). De hecho, resultados recientes obtenidos con MEG han sugerido que un ataque especializado sufrido por nodos hub cerebrales puede dar lugar a una reducción de la eficiencia de la red, como se observa en los pacientes con enfermedad de Alzheimer (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0510">Stam et al., 2009</a>). En conjunto, el análisis de grafos de series temporales en estado de reposo ha sugerido una organización eficiente de la comunicación funcional en la red cerebral, que indica que el cerebro humano no es tan solo una red aleatoria, sino una red con una organización optimizada para obtener un alto grado de eficiencia local y global.Relación de la conectividad funcional con la función cognitivaDiversos estudios recientes han sugerido una relación directa entre los patrones de conectividad funcional en estado de reposo y la función cognitiva humana. El enfoque principal de estos estudios ha sido el examen de la conducta cognitiva en relación con redes en estado de reposo específicas, principalmente la red del modo por defecto. Se ha sugerido que la actividad y la conectividad de la red del modo por defecto intervienen en la integración del procesado cognitivo y emocional (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0225">Greicius et al., 2003</a>) y en la vigilancia del mundo que nos rodea (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0250">Gusnard et al., 2001</a>). Además, los niveles más altos de actividad de la red del modo por defecto se han relacionado con un aumento de la aparición de pensamientos independientes de estímulos (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0385">Mason et al., 2007</a>). La red del modo por defecto está relacionada probablemente con una amplia gama de funciones cognitivas de orden superior y se han sugerido varias posibles funciones de la red del modo por defecto, basadas a menudo en las propiedades funcionales de la red en combinación con su estructura de red estructural específica de regiones cerebrales asociativas relacionadas (<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0090">Buckner et al., 2008; Buckner y Vincent, 2007</a>). Las funciones sugeridas para la red del modo por defecto incluyen el soporte del procesado mental interno desconectado del mundo exterior, la relación de experiencias personales almacenadas con el pensamiento sobre eventos futuros y la evaluación de perspectivas alternativas respecto al presente y un papel especial en la vigilancia del mundo exterior (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0250">Gusnard et al., 2001</a>) (<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0090">Buckner et al., 2008; Buckner y Vincent, 2007</a>).Por otra parte, además de relacionar la actividad funcional y la conectividad funcional de la red del modo por defecto con la conducta cognitiva, estudios recientes han explorado la relación entre la topología global de las redes funcionales del cerebro y la capacidad cognitiva, utilizando un enfoque de teoría de grafos (véase la sección «Examen de la organización de la red cerebral»). La organización de una red está directamente relacionada con su eficiencia, puesto que la topología define su nivel de robustez, capacidad de integración de información y capacidad de comunicación (<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0005">Achard y Bullmore, 2007; Bullmore y Sporns, 2009; Buzsaki y Draguhn, 2004; Chen et al., 2006; Grigorov, 2005; Latora y Marchiori, 2001; Mathias y Gopal, 2001</a>). De hecho, estudios recientes han sugerido una relación entre la organización eficiente de la red cerebral y el rendimiento intelectual. Al centrarse en conexiones funcionales específicas, se ha propuesto que el nivel de conectividad funcional de la corteza prefrontal dorsolateral puede asociarse al rendimiento intelectual (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0490">Song et al., 2008</a>). Además, en favor de la hipótesis de la eficiencia neural para explicar el rendimiento intelectual, un estudio reciente ha sugerido la existencia de una relación positiva entre el nivel de eficiencia de las redes funcionales del cerebro y el CI, al mostrar que las redes cerebrales organizadas de manera más eficiente correspondían a los individuos más inteligentes (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0560">Van den Heuvel et al., 2009a</a>). Es interesante señalar que, puesto que estos estudios se basaron en registros de la RMf en estado de reposo, y no se obtuvieron durante la realización de una tarea incluida en la determinación del CI, esto puede indicar que los patrones de conectividad funcional son un predictor potente de la función cognitiva. De hecho, la hipótesis de que la inteligencia se basa en la eficiencia de integración de la información (<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0290">Jung y Haier, 2007; Neubauer y Fink, 2009; Van den Heuvel et al., 2009a</a>) ha sido respaldada también por los resultados de EEG que han indicado que los pacientes con un mayor nivel de estudios tienen, en promedio, una longitud de trayectoria más corta que los que tienen menos estudios (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0400">Micheloyannis et al., 2006b</a>). Otros datos en favor de la hipótesis son los que proceden de estudios estructurales que muestran que la calidad de los tractos de sustancia blanca existentes entre regiones cerebrales asociativas está relacionada con el rendimiento intelectual (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0125">Chiang et al., 2009</a>), así como con el nivel de organización global de los tractos de sustancia blanca entre las distintas regiones cerebrales (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0345">Li et al., 2009</a>). Considerando estos datos conjuntamente, aunque es demasiado pronto para poder establecer conclusiones, los estudios preliminares citados respaldan el concepto de que la eficiencia de los patrones de conectividad funcional y estructural en el cerebro humano puede estar relacionada con la capacidad cognitiva. Tiene interés señalar el papel crucial de una longitud de trayectoria corta en las redes corticales que se ha observado anteriormente, y que pone de manifiesto que las redes corticales estructurales están optimizadas para una distancia de desplazamiento media corta, debido a la existencia de proyecciones importantes a larga distancia (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0295">Kaiser y Hilgetag, 2006</a>). Esto sugiere que el cerebro humano está optimizado para un alto nivel de integración de la información, lo cual conduce posiblemente a un alto CI (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0560">Van den Heuvel et al., 2009a</a>). En resumen, los estudios de datos funcionales de la RMf en estado de reposo mediante la teoría de grafos han señalado que el cerebro humano está organizado según una topología de «pequeño mundo», altamente eficiente y coste-efectiva, con una optimización hacia un alto nivel de procesado de información e integración de ésta entre diferentes subsistemas de la red cerebral.Conectividad funcional y trastornos cerebrales neurológicos y psiquiátricosHay un conjunto cada vez más amplio de estudios que exploran el uso de técnicas de RMf en estado de reposo para examinar los posibles efectos de disconectividad funcional de los trastornos cerebrales neurológicos y psiquiátricos, como la enfermedad de Alzheimer (<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0230">Greicius et al., 2004; Rombouts et al., 2005</a>), la depresión (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0235">Greicius et al., 2007</a>), la demencia (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0445">Rombouts et al., 2009</a>) y la esquizofrenia (<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0355">Liu et al., 2008; Whitfield-Gabrieli et al., 2009; Bluhm et al., 2007; Garrity et al., 2007</a>). La mayor parte de estos estudios se han centrado en la red del modo por defecto, pero algunos estudios recientes han empezado a examinar la organización global de la red funcional cerebral con el empleo de técnicas de análisis de grafos. Además, se han descrito también alteraciones del nivel de conectividad funcional en otras enfermedades cerebrales neurodegenerativas, como la esclerosis múltiple (EM) (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0375">Lowe et al., 2008</a>) y la esclerosis lateral amiotrófica (ELA) (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0405">Mohammadi et al., 2009</a>), en las que se ha observado una alteración de la conectividad funcional en la red del modo por defecto y también en otras redes en estado de reposo. En conjunto, estos estudios sugieren que las enfermedades neurodegenerativas actúan de manera específica en redes corticales interconectadas, y no en regiones únicas (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0470">Seeley et al., 2009</a>).La enfermedad de Alzheimer se ha relacionado con una reducción de la conectividad en el modo por defecto. Con el empleo de un método de ICA, los estudios realizados han mostrado una reducción de la actividad en estado de reposo en la CCP y el hipocampo, lo cual sugiere una reducción de la participación de esas regiones en la red del modo por defecto en los pacientes con enfermedad de Alzheimer (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0230">Greicius et al., 2004</a>). Esto ha sido respaldado por la observación de que los pacientes con enfermedad de Alzheimer muestran una reducción de la desactivación de la red del modo por defecto en el procesado de la información de la atención, lo cual sugiere una reducción de la actividad en estado de reposo y una reducción de la adaptación de la red del modo por defecto en comparación con los controles sanos (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0440">Rombouts et al., 2005</a>). Por otro lado, un estudio de análisis de grafos de la RMf en estado de reposo reveló una disminución del agrupamiento global de la red cerebral de los pacientes con enfermedad de Alzheimer en comparación con controles sanos igualados en cuanto a la edad, lo cual sugería una reducción de la eficiencia del procesado de la información local en esta enfermedad (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0520">Supekar et al., 2008</a>). Estos resultados respaldan lo indicado por los estudios de MEG de la conectividad funcional en estado de reposo, en los que se ha descrito una disminución de la integridad y la eficiencia de la red cerebral en la enfermedad de Alzheimer (<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0160">De Haan et al., 2008; Stam et al., 2009</a>).Casi desde el principio de su definición, la esquizofrenia se ha considerado una posible enfermedad de desconexión (<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0075">Bleuler, 1911; Kraepelin, 1919</a>). La esquizofrenia es una enfermedad psiquiátrica grave que se caracteriza por delirios y alucinaciones, pérdida de las emociones y alteración del pensamiento. Se ha sugerido que en estos síntomas subyace una disconectividad funcional generalizada entre las distintas regiones cerebrales (<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0020">Andreasen et al., 1998; Friston, 1998; Friston y Frith, 1995</a>). Se sabe que la esquizofrenia tiene efectos aberrantes sobre la sustancia gris y la sustancia blanca, y que los más importantes son los que se producen en las regiones frontal y parietal (<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0280">Hulshoff Pol et al., 2004; Hulshoff Pol et al., 2001; Van Haren et al., 2007</a>), que son regiones que se solapan con las regiones de la red del modo por defecto. Así pues, el examen del estado por defecto y la organización de la red funcional cerebral en los pacientes esquizofrénicos puede aportar nuevas perspectivas en cuanto a la alteración de la comunicación cerebral y la conectividad funcional en la esquizofrenia (<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0045">Bassett et al., 2008; Bluhm et al., 2007; Kim et al., 2005; Kim et al., 2003; Zhou et al., 2007a; Garrity et al., 2007</a>). De hecho, estudios recientes han indicado una conectividad funcional del modo por defecto aberrante en los pacientes con esquizofrenia, y han indicado una disminución de la conectividad funcional entre la corteza frontal medial y el precúneo, que son regiones clave de esa red (<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0080">Bluhm et al., 2007; Whitfield-Gabrieli et al., 2009</a>). Es interesante observar que también se han descrito niveles alterados de integridad de la sustancia blanca en la esquizofrenia (<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0325">Kubicki et al., 2007; Kubicki et al., 2005; Mandl et al., 2008</a>), incluida una disminución de los niveles de organización microestructural en el tracto del cíngulo (<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0410">Nestor et al., 2007; Sun et al., 2003</a>). Concretamente, puesto que se sabe que el tracto del cíngulo de la sustancia blanca interconecta las regiones de CFM y CCP de la red del modo por defecto (<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0240">Greicius et al., 2008; Van den Heuvel et al., 2008b</a>), la alteración de los niveles de conectividad funcional del modo por defecto y la alteración de la integridad del cíngulo podrían desempeñar un papel interactivo en la esquizofrenia. Por otro lado, los estudios realizados han señalado también las diferencias espaciales en la red del modo por defecto en los pacientes con esquizofrenia, junto con fluctuaciones de una frecuencia significativamente superior en las regiones del modo por defecto (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0215">Garrity et al., 2007</a>), así como una hiperactividad e hiperconectividad de la red del modo por defecto en los pacientes que se encuentran en la fase temprana de la esquizofrenia (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0590">Whitfield-Gabrieli et al., 2009</a>). Estos estudios sugieren un papel importante de la red del modo por defecto en la fisiopatología de la esquizofrenia (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0590">Whitfield-Gabrieli et al., 2009</a>). La disconectividad funcional en la esquizofrenia podría expresarse en una alteración de la conectividad de conexiones funcionales y/o redes funcionales específicas, pero también podría estar relacionada con una alteración de la organización de la red funcional cerebral. De hecho, se ha sugerido que los pacientes con esquizofrenia muestran una reducción del nivel de eficiencia global de la red cerebral, lo cual hace pensar en una integración aberrante de la información entre las regiones de la red cerebral en los pacientes esquizofrénicos (<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0350">Liang et al., 2006; Liu et al., 2008; Micheloyannis et al., 2006a</a>). Estos estudios han apuntado un papel importante del análisis de grafos en el examen de las alteraciones de la red en la esquizofrenia. En especial el examen de la red cerebral con un alto grado de detalle espacial podría aportar nuevas perspectivas respecto a las regiones cerebrales que tienen un papel específico en la organización de la red global en los pacientes con esquizofrenia en comparación con los controles sanos.Como se ha mencionado, también en otras enfermedades degenerativas cerebrales se ha descrito una alteración de los patrones de conectividad funcional. El examen de la relación entre la conectividad funcional y la estructural en la esclerosis múltiple (EM) ha indicado una relación directa entre la reducción de la conectividad funcional en estado de reposo de regiones de la red motora primaria y la disminución de la organización microestructural de los tractos de sustancia blanca de interconexión del cuerpo calloso (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0375">Lowe et al., 2008</a>). Esto apunta a que las reducciones de la integridad de la sustancia blanca pueden tener un efecto directo sobre la conectividad funcional en la red motora primaria. Además, con el empleo de un ICA, los estudios realizados han sugerido una disminución de la conectividad funcional en los pacientes con esclerosis lateral amiotrófica (ELA) (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0405">Mohammadi et al., 2009</a>).Estos estudios, centrados en redes específicas o en la organización global de la conectividad funcional, sugieren que se produce una alteración de los patrones de conectividad funcional en estado de reposo en una amplia gama de enfermedades neurodegenerativas. Los estudios ponen de relieve la importancia de examinar las enfermedades neurodegenerativas como trastornos que afectan a redes cerebrales funcionales y estructurales interconectadas a gran escala, en vez de a regiones cerebrales delimitadas (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0470">Seeley et al., 2009</a>).ConclusiónNuestro cerebro es una compleja red integrada de regiones cerebrales que están funcionalmente relacionadas. Múltiples regiones cerebrales distribuidas en el espacio, pero funcionalmente relacionadas, comparten continuamente información entre sí, y forman conjuntamente comunidades interconectadas en estado de reposo. Con el empleo de la RMf en estado de reposo podemos explorar las conexiones funcionales de la red cerebral, utilizando métodos basados en regiones semilla, en ICA o en agrupaciones. Estudios recientes han puesto de manifiesto que la comunicación funcional en el interior del cerebro humano no es sólo aleatoria, sino que está organizada según una topología eficiente que combina el procesado de información local con una integración global eficiente de ésta. Esta integración de la información puede ser facilitada por regiones hub importantes, según sugiere la observación de distribuciones de conectividad con una tendencia clara de las redes funcionales cerebrales. Es interesante señalar que las conexiones funcionales más pronunciadas son las que se encuentran entre las regiones que se sabe que comparten una misma función, lo cual sugiere que las oscilaciones de la RMf en estado de reposo pueden reflejar una comunicación funcional continuada entre las regiones cerebrales durante el reposo. Se han descrito de manera uniforme unas ocho redes en estado de reposo, que se solapan con las redes primarias motora, visual y auditiva, la red del modo por defecto y redes de atención de orden superior conocidas. Las conexiones funcionales de las redes en estado de reposo tienden a estar intensamente relacionadas con las conexiones estructurales de la sustancia blanca, lo cual sugiere la existencia de un núcleo estructural subyacente de redes de conectividad funcional en el cerebro humano. Recientemente, el uso de la teoría de grafos en combinación con la RMf en estado de reposo ha aportado una nueva plataforma para explicar la estructura global de la conectividad funcional local y global en el cerebro humano. Como conclusión, los estudios recientes de RMf en estado de reposo en los que se ha examinado la conectividad funcional entre regiones cerebrales han aportado nuevas perspectivas fundamentales sobre la organización del cerebro humano y proporcionan una nueva plataforma prometedora para examinar las hipótesis planteadas respecto a los efectos de la disconectividad en las enfermedades cerebrales neurológicas y psiquiátricas.Papel del patrocinadorLos autores declaran que la fuente de financiación no tuvo influencia alguna en el diseño del estudio, la interpretación de los resultados ni la redacción del manuscrito, ni tampoco en la decisión de presentarlo para publicación.AutoríaMP y HE diseñaron y redactaron el manuscrito.Conflicto de interesesLos autores no tienen conflicto de intereses que declarar." 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Está formado por regiones distribuidas en el espacio, pero funcionalmente conectadas, que comparten de manera continua información entre ellas. Es interesante señalar que los recientes avances en la adquisición y análisis de datos de neuroimagen funcionales han catalizado la exploración de la conectividad funcional en el cerebro humano. La conectividad funcional se define como la dependencia temporal de los patrones de activación neuronal de regiones cerebrales que anatómicamente están separadas, y en los últimos años un conjunto creciente de estudios de neuroimagen ha empezado a explorarla mediante la medición del nivel de coactivación de series temporales de resonancia magnética funcional (RMf) en estado de reposo entre distintas regiones del cerebro. Estos estudios han revelado nuevos resultados interesantes sobre las conexiones funcionales de regiones cerebrales específicas y redes locales, así como nuevas perspectivas importantes en la organización global de la comunicación funcional en la red cerebral. Presentamos aquí una visión general de estos nuevos métodos y comentamos la forma en la que han conducido a nuevas perspectivas respecto a aspectos clave del cerebro humano, presentando una visión general de estas nuevas técnicas de imagen y sus repercusiones para la neurociencia. Comentamos el uso de la RMf en estado de reposo espontáneo para determinar la conectividad funcional, así como los orígenes propuestos de esas señales, la forma en la que las conexiones funcionales tienden a estar relacionadas con las conexiones estructurales de la red cerebral y el modo en el que la comunicación cerebral puede desempeñar un papel clave en la función cognitiva. 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En un experimento realizado en estado de reposo, se coloca a los sujetos en el escáner y se les indica que cierren los ojos y no piensen en nada en particular, sin quedarse dormidos. De manera similar a la RMf convencional relacionada con tareas, se mide la señal de RMf BOLD durante todo el experimento (panel a). Puede usarse la RMf convencional dependiente de tareas para seleccionar una región de interés como semilla (panel b). Para examinar el nivel de conectividad funcional entre el vóxel de semilla seleccionado i, y una segunda región cerebral j (por ejemplo, una región de la corteza motora contralateral), las series temporales en estado de reposo del vóxel de semilla se correlacionan con las series temporales en estado de reposo de la región j (panel c). Una correlación elevada entre las series temporales del vóxel i y el vóxel j refleja un alto nivel de conectividad funcional entre esas regiones. Además, para cartografiar todas las conexiones funcionales de la región semilla elegida, pueden correlacionarse las series temporales del vóxel semilla i con las de todos los demás vóxeles del cerebro, para dar lugar a un mapa de conectividad funcional que refleja las regiones que muestran un nivel elevado de conectividad funcional con la región semilla (panel d)." ] ] 1 => array:7 [ "identificador" => "fig0010" "etiqueta" => "Figura 2" "tipo" => "MULTIMEDIAFIGURA" "mostrarFloat" => true "mostrarDisplay" => false "figura" => array:1 [ 0 => array:4 [ "imagen" => "gr2.jpeg" "Alto" => 1494 "Ancho" => 2667 "Tamanyo" => 270045 ] ] "descripcion" => array:1 [ "es" => "Redes en estado de reposo. Diversos estudios de estado de reposo han descrito de manera uniforme la formación de redes en estado de reposo con una relación funcional durante el reposo. Aunque estos estudios han utilizado grupos de sujetos diferentes, métodos distintos (por ejemplo, análisis con semilla, ICA o agrupamiento) (<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0050">Beckmann et al., 2005; Biswal et al., 1995; Damoiseaux et al., 2006; De Luca et al., 2006; Salvador et al., 2005a; Van den Heuvel et al., 2008a</a>) y tipos diversos de protocolos de adquisición de RM, en todos ellos se observa un amplio solapamiento de los resultados, lo cual indica la formación sólida de redes en estado de reposo con una relación funcional en el cerebro durante el reposo. En esta figura se muestran las redes en estado de reposo descritas de manera más uniforme en estos estudios, como la red sensitivomotora primaria, la red visual primaria y la red visual fuera del estriado, una red formada por las regiones bilaterales de la corteza temporal/insular y la del cíngulo anterior, las redes lateralizadas derecha e izquierda, formadas por las regiones parietal superior y frontal superior (*descritas como una sola red) y la denominada red del modo por defecto formada por el precúneo, las regiones corticales frontal medial y parietal inferior y el lóbulo temporal medial. En la figura se muestran las redes en estado de reposo descritas por los siguientes estudios: a) <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0065">Biswal et al. (1995)</a>, b) <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0050">Beckmann et al. (2005)</a>, c) <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0170">De Luca et al. (2006)</a>, d) <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0150">Damoiseaux et al. (2006)</a>, e) <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0455">Salvador et al. (2005a)</a> y f) <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0545">Van den Heuvel et al. (2008a)</a>." ] ] 2 => array:7 [ "identificador" => "fig0015" "etiqueta" => "Figura 3" "tipo" => "MULTIMEDIAFIGURA" "mostrarFloat" => true "mostrarDisplay" => false "figura" => array:1 [ 0 => array:4 [ "imagen" => "gr3.jpeg" "Alto" => 1901 "Ancho" => 2500 "Tamanyo" => 378269 ] ] "descripcion" => array:1 [ "es" => "Modelo de la red funcional cerebral. La red cerebral conectada funcionalmente puede representarse con un grafo, formado por nodos y aristas (o conexiones) entre las regiones que están relacionadas funcionalmente. En primer lugar, se define el conjunto de nodos. Éstos pueden ser regiones cerebrales, definidas mediante una plantilla de regiones cerebrales preseleccionadas, por ejemplo las áreas de Brodmann (panel a). En segundo lugar, es preciso definir la existencia de conexiones funcionales entre los nodos de la red, que indicarán el nivel de interacción entre los nodos de ésta. En los estudios de RMf en estado de reposo se utiliza el nivel de coactivación entre las regiones cerebrales como medida de la conectividad, definida por el nivel de correlación entre las series temporales de la RMf en estado de reposo. En un método de grafo, se calcula el nivel de conectividad funcional entre cada posible par de nodos de la red (es decir, entre todos los pares de regiones o de vóxeles posibles), con lo que se obtiene una matriz de conectividad (panel b). Finalmente, la existencia de una conexión entre dos puntos puede definirse por el hecho de que su nivel de conectividad funcional supere un determinado umbral predefinido. Esto da lugar a un modelo del cerebro como una red funcional con conexiones entre las regiones que están funcionalmente relacionadas (panel c)." ] ] 3 => array:7 [ "identificador" => "fig0020" "etiqueta" => "Figura 4" "tipo" => "MULTIMEDIAFIGURA" "mostrarFloat" => true "mostrarDisplay" => false "figura" => array:1 [ 0 => array:4 [ "imagen" => "gr4.jpeg" "Alto" => 1689 "Ancho" => 2500 "Tamanyo" => 226670 ] ] "descripcion" => array:1 [ "es" => "Características de los grafos: grafo, coeficiente de agrupamiento, longitud de trayectoria característica, grado de conectividad, centralidad y modularidad. Un grafo (panel a). Los sistemas dinámicos complejos pueden representarse mediante un grafo G = (V,E), en el que V es el conjunto de nodos y E el conjunto de aristas (conexiones), que describen las interacciones entre los nodos. Coeficiente de agrupamiento (panel b). El coeficiente de agrupamiento del nodo i aporta información acerca del nivel de conexión local existente en el grafo y se expresa mediante el cociente del número de conexiones entre los nodos adyacentes directos del nodo i y el número máximo de posibles conexiones entre los nodos adyacentes al nodo i. El coeficiente de agrupamiento aporta información sobre el nivel de conexión local del grafo. Longitud de trayectoria característica (panel c). La longitud de trayectoria característica del nodo i aporta información sobre el grado de proximidad de la conexión del nodo i con todos los demás nodos de la red y se expresa mediante la distancia d(i,j) entre el nodo i y todos los demás nodos j de la red. La distancia d(i,j) puede definirse como el número de conexiones que es preciso pasar para ir del nodo i al nodo j en el grafo. La longitud de la trayectoria L aporta información importante sobre el nivel de eficiencia de comunicación global de una red. Centralidad (panel d). El nivel de centralidad de un nodo i indica cuántas de las trayectorias más cortas entre los nodos de la red pasan por el nodo i. Un nivel de centralidad elevado indica que este nodo es importante en la interconexión de los nodos de la red, y lo señala como un posible nodo hub en el conjunto de la red. Grado del nodo (panel e). El grado del nodo i se define como su número total de conexiones. El grado de la distribución de probabilidad P(k) describe la probabilidad de que un nodo esté conectado con otros k nodos de la red. Modularidad (panel f). La modularidad de un grafo describe la posible formación de comunidades en la red, que indica en qué grado grupos potentes de nodos pueden formar subredes relativamente aisladas dentro de la red total." ] ] 4 => array:7 [ "identificador" => "fig0025" "etiqueta" => "Figura 5" "tipo" => "MULTIMEDIAFIGURA" "mostrarFloat" => true "mostrarDisplay" => false "figura" => array:1 [ 0 => array:4 [ "imagen" => "gr5.jpeg" "Alto" => 1729 "Ancho" => 2333 "Tamanyo" => 223769 ] ] "descripcion" => array:1 [ "es" => "Topologías de redes: redes regulares, aleatorias, de «mundo pequeño», de escala libre y modulares. Las características de organización de un grafo aportan información importante sobre la organización de una red. Una red regular (panel a, izquierda) tiene un carácter más bien local, caracterizado por un coeficiente de agrupamiento C alto (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0020">fig. 4</a>a) y una longitud de trayectoria L alta (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0020">fig. 4</a>b), que requiere un gran número de pasos para ir de un nodo específico a un nodo situado en el otro extremo del grafo. Sin embargo, la distribución aleatoria de todas las conexiones por la red da lugar a un grafo con una organización aleatoria (panel a, derecha). A diferencia del carácter local de la red regular, una red aleatoria tiene un carácter más global, con un coeficiente C bajo y una longitud de trayectoria L muy inferior a la de la red regular. Es interesante señalar que <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0580">Watts y Strogatz (1998)</a> demostraron que con una probabilidad p baja de reconexión aleatoria en la red regular, surge una organización denominada de «mundo pequeño», con un coeficiente C alto y una longitud L alta, que combina un nivel elevado de agrupamiento local con una distancia media a recorrer que, sin embargo, es corta, en el conjunto de la red. Las redes de «mundo pequeño» tienen una topología especial, puesto que se ha demostrado que son muy robustas y combinan un nivel elevado de eficiencia local y global. En la naturaleza hay muchas redes que se han considerado de «mundo pequeño», como las de internet, las redes de proteínas, las redes sociales; y estudios recientes han indicado también una organización eficiente de este tipo de la red cerebral funcional y estructural, que combina un nivel elevado de segregación con un nivel alto de integración de la información global. Además, Barabasi et al han demostrado que las redes pueden tener una distribución de conectividad con una tendencia clara, a diferencia de las redes aleatorias en las que todos los nodos tienen aproximadamente el mismo número de conexiones (<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0030">Barabasi y Albert, 1999; Barabasi y Bonabeau, 2003</a>). Las redes de escala libre se caracterizan por una distribución de probabilidad que sigue una función de la ley de potencia, lo cual indica que, en promedio, un nodo sólo tiene unas pocas conexiones, aunque con la excepción de un pequeño número de nodos intensamente conectados (panel b). A estos nodos se les suele denominar nodos hub y desempeñan un papel central en el nivel de eficiencia de la red, puesto que son los responsables de mantener en un valor mínimo la distancia global recorrida en la red. Dado que estos nodos hub desempeñan un papel clave en la organización de la red, las redes de escala libre tienden a ser vulnerables al ataque especializado dirigido a nodos hub. Además, las redes pueden mostrar una formación de las denominadas comunidades, consistentes en un subgrupo de nodos que están conectados principalmente con los nodos adyacentes directos de su comunidad y se extienden en menor medida a otros nodos de la red. A estas redes se las denomina redes modulares (panel c) y se caracterizan por un nivel elevado de modularidad de los nodos (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0020">fig. 4</a>, panel f)." ] ] ] "bibliografia" => array:2 [ "titulo" => "Bibliografía" "seccion" => array:1 [ 0 => array:2 [ "identificador" => "bibs0005" "bibliografiaReferencia" => array:124 [ 0 => array:3 [ "identificador" => "bib0005" "etiqueta" => "Achard y Bullmore, 2007" "referencia" => array:1 [ 0 => array:2 [ "contribucion" => array:1 [ 0 => array:2 [ "titulo" => "Efficiency and cost of economical brain functional networks" "autores" => array:1 [ 0 => array:2 [ …2] ] ] ] "host" => array:1 [ 0 => array:2 [ "doi" => "10.1371/journal.pcbi.0030017" "Revista" => array:5 [ "tituloSerie" => "PLoS Comput Biol" "fecha" => "2007" "volumen" => "3" "paginaInicial" => "e17" "link" => array:1 [ …1] ] ] ] ] ] ] 1 => array:3 [ "identificador" => "bib0010" "etiqueta" => "Achard et al., 2006" "referencia" => array:1 [ 0 => array:2 [ "contribucion" => array:1 [ 0 => array:2 [ "titulo" => "A resilient, low-frequency, small-world human brain functional network with highly connected association cortical hubs" "autores" => array:1 [ 0 => array:2 [ …2] ] ] ] "host" => array:1 [ 0 => array:2 [ "doi" => "10.1523/JNEUROSCI.3874-05.2006" "Revista" => array:6 [ "tituloSerie" => "J Neurosci" "fecha" => "2006" "volumen" => "26" "paginaInicial" => "63" "paginaFinal" => "72" "link" => array:1 [ …1] ] ] ] ] ] ] 2 => array:3 [ "identificador" => "bib0015" "etiqueta" => "Aertsen et al., 1989" "referencia" => array:1 [ 0 => array:2 [ "contribucion" => array:1 [ 0 => array:2 [ "titulo" => "Dynamics of neuronal firing correlation: modulation of “effective connectivity”" "autores" => array:1 [ 0 => array:2 [ …2] ] ] ] "host" => array:1 [ 0 => array:1 [ "Revista" => array:7 [ "tituloSerie" => "J Neurophysiol" "fecha" => "1989" "volumen" => "61" "paginaInicial" => "900" "paginaFinal" => "917" "link" => array:1 [ …1] "itemHostRev" => array:3 [ …3] ] ] ] ] ] ] 3 => array:3 [ "identificador" => "bib0020" "etiqueta" => "Andreasen et al., 1998" "referencia" => array:1 [ 0 => array:2 [ "contribucion" => array:1 [ 0 => array:2 [ "titulo" => "“Cognitive dysmetria” as an integrative theory of schizophrenia: a dysfunction in cortical-subcortical-cerebellar circuitry?" 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Revisión

Exploración de la red cerebral: una revisión de la conectividad funcional en la RMf en estado de reposo

Exploring the brain network: A review on resting-state fMRI functional connectivity

Martijn P. van den Heuvel

Autor para correspondencia

M.P.vandenheuvel@umcutrecht.nl

Autor para correspondencia.

, Hilleke E. Hulshoff Pol

Rudolf Magnus Institute of Neuroscience, University Medical Center Utrecht, Neuroimaging Division, Utrecht, Holanda

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sobre todo en cuanto al papel y la funci&#243;n de cada regi&#243;n cerebral&#46; Es interesante se&#241;alar que los avances recientes en el campo de la neuroimagen funcional han aportado nuevos instrumentos para medir y examinar las interacciones funcionales entre las regiones cerebrales&#44; catalizando el examen de la conectividad funcional en el cerebro humano&#46; La conectividad funcional se define como la dependencia temporal de los patrones de actividad neuronal de regiones cerebrales anat&#243;micamente separadas &#40;<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0015">Aertsen et al&#46;&#44; 1989&#59; Friston et al&#46;&#44; 1993</a>&#41; y los estudios realizados han demostrado la viabilidad del examen de la conectividad funcional entre regiones cerebrales mediante el nivel de coactivaci&#243;n de series temporales de resonancia magn&#233;tica funcional &#40;RMf&#41; medidas durante el reposo &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0370">Lowe et al&#46;&#44; 2000</a>&#41;&#46;</p><p id="par0015" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El examen del cerebro humano como una red integrada de regiones cerebrales con interacciones funcionales puede aportar nuevas perspectivas acerca de la comunicaci&#243;n neuronal a gran escala en el cerebro humano&#46; Constituye una plataforma para examinar la forma en la que la conectividad funcional y la integraci&#243;n de la informaci&#243;n est&#225; relacionada con la conducta humana y el modo en que esta organizaci&#243;n puede alterarse en las enfermedades neurodegenerativas &#40;<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0100">Bullmore y Sporns&#44; 2009&#59; Greicius&#44; 2008</a>&#41;&#46; En los &#250;ltimos a&#241;os&#44; el desarrollo de nuevas t&#233;cnicas de neuroimagen y m&#233;todos de an&#225;lisis ha permitido el examen de los patrones de conectividad funcional de todo el cerebro&#44; haciendo posible el examen <span class="elsevierStyleItalic">in vivo</span> de la conectividad funcional a escala cerebral global&#46; En estos estudios se ha examinado el nivel de coactivaci&#243;n entre series temporales funcionales de regiones cerebrales anat&#243;micamente separadas&#44; durante el reposo&#44; utilizando para ello la denominada RMf en estado de reposo&#44; que se cree que refleja la comunicaci&#243;n funcional entre las regiones cerebrales &#40;<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0065">Biswal et al&#46;&#44; 1995&#59; Damoiseaux et al&#46;&#44; 2006&#59; Greicius et al&#46;&#44; 2003&#59; Salvador et al&#46;&#44; 2005a</a>&#41;&#46; Esta revisi&#243;n presenta una visi&#243;n general de estas nuevas exploraciones de diagn&#243;stico por la imagen y t&#233;cnicas de an&#225;lisis y de sus repercusiones para la neurociencia&#46; Comentamos las t&#233;cnicas de adquisici&#243;n y an&#225;lisis de la RMf en estado de reposo m&#225;s com&#250;nmente utilizadas&#44; as&#237; como las conexiones funcionales que es probable que relacionen los tractos estructurales de la sustancia blanca y la forma en la que estas t&#233;cnicas de RMf en estado de reposo pueden usarse para examinar patrones de conectividad funcional espec&#237;ficos y del conjunto del cerebro&#46; Comentaremos&#44; adem&#225;s&#44; el nuevo campo de los enfoques de an&#225;lisis de grafos aplicados a los datos de estado de reposo&#44; que permiten la exploraci&#243;n de la organizaci&#243;n global de los canales de comunicaci&#243;n funcionales dentro de la red cerebral&#46; Analizaremos la forma en la que la eficiencia de la comunicaci&#243;n funcional entre distintas regiones cerebrales podr&#237;a constituir un nuevo marco de referencia para examinar la conducta compleja en el cerebro humano&#44; revisando los estudios recientes sobre una conexi&#243;n directa entre la eficiencia de la comunicaci&#243;n funcional global y la capacidad cognitiva&#46; Adem&#225;s&#44; valoraremos la forma en la que la conectividad funcional en estado de reposo puede utilizarse para examinar hip&#243;tesis sobre los efectos de la disconectividad en enfermedades cerebrales neurodegenerativas y psiqui&#225;tricas&#46;</p></span><span id="sec0010" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle">Conectividad funcional&#58; RMf en estado de reposo</span><p id="par0020" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Nuestro cerebro es una compleja red de regiones que est&#225;n interconectadas funcional y estructuralmente&#46; Es probable que la comunicaci&#243;n funcional entre regiones cerebrales desempe&#241;e un papel clave en procesos cognitivos complejos&#44; mediante la integraci&#243;n continua de informaci&#243;n entre diferentes regiones del cerebro&#46; Esto hace que el examen de la conectividad funcional en el cerebro humano tenga una gran importancia&#44; y aporta nuevas perspectivas de inter&#233;s sobre la organizaci&#243;n b&#225;sica del cerebro humano&#46; La conectividad funcional se define como la dependencia temporal entre eventos neurofisiol&#243;gicos separados entre s&#237; en el espacio &#40;<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0015">Aertsen et al&#46;&#44; 1989&#59; Friston et al&#46;&#44; 1993</a>&#41;&#46; En el contexto de las t&#233;cnicas de neuroimagen funcionales&#44; se sugiere que la conectividad funcional describe la relaci&#243;n entre los patrones de activaci&#243;n neuronal de regiones cerebrales anat&#243;micamente separadas&#44; con lo que refleja el nivel de comunicaci&#243;n funcional entre ellas&#46; Es interesante se&#241;alar que unos 15 a&#241;os despu&#233;s de la invenci&#243;n de la RMf se empezaron a realizar estudios para examinar la posibilidad de medir la conectividad funcional entre regiones cerebrales mediante el nivel de coactivaci&#243;n de series temporales de RMf espont&#225;neas&#44; registradas durante el reposo &#40;<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0070">Biswal et al&#46;&#44; 1997&#59; Greicius et al&#46;&#44; 2003&#59; Lowe et al&#46;&#44; 2000</a>&#41;&#46; Durante estos experimentos en estado de reposo&#44; se indicaba a los voluntarios que se relajaran y que no pensaran en algo en particular&#44; y al mismo tiempo se med&#237;a su nivel de actividad cerebral espont&#225;nea durante toda la duraci&#243;n del experimento&#46; Biswal y sus colaboradores fueron los primeros en mostrar que durante el reposo las regiones hemisf&#233;ricas izquierda y derecha de la red motora primaria no est&#225;n en un estado silente&#44; sino que muestran una alta correlaci&#243;n entre sus series temporales BOLD de la RMf &#40;<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0065">Biswal et al&#46;&#44; 1995&#59; Biswal et al&#46;&#44; 1997</a>&#41;&#44; lo cual sugiere que tiene un lugar un procesamiento constante de informaci&#243;n y una conectividad funcional continuada entre esas regiones durante el reposo &#40;<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0070">Biswal et al&#46;&#44; 1997&#59; Cordes et al&#46;&#44; 2000&#59; Greicius et al&#46;&#44; 2003&#59; Lowe et al&#46;&#44; 2000</a>&#41;&#46; En su estudio &#40;que se muestra esquem&#225;ticamente en la <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0005">figura 1</a>&#41;&#44; las series temporales en estado de reposo de un v&#243;xel de la red motora se correlacionaron con las series temporales en estado de reposo de todos los dem&#225;s v&#243;xeles cerebrales&#44; poniendo de manifiesto una elevada correlaci&#243;n entre los patrones de activaci&#243;n neuronal espont&#225;nea de estas regiones&#46; Varios estudios han reproducido luego estos resultados pioneros&#44; mostrando un alto nivel de conectividad funcional entre la corteza motora de los hemisferios derecho e izquierdo&#44; pero tambi&#233;n entre regiones de otras redes funcionales conocidas&#44; como la red visual primaria&#44; la red auditiva y las redes cognitivas de orden superior &#40;<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0070">Biswal et al&#46;&#44; 1997&#59; Cordes et al&#46;&#44; 2002&#59; Cordes et al&#46;&#44; 2000&#59; Damoiseaux et al&#46;&#44; 2006&#59; De Luca et al&#46;&#44; 2005&#59; Fox y Raichle&#44; 2007&#59; Greicius et al&#46;&#44; 2003&#59; Lowe et al&#46;&#44; 2000&#59; Lowe et al&#46;&#44; 1998&#59; Van den Heuvel et al&#46;&#44; 2008a&#59; Xiong et al&#46;&#44; 1999</a>&#41;&#46; Estos estudios se&#241;alan que durante el reposo la red cerebral no est&#225; ociosa&#44; sino que muestra una enorme cantidad de actividad espont&#225;nea que est&#225; altamente correlacionada entre m&#250;ltiples regiones cerebrales &#40;<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0090">Buckner et al&#46;&#44; 2008&#59; Buckner y Vincent&#44; 2007&#59; Greicius&#44; 2008</a>&#41;&#46; En resumen&#44; los experimentos de RMf en estado de reposo se centran en el establecimiento de mapas de los canales de comunicaci&#243;n funcional entre las distintas regiones cerebrales con el empleo de la medici&#243;n del nivel de din&#225;mica correlacionada de las series temporales de RMf&#46;</p><elsevierMultimedia ident="fig0005"></elsevierMultimedia></span><span id="sec0015" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle">Origen de las se&#241;ales espont&#225;neas de RMf en estado de reposo</span><p id="par0025" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Tienen especial inter&#233;s las oscilaciones de baja frecuencia &#40;&#8764;0&#44;01-0&#44;1<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Hz&#41; de las series temporales de RMf en estado de reposo &#40;<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0065">Biswal et al&#46;&#44; 1995&#59; Biswal et al&#46;&#44; 1997&#59; Cordes et al&#46;&#44; 2001&#59; Lowe et al&#46;&#44; 2000&#59; Lowe et al&#46;&#44; 1996</a>&#41;&#46; La base neuronal real de estas oscilaciones de baja frecuencia en la RMf en estado de reposo no se conocen todav&#237;a del todo&#44; y en los &#250;ltimos a&#241;os ha habido una controversia sobre si estas se&#241;ales BOLD en estado de reposo proceden de procesos fisiol&#243;gicos&#44; como las oscilaciones respiratorias y cardiacas &#40;<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0055">Birn et al&#46;&#44; 2006&#59; Birn et al&#46;&#44; 2008&#59; Chang et al&#46;&#44; 2009&#59; Shmueli et al&#46;&#44; 2007&#59; Wise et al&#46;&#44; 2004</a>&#41; o si estas correlaciones tienen su origen en una coactivaci&#243;n en los patrones de activaci&#243;n neuronal espont&#225;nea subyacentes de estas regiones&#44; medidas a trav&#233;s de una funci&#243;n de respuesta hemodin&#225;mica &#40;<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0085">Buckner y Vincent&#44; 2007&#59; Greicius et al&#46;&#44; 2003&#59; Gusnard et al&#46;&#44; 2001</a>&#41;&#46; Es caracter&#237;stico que los protocolos de RMf tengan una baja resoluci&#243;n temporal &#40;frecuencia de adquisici&#243;n habitual de 2-3<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>s por examen&#44; es decir&#44; 0&#44;5<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Hz&#41;&#44; lo cual hace que las oscilaciones respiratorias y cardiacas de alta frecuencia sufran un efecto de &#171;aliasing&#187;&#44; que conduce a unas frecuencias de estado de reposo inferiores &#40;0&#44;01-0&#44;1<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Hz&#41;&#46; Como resultado de ello&#44; estos patrones cardiacos y respiratorios de frecuencias m&#225;s altas podr&#237;an adquirir la forma de series temporales BOLD de regiones cerebrales anat&#243;micamente distantes&#44; de una forma similar&#44; introduciendo con ello correlaciones artificiales entre las series temporales de estas regiones &#40;<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0055">Birn et al&#46;&#44; 2006&#59; Birn et al&#46;&#44; 2008&#59; Chang et al&#46;&#44; 2009&#59; Shmueli et al&#46;&#44; 2007&#59; Van Buuren et al&#46;&#44; 2009&#59; Wise et al&#46;&#44; 2004</a>&#41;&#46; Sin embargo&#44; el respaldo de un posible fundamento neuronal de las se&#241;ales de RMf en estado de reposo procede de la observaci&#243;n de que la mayor parte de los patrones en estado de reposo tienden a producirse entre regiones cerebrales que se solapan tanto en su funci&#243;n como en la neuroanatom&#237;a&#44; por ejemplo las regiones de la red motora&#44; visual y auditiva &#40;<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0065">Biswal et al&#46;&#44; 1995&#59; Damoiseaux et al&#46;&#44; 2006&#59; De Luca et al&#46;&#44; 2005&#59; Lowe et al&#46;&#44; 2000&#59; Salvador et al&#46;&#44; 2005a&#59; Van den Heuvel et al&#46;&#44; 2008a</a>&#41;&#46; Esta observaci&#243;n sugiere que las regiones cerebrales que con frecuencia tienen que actuar juntas forman una red funcional durante el reposo&#44; con un alto nivel de actividad neuronal espont&#225;nea continuada&#44; que est&#225; intensamente correlacionada entre las regiones anat&#243;micamente distintas que forman la red&#46; Otros datos que respaldan un fundamento neuronal de las se&#241;ales de RMf en estado de reposo son los que proceden de estudios que indican que las se&#241;ales BOLD espont&#225;neas observadas est&#225;n dominadas principalmente por las frecuencias m&#225;s bajas &#40;&#60;0&#44;1<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Hz&#41; con una contribuci&#243;n tan solo m&#237;nima de las oscilaciones cardiacas y respiratorias de una frecuencia superior &#40;&#62;0&#44;3<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Hz&#41; &#40;<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0135">Cordes et al&#46;&#44; 2001&#59; Cordes et al&#46;&#44; 2000</a>&#41;&#46; Se ha descrito que las oscilaciones cardiacas y respiratorias tienen un patr&#243;n de frecuencia diferente y&#44; por tanto&#44; una diferente influencia relacionada con la frecuencia sobre las correlaciones en estado de reposo&#44; en comparaci&#243;n con las frecuencias bajas de inter&#233;s del intervalo &#40;0&#44;01-0&#44;1<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Hz&#41; &#40;<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0135">Cordes et al&#46;&#44; 2001&#59; Cordes et al&#46;&#44; 2000</a>&#41;&#46; Adem&#225;s&#44; la base neuronal de los registros de RMf en estado de reposo es respaldada tambi&#233;n por los estudios que describen una asociaci&#243;n &#40;indirecta&#41; entre las correlaciones de los perfiles de amplitud de la RMf en estado de reposo y los registros electrofisiol&#243;gicos de las descargas neuronales &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0420">Nir et al&#46;&#44; 2008</a>&#41; y por los estudios que indican una intensa asociaci&#243;n entre las fluctuaciones BOLD espont&#225;neas y las fluctuaciones medidas simult&#225;neamente en los picos de descarga neuronal &#40;<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0475">Shmuel y Leopold&#44; 2008&#59; Shmuel et al&#46;&#44; 2002</a>&#41;&#46; Considerando el conjunto de informaci&#243;n existente&#44; cada vez hay m&#225;s estudios que respaldan una base neuronal de las se&#241;ales de RMf en estado de reposo&#46; En consecuencia&#44; el planteamiento general tiende a decantarse por estudiar el grado en el que los patrones de RMf en estado de reposo sufren un efecto de confusi&#243;n causado por oscilaciones no neurales&#44; como las cardiacas y las respiratorias&#44; en vez de por determinar si los patrones de RMf en estado de reposo reflejan o no una activaci&#243;n neuronal continuada y una conectividad funcional&#46; Sin embargo&#44; esto no significa que las series temporales de RMf en estado de reposo reflejen &#250;nicamente la coactivaci&#243;n de regiones cerebrales durante el reposo&#46; Las influencias de patrones no neuronales pueden afectar a la se&#241;al de estado de reposo y corromperla&#44; y los m&#233;todos para reducir la influencia de dichas se&#241;ales son de uso cada vez m&#225;s est&#225;ndar en el preprocesado de las se&#241;ales de RMf en estado de reposo &#40;<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0060">Birn et al&#46;&#44; 2008&#59; Chang et al&#46;&#44; 2009&#59; Van Buuren et al&#46;&#44; 2009</a>&#41;&#46; Estos m&#233;todos incluyen la sustracci&#243;n de se&#241;ales fisiol&#243;gicas de la se&#241;al de RMf en estado de reposo mediante la monitorizaci&#243;n de patrones fisiol&#243;gicos durante el examen y&#47;o regresi&#243;n de se&#241;ales no derivadas de la sustancia gris respecto a la se&#241;al de RMf &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0585">Weissenbacher et al&#46;&#44; 2009</a>&#41;&#44; as&#237; como el uso de frecuencias de muestreo elevadas para evitar el fen&#243;meno de &#171;aliasing&#187; de las frecuencias altas hacia las frecuencias de inter&#233;s del estado de reposo m&#225;s bajas &#40;<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0135">Cordes et al&#46;&#44; 2001&#59; Cordes et al&#46;&#44; 2000&#59; Van den Heuvel et al&#46;&#44; 2008a&#44;b&#44;c</a>&#41;&#46;</p><p id="par0030" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En general&#44; hay un conjunto de estudios de neuroimagen en r&#225;pido aumento que respalda el concepto de que las fluctuaciones BOLD en estado de reposo en las regiones corticales y subcorticales tienen su origen&#44; al menos en parte&#44; en la actividad neuronal espont&#225;nea&#44; y que la correlaci&#243;n temporal observada entre las series temporales de RMf de regiones anat&#243;micamente separadas refleja un nivel de conectividad funcional continuada entre las regiones cerebrales durante el reposo &#40;<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0085">Buckner y Vincent&#44; 2007&#59; Greicius et al&#46;&#44; 2003&#59; Gusnard et al&#46;&#44; 2001</a>&#41;&#46; Esto hace que las oscilaciones espont&#225;neas de la RMf en estado de reposo sean un par&#225;metro s&#243;lido para examinar las conexiones funcionales entre regiones cerebrales a escala de todo el cerebro&#46;</p></span><span id="sec0020" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle">C&#243;mo procesar los datos de RMf en estado de reposo</span><p id="par0035" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Se han propuesto varios m&#233;todos para procesar los datos de RMf en estado de reposo&#44; en los que se examina la existencia y el grado de las conexiones funcionales entre las regiones cerebrales&#59; entre ellos se incluyen los m&#233;todos de semilla &#40;<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0025">Andrews-Hanna et al&#46;&#44; 2007&#59; Biswal et al&#46;&#44; 1995&#59; Cordes et al&#46;&#44; 2000&#59; Fransson&#44; 2005&#59; Larson-Prior et al&#46;&#44; 2009&#59; Song et al&#46;&#44; 2008</a>&#41;&#44; el an&#225;lisis de componentes principales &#40;PCA&#41; &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0210">Friston et al&#46;&#44; 1993</a>&#41;&#44; la descomposici&#243;n de valor singular &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0600">Worsley et al&#46;&#44; 2005</a>&#41;&#44; el an&#225;lisis de componentes independientes &#40;<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0050">Beckmann et al&#46;&#44; 2005&#59; Calhoun et al&#46;&#44; 2001&#59; Van de Ven et al&#46;&#44; 2004</a>&#41; y el &#171;clustering&#187; o agrupaci&#243;n &#40;<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0140">Cordes et al&#46;&#44; 2002&#59; Salvador et al&#46;&#44; 2005a&#59; Thirion et al&#46;&#44; 2006&#59; Van den Heuvel et al&#46;&#44; 2008a</a>&#41;&#46; A grandes rasgos&#44; los m&#233;todos de RMf en estado de reposo pueden clasificarse en dos grupos&#58; m&#233;todos dependientes de un modelo y m&#233;todos sin modelo&#46;</p><span id="sec0025" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle">M&#233;todos dependientes de un modelo&#58; m&#233;todo de semilla</span><p id="par0040" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La forma m&#225;s sencilla de examinar las conexiones funcionales de una determinada regi&#243;n del cerebro es correlacionar las series temporales en estado de reposo de la regi&#243;n cerebral visualizada con las series temporales de todas las dem&#225;s regiones&#44; produciendo con ello un mapa de conectividad funcional &#40;Mapa-cf&#41; que define las conexiones funcionales de la regi&#243;n cerebral predefinida &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0005">fig&#46; 1</a>&#41; &#40;<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0070">Biswal et al&#46;&#44; 1997&#59; Cordes et al&#46;&#44; 2000&#59; Jiang et al&#46;&#44; 2004</a>&#41;&#46; A esta regi&#243;n de inter&#233;s se la denomina habitualmente &#171;semilla&#187;&#46; Una semilla puede ser una regi&#243;n definida a priori o puede seleccionarse en un mapa de activaci&#243;n dependiente de tarea tradicional obtenido en un experimento aparte de RMf&#44; que se&#241;ala una regi&#243;n de inter&#233;s espec&#237;fica&#46; Por ejemplo&#44; si el centro de inter&#233;s est&#225; en examinar las conexiones funcionales de la corteza motora primaria izquierda&#44; puede usarse un experimento de RMf dependiente de tarea &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0005">fig&#46; 1</a>&#41; en el que se indique a los voluntarios que muevan la mano derecha&#44; y se seleccionen los v&#243;xeles m&#225;s activados a lo largo de la circunvoluci&#243;n precentral izquierda como regi&#243;n semilla&#46; A continuaci&#243;n&#44; las series temporales en estado de reposo de la regi&#243;n semilla elegida pueden correlacionarse con las series temporales en estado de reposo de todos los dem&#225;s v&#243;xeles &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0005">fig&#46; 1</a>&#41;&#44; con lo que se obtendr&#225; un <span class="elsevierStyleItalic">mapa de conectividad funcional</span> &#40;Mapa-cf&#41;&#46; El Mapa-cf resultante aporta informaci&#243;n sobre las regiones con las que la regi&#243;n semilla motora primaria elegida est&#225; relacionada funcionalmente y en qu&#233; grado&#46; La relativa simplicidad de este an&#225;lisis constituye una importante ventaja de los m&#233;todos dependientes de un &#225;rea semilla&#44; junto con la facilidad de interpretaci&#243;n de sus resultados &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0085">Buckner y Vincent&#44; 2007</a>&#41;&#46; Los mapas de conectividad funcional aportan una imagen clara de las regiones con las que la regi&#243;n semilla est&#225; conectada funcionalmente&#44; y constituyen una forma elegante de examinar la conectividad funcional en el cerebro humano&#46; Sin embargo&#44; la informaci&#243;n proporcionada por un Mapa-cf se limita a las conexiones funcionales de la regi&#243;n semilla elegida&#44; con lo que resulta dif&#237;cil examinar patrones de conexiones funcionales en el conjunto del cerebro&#46;</p></span><span id="sec0030" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle">M&#233;todos sin modelo</span><p id="par0045" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Para examinar los patrones de conectividad del conjunto del cerebro&#44; se han introducido los m&#233;todos sin modelo&#44; que permiten la exploraci&#243;n de los patrones de conectividad sin necesidad de definir a priori una regi&#243;n semilla&#46; A diferencia de los m&#233;todos basados en una semilla&#44; los m&#233;todos sin modelo se han dise&#241;ado para examinar los patrones generales de conectividad &#40;&#250;nicos&#41; entre las diversas regiones cerebrales&#46; Se han sugerido varios m&#233;todos sin modelo que se han aplicado con &#233;xito a series temporales en estado de reposo&#44; como el an&#225;lisis de componentes principales &#40;PCA&#41; &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0200">Friston&#44; 1998</a>&#41;&#44; el an&#225;lisis de componentes independientes &#40;ICA&#41; &#40;<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0050">Beckmann et al&#46;&#44; 2005&#59; Calhoun et al&#46;&#44; 2001&#59; De Luca et al&#46;&#44; 2006&#59; Van de Ven et al&#46;&#44; 2004</a>&#41; y el an&#225;lisis de agrupamiento jer&#225;rquico &#40;<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0140">Cordes et al&#46;&#44; 2002&#59; Salvador et al&#46;&#44; 2005a</a>&#41;&#44; laplaciano &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0525">Thirion et al&#46;&#44; 2006</a>&#41; y de particionamiento normalizado &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0545">Van den Heuvel et al&#46;&#44; 2008a</a>&#41;&#46; Los m&#233;todos basados en ICA &#40;<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0050">Beckmann et al&#46;&#44; 2005&#59; Calhoun et al&#46;&#44; 2001&#59; De Luca et al&#46;&#44; 2006&#59; Van de Ven et al&#46;&#44; 2004</a>&#41; son tal vez los m&#225;s com&#250;nmente utilizados y se ha descrito que muestran un alto nivel de consistencia &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0150">Damoiseaux et al&#46;&#44; 2006</a>&#41;&#46; Los m&#233;todos de ICA se han dise&#241;ado para buscar una mezcla de or&#237;genes subyacentes que pueda explicar los patrones de estado de reposo&#44; mediante la b&#250;squeda de la existencia de or&#237;genes espaciales de se&#241;ales de estado de reposo que tengan la m&#225;xima independencia entre s&#237;&#46; Los m&#233;todos de ICA para la RMf en estado de reposo son potentes&#44; puesto que pueden aplicarse a datos de todo el cerebro expresados en v&#243;xeles&#44; y porque las se&#241;ales temporales de los componentes de estado de reposo independientes pueden seleccionarse con facilidad para un examen posterior de las posibles diferencias de grupos entre los controles sanos y los pacientes&#46; Un posible inconveniente de los m&#233;todos de ICA podr&#237;a ser que los componentes independientes son percibidos a menudo como m&#225;s dif&#237;ciles de comprender que los Mapas-cf tradicionales dependientes de una regi&#243;n semilla&#44; puesto que contienen una representaci&#243;n m&#225;s compleja de los datos&#44; que podr&#237;a dificultar la traducci&#243;n de los resultados obtenidos entre grupos a un &#225;mbito cl&#237;nicamente relevante &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0180">Fox y Raichle&#44; 2007</a>&#41;&#46; Adem&#225;s de los m&#233;todos basados en ICA&#44; se han aplicado diversas estrategias de agrupamiento a las series temporales de RMf en estado de reposo&#46; El agrupamiento comporta la formaci&#243;n de subgrupos de datos puntuales que muestran un alto nivel de semejanza&#44; y la agrupaci&#243;n de datos puntuales en diferentes subconjuntos que muestran un bajo nivel de semejanza &#40;<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0455">Salvador et al&#46;&#44; 2005a&#59; Van den Heuvel et al&#46;&#44; 2008a</a>&#41;&#46; El agrupamiento tiene como finalidad maximizar el nivel de semejanza entre los datos puntuales&#44; agrupando los puntos conectados en subagrupamientos no solapados&#46; En consecuencia&#44; los resultados del agrupamiento pueden ser m&#225;s comparables a los resultados del Mapa-cf tradicional&#44; puesto que reflejan de manera m&#225;s directa las conexiones funcionales entre las regiones cerebrales&#46; Por otra parte&#44; el ICA tiene la importante ventaja de permitir una comparaci&#243;n directa entre grupos de individuos&#44; mientras que los m&#233;todos de agrupamiento necesitan generalmente pasos de procesado de tipo semilla adicionales para poder comparar la conectividad funcional entre pacientes y voluntarios sanos&#46; De todos modos&#44; aunque todos los m&#233;todos tienen ventajas e inconvenientes&#44; el ICA&#44; el agrupamiento y los m&#233;todos de semilla tienden a mostrar un alto nivel de solapamiento &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0010">fig&#46; 2</a>&#41;&#46; Por ejemplo&#44; los estudios de RMf en estado de reposo de ICA de grupos han descrito de manera uniforme la formaci&#243;n de la denominada red del modo por defecto durante el reposo &#40;<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0050">Beckmann et al&#46;&#44; 2005&#59; Damoiseaux et al&#46;&#44; 2007&#59; Damoiseaux et al&#46;&#44; 2006</a>&#41;&#44; que ha sido ampliamente confirmada mediante enfoques tanto basados en semilla &#40;<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0225">Greicius et al&#46;&#44; 2003&#59; Whitfield-Gabrieli et al&#46;&#44; 2009</a>&#41; como de agrupamiento &#40;<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0545">Van den Heuvel et al&#46;&#44; 2008a&#44;b</a>&#41;&#46; Adem&#225;s&#44; la conectividad funcional continuada en la red motora primaria&#44; identificada inicialmente mediante un an&#225;lisis basado en semilla &#40;<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0065">Biswal et al&#46;&#44; 1995&#59; Cordes et al&#46;&#44; 2001&#59; Xiong et al&#46;&#44; 1999</a>&#41;&#44; ha sido ampliamente verificada mediante m&#233;todos de ICA y de agrupamiento &#40;<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0050">Beckmann et al&#46;&#44; 2005&#59; Damoiseaux et al&#46;&#44; 2006&#59; Salvador et al&#46;&#44; 2005b&#59; Van den Heuvel et al&#46;&#44; 2008a</a>&#41;&#46; De igual modo&#44; la conectividad funcional intr&#237;nseca entre las regiones visual y auditiva primarias se ha observado con los tres m&#233;todos&#44; al igual que ha ocurrido con la conectividad funcional entre regiones de redes de atenci&#243;n frontoparietales bien conocidas&#46; Considerados conjuntamente&#44; los m&#233;todos basados en semilla&#44; en ICA o en agrupamiento tienden a mostrar un notable solapamiento de sus resultados&#44; lo cual respalda el concepto de la formaci&#243;n s&#243;lida de redes conectadas funcionalmente en el cerebro humano durante el estado de reposo&#46;</p><elsevierMultimedia ident="fig0010"></elsevierMultimedia></span></span><span id="sec0035" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle">Regiones cerebrales relacionadas funcionalmente&#58; redes en estado de reposo</span><p id="par0050" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los estudios de grupos en estado de reposo han descrito la formaci&#243;n de subredes con una intensa relaci&#243;n funcional durante el reposo&#59; a dichas redes se las denomina a menudo <span class="elsevierStyleItalic">redes en estado de reposo</span> &#40;<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0050">Beckmann et al&#46;&#44; 2005&#59; Damoiseaux et al&#46;&#44; 2006&#59; Fox y Raichle&#44; 2007&#59; Fox et al&#46;&#44; 2005</a>&#41;&#46; Estas redes en estado de reposo est&#225;n formadas por regiones cerebrales anat&#243;micamente distantes&#44; pero funcionalmente relacionadas&#44; que muestran un alto nivel de conectividad funcional continuada durante el reposo&#46; Hasta este momento&#44; los estudios de neuroimagen han identificado unas ocho subredes con conexi&#243;n funcional &#40;<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0050">Beckmann et al&#46;&#44; 2005&#59; Damoiseaux et al&#46;&#44; 2006&#59; De Luca et al&#46;&#44; 2006&#59; Fransson&#44; 2005&#59; Salvador et al&#46;&#44; 2005a&#59; Van de Ven et al&#46;&#44; 2004&#59; Van den Heuvel et al&#46;&#44; 2008a</a>&#41;&#46; En la <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0010">figura 2</a> se muestran las redes en estado de reposo que se han descrito con mayor frecuencia&#44; y que describen redes de regiones cerebrales anat&#243;micamente separadas que muestran un alto nivel de conectividad funcional durante el reposo&#46; Estas redes incluyen la red motora&#44; la red visual&#44; dos redes lateralizadas formadas por regiones parietales superiores y frontales superiores&#44; la denominada red del modo por defecto formada por las regiones prec&#250;nea&#44; frontal medial y parietal inferior y temporal &#40;<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0085">Buckner y Vincent&#44; 2007&#59; Fox y Raichle&#44; 2007&#59; Fox et al&#46;&#44; 2005&#59; Fransson&#44; 2005&#59; Greicius et al&#46;&#44; 2003&#59; Gusnard et al&#46;&#44; 2001&#59; Raichle et al&#46;&#44; 2001&#59; Raichle y Snyder&#44; 2007</a>&#41; y una red formada por regiones de la corteza temporal&#47;insular bilateral y del c&#237;ngulo anterior &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0010">fig&#46; 2</a>&#41;&#46; Aunque se han utilizado diversos esc&#225;neres de RM &#40;de m&#250;ltiples fabricantes&#44; con m&#250;ltiples intensidades de campo de 1&#44;5&#44; 3 T&#44; 4 T&#41; y diversas t&#233;cnicas de an&#225;lisis &#40;m&#233;todos de semilla&#44; an&#225;lisis de componentes independientes&#44; agrupamiento&#41;&#44; estos estudios indican un notable solapamiento entre las redes que han identificado&#44; lo cual pone de manifiesto la solidez de la formaci&#243;n de las redes en estado de reposo &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0010">fig&#46; 2</a>&#41;&#46;</p><p id="par0055" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Es interesante se&#241;alar que la mayor parte de estas redes en estado de reposo tienden a corresponder a redes funcionales conocidas&#44; con un solapamiento de regiones que se sabe que comparten una misma funci&#243;n&#44; lo cual respalda la relevancia funcional de dichas redes&#46; Se solapan con regiones motoras primarias&#44; con las regiones visuales primarias y con las redes parietofrontales que intervienen en el procesado de la atenci&#243;n &#40;<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0065">Biswal et al&#46;&#44; 1995&#59; Cordes et al&#46;&#44; 2000&#59; De Luca et al&#46;&#44; 2006</a>&#41; &#40;<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0150">Damoiseaux et al&#46;&#44; 2006&#59; Fox et al&#46;&#44; 2005</a>&#41;&#46; Tiene inter&#233;s el hecho de que estudios recientes hayan sugerido que no s&#243;lo se forman redes funcionales a gran escala&#44; sino que tambi&#233;n hay redes en estado de reposo que pueden mostrar una topolog&#237;a interna intensamente organizada en sus subfunciones&#46; El an&#225;lisis del conjunto del cerebro expresado por v&#243;xeles ha permitido diferenciar la formaci&#243;n de subredes dentro de la red visual completa&#44; distinguiendo una subred que se solapa con las regiones visuales primarias de otra subred que se solapa con las regiones visuales situadas fuera del estriado &#40;<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0050">Beckmann et al&#46;&#44; 2005&#59; Damoiseaux et al&#46;&#44; 2006&#59; Van den Heuvel et al&#46;&#44; 2008a</a>&#41;&#46; Adem&#225;s&#44; se ha descrito que las conexiones funcionales en la red en estado de reposo motora primaria est&#225;n ordenadas seg&#250;n la organizaci&#243;n somatot&#243;pica de la circunvoluci&#243;n precentral&#44; lo cual sugiere la formaci&#243;n de subredes somatot&#243;picas conectadas funcionalmente dentro de la red motora primaria &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0540">Van den Heuvel y Hulshoff Pol&#44; 2010</a>&#41;&#46; En conjunto estos resultados tienden a sugerir que al menos una clase de conectividad funcional durante el reposo puede indicar la presencia de una conectividad continuada entre regiones que tienen una funci&#243;n solapada&#46; Es bien sabido que las neuronas muestran un alto nivel de descargas espont&#225;neas sin que est&#233;n realizando una tarea&#44; al transportar de forma continua informaci&#243;n a otras neuronas&#46; En este contexto&#44; puede ser razonable especular con la posibilidad de que la conectividad funcional pueda ayudar a mantener los sistemas funcionales en un estado activo&#44; facilitando la mejora de la funci&#243;n y su tiempo de reacci&#243;n siempre que sea necesaria una conectividad funcional&#46; De hecho&#44; estudios recientes han sugerido que el entrenamiento motor a largo plazo puede aumentar significativamente la actividad en estado de reposo en las regiones motoras primarias &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0610">Xiong et al&#46;&#44; 2008</a>&#41;&#46;</p><p id="par0060" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Tiene especial inter&#233;s la denominada <span class="elsevierStyleItalic">red del modo por defecto</span>&#44; una red formada por &#225;reas funcionalmente relacionadas de la corteza del c&#237;ngulo posterior&#47;prec&#250;neo&#44; la regi&#243;n frontal medial y la regi&#243;n parietal inferior &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0010">fig&#46; 2</a>&#41;&#46; A diferencia de otras redes en estado de reposo&#44; se sabe que las regiones que forman la <span class="elsevierStyleItalic">red del modo por defecto</span> muestran un nivel elevado de actividad neuronal durante el reposo&#44; en comparaci&#243;n con lo que sucede cuando se realizan tareas &#40;cognitivas&#41;&#44; lo cual sugiere que la actividad de esa red refleja un estado de actividad neuronal por defecto en el cerebro humano &#40;<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0250">Gusnard et al&#46;&#44; 2001&#59; Raichle et al&#46;&#44; 2001&#59; Raichle y Snyder&#44; 2007</a>&#41;&#46; Adem&#225;s&#44; estos niveles de actividad neuronal elevados tienden a estar intensamente correlacionados durante el reposo&#44; formando una red en estado de reposo integrada y funcionalmente interconectada &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0225">Greicius et al&#46;&#44; 2003</a>&#41;&#46; La actividad y la conectividad de la red del modo por defecto se han relacionado con el proceso central de la funci&#243;n cognitiva humana&#44; incluida la integraci&#243;n del procesado cognitivo y emocional &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0225">Greicius et al&#46;&#44; 2003</a>&#41;&#44; la vigilancia del mundo que nos rodea &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0250">Gusnard et al&#46;&#44; 2001</a>&#41; y el pensamiento errante &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0385">Mason et al&#46;&#44; 2007</a>&#41;&#46; Esto hace que la activaci&#243;n y la conectividad del modo por defecto sean de especial inter&#233;s al examinar la disfunci&#243;n cognitiva en los trastornos cerebrales neurol&#243;gicos y psiqui&#225;tricos &#40;<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0100">Bullmore y Sporns&#44; 2009&#59; Greicius&#44; 2008&#59; Harrison et al&#46;&#44; 2007&#59; Rombouts et al&#46;&#44; 2005&#59; Garrity et al&#46;&#44; 2007&#59; Lowe et al&#46;&#44; 2008&#59; Mohammadi et al&#46;&#44; 2009&#59; Whitfield-Gabrieli et al&#46;&#44; 2009&#59; Zhou et al&#46;&#44; 2007b</a>&#41;&#46;</p></span><span id="sec0040" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle">Conectividad funcional frente a conectividad estructural&#58; un n&#250;cleo estructural de la conectividad en estado de reposo</span><p id="par0065" class="elsevierStylePara elsevierViewall">&#191;Cu&#225;l es el fundamento de esta conectividad funcional continuada entre estas regiones cerebrales anat&#243;micamente distantes&#63; La mayor parte de las redes en estado de reposo&#44; como la red del modo por defecto y las redes de atenci&#243;n parietofrontales lateralizadas&#44; pero tambi&#233;n las redes visuales y motoras primarias&#44; est&#225;n formadas por regiones corticales anat&#243;micamente distantes&#46; Pero &#191;de qu&#233; manera son capaces de mantenerse conectadas funcionalmente estas regiones cerebrales anat&#243;micamente separadas&#63; Si las fluctuaciones en estado de reposo reflejan realmente una actividad neuronal y una comunicaci&#243;n continuadas entre regiones cerebrales&#44; cabr&#237;a esperar&#44; cuando menos&#44; la existencia de conexiones estructurales entre estas regiones cerebrales funcionalmente relacionadas&#44; que sirvieran de base para la comunicaci&#243;n continuada&#46; Al hablar de conexiones estructurales en el cerebro nos referimos a tractos de sustancia blanca&#44; que describen los haces de millones de axones de trayecto prolongado que interconectan directamente grupos grandes de neuronas separadas en el espacio&#46; Los tractos de sustancia blanca son las v&#237;as de la informaci&#243;n del cerebro y permiten transportar grandes cantidades de datos funcionales entre regiones distantes&#46; En este contexto&#44; cuando la correlaci&#243;n de series temporales de RMf en estado de reposo correspondientes a regiones cerebrales distantes refleja realmente una comunicaci&#243;n funcional interregional continuada&#44; debe existir un n&#250;cleo estructural de conexiones de sustancia blanca que facilite esta comunicaci&#243;n neuronal &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0145">Damoiseaux y Greicius&#44; 2009</a>&#41;&#46; Recientemente&#44; diversos estudios han sugerido realmente una asociaci&#243;n directa entre la conectividad funcional y la estructural en el cerebro humano al combinar la RMf en estado de reposo con determinaciones basadas en la t&#233;cnica de imagen de tensor de difusi&#243;n &#40;DTI&#41;&#46; La DTI es una t&#233;cnica de RM que permite efectuar una reconstrucci&#243;n de los tractos de sustancia blanca del cerebro humano&#46; La DTI mide el perfil de difusi&#243;n de mol&#233;culas de agua libre en el tejido cerebral&#44; que se sabe que difunden en una direcci&#243;n claramente preferente en los tractos de sustancia blanca&#44; debido a la disposici&#243;n compacta de los haces de axones&#46; De hecho&#44; por lo que respecta a la relaci&#243;n general entre la conectividad funcional y la estructural&#44; las regiones locales de ambos lados de un surco que est&#225;n conectadas estructuralmente por fibras de corto alcance mostraron tambi&#233;n un alto nivel de conectividad funcional &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0310">Koch et al&#46;&#44; 2002</a>&#41;&#46; Adem&#225;s&#44; tambi&#233;n a escala global de todo el cerebro&#44; se ha descrito que las regiones con un mayor nivel de conectividad estructural muestran un mayor nivel de conectividad funcional &#40;<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0255">Hagmann et al&#46;&#44; 2008&#59; Honey et al&#46;&#44; 2007&#59; Honey et al&#46;&#44; 2009</a>&#41;&#46; Por lo que respecta concretamente a la red del modo por defecto&#44; se ha sugerido que hay tractos de sustancia blanca espec&#237;ficos que est&#225;n interconectados estructuralmente con las regiones funcionalmente relacionadas de esta red &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0240">Greicius et al&#46;&#44; 2008</a>&#41;&#46; Al combinar los registros de RMf en estado de reposo con los datos de DTI se identific&#243; un papel importante del tracto del c&#237;ngulo en la interconexi&#243;n de regiones clave de la red del modo por defecto&#44; confirmando las conexiones ax&#243;nicas estructurales directas entre la corteza del c&#237;ngulo posterior y la corteza frontal medial que se conoc&#237;an de los estudios realizados en animales &#40;<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0340">Lawes et al&#46;&#44; 2008&#59; Schmahmann et al&#46;&#44; 2007&#59; Wakana et al&#46;&#44; 2004</a>&#41;&#46; Por otra parte&#44; se observ&#243; que la organizaci&#243;n microestructural de estos tractos de sustancia blanca estaba directamente relacionada con el nivel de conectividad funcional entre estas regiones &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0550">Van den Heuvel et al&#46;&#44; 2008b</a>&#41;&#46; Adem&#225;s de sugerir un importante papel del c&#237;ngulo en la red del modo por defecto&#44; tambi&#233;n se ha observado que el l&#243;bulo temporal medial y la corteza del c&#237;ngulo posterior&#44; otras regiones de la red del modo por defecto&#44; est&#225;n interconectadas a trav&#233;s de tractos de sustancia blanca estructurales&#44; lo cual sugiere una conexi&#243;n m&#225;s general entre la conectividad estructural y la funci&#243;n dentro de la red del modo por defecto y en las redes en estado de reposo en general &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0240">Greicius et al&#46;&#44; 2008</a>&#41;&#46; De hecho&#44; un estudio reciente ha demostrado que casi todas las regiones conectadas funcionalmente de las redes en estado de reposo descritas con mayor frecuencia est&#225;n interconectadas estructuralmente por tractos de sustancia blanca conocidos &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0565">Van den Heuvel et al&#46;&#44; 2009b</a>&#41;&#46; Esto sugiere la existencia de un n&#250;cleo estructural general de redes en estado de reposo&#44; lo cual respalda el concepto de un v&#237;nculo general entre la conectividad estructural y la funci&#243;n a escala de todo el cerebro &#40;<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0145">Damoiseaux y Greicius&#44; 2009&#59; Hagmann et al&#46;&#44; 2008&#59; Honey et al&#46;&#44; 2009</a>&#41;&#46; Sin embargo&#44; aunque la organizaci&#243;n funcional y estructural de la red cerebral est&#225;n probablemente relacionadas&#44; no pretendemos sugerir en modo alguno que haya una relaci&#243;n de uno a uno&#59; la relaci&#243;n exacta no se conoce todav&#237;a &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0100">Bullmore y Sporns&#44; 2009</a>&#41;&#46; La red cerebral estructural debe facilitar una enorme cantidad de configuraciones funcionales&#44; pero no se sabe todav&#237;a de qu&#233; forma lo hace&#46; Esto hace necesaria la realizaci&#243;n de futuros estudios de las redes estructurales y funcionales para examinar de qu&#233; manera la red cerebral estructural es capaz de actuar como base para los patrones de activaci&#243;n funcional r&#225;pidamente cambiantes de las redes funcionales &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0100">Bullmore y Sporns&#44; 2009</a>&#41;&#46;</p></span><span id="sec0045" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle">Examen de la organizaci&#243;n de la red cerebral</span><span id="sec0050" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle">An&#225;lisis de grafos</span><p id="par0070" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Hasta ahora&#44; el enfoque principal de esta revisi&#243;n ha sido el examen de las conexiones funcionales espec&#237;ficas entre regiones corticales concretas&#46; Sin embargo&#44; recientemente se han producido nuevos avances en las t&#233;cnicas de an&#225;lisis del estado de reposo que han puesto de manifiesto la posibilidad de examinar la estructura global de la red cerebral&#44; manteniendo al mismo tiempo un alto grado de detalle espacial&#44; con el empleo de m&#233;todos de an&#225;lisis de grafos&#46; Tiene inter&#233;s se&#241;alar que estos estudios han mostrado que&#44; adem&#225;s de la formaci&#243;n de m&#250;ltiples redes en estado de reposo&#44; el cerebro humano forma una red compleja integrada&#44; que relaciona todas las regiones cerebrales y subredes combin&#225;ndolas en un &#250;nico sistema complejo&#46; El examen de la organizaci&#243;n global de esta red puede aportar nuevas perspectivas &#250;tiles sobre la forma en la que act&#250;a el cerebro humano&#46; &#191;C&#243;mo est&#225;n organizadas las conexiones funcionales entre las regiones cerebrales&#63; &#191;Con qu&#233; grado de eficiencia puede integrar el cerebro la informaci&#243;n de diferentes subsistemas&#63; Y &#191;hay regiones cerebrales que tengan una funci&#243;n especializada en esta comunicaci&#243;n eficiente&#63; La teor&#237;a de grafos aporta un marco de referencia te&#243;rico en el que puede examinarse la topolog&#237;a de las redes complejas&#44; y puede aportar informaci&#243;n importante acerca de la organizaci&#243;n tanto local como global de las redes funcionales del cerebro &#40;<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0100">Bullmore y Sporns&#44; 2009&#59; Sporns et al&#46;&#44; 2004&#59; Stam et al&#46;&#44; 2009&#59; Stam y Reijneveld&#44; 2007</a>&#41;&#46;</p><p id="par0075" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Con el empleo de la teor&#237;a de grafos&#44; las redes cerebrales funcionales pueden definirse como un grafo G<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#61;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#40;V&#44;E&#41;&#44; en donde V es la colecci&#243;n de nodos que corresponden a las regiones cerebrales y E son las conexiones funcionales entre esas regiones cerebrales&#46; En la <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0015">figura 3</a> se presenta de forma esquem&#225;tica una representaci&#243;n de la red funcional cerebral mediante grafos&#46; Dentro de un marco te&#243;rico de grafos de este tipo&#44; los nodos de la red cerebral pueden representarse en forma de regiones &#40;sub&#41;corticales&#44; que pueden ser un reducido n&#250;mero de regiones cerebrales a gran escala basadas en una plantilla cortical predefinida &#40;por ejemplo&#44; la plantilla de Brodmann&#41; o bien v&#243;xeles de RMf&#44; o un enfoque h&#237;brido situado en alg&#250;n punto entre estos dos extremos&#46; En segundo lugar&#44; el nivel de conectividad funcional entre dos regiones se calcula mediante el nivel de correlaci&#243;n entre las series temporales de las dos regiones cerebrales &#40;fig 3b&#41;&#46; El c&#225;lculo del nivel de conectividad funcional entre todos los pares de nodos posibles y la determinaci&#243;n de la existencia de una conexi&#243;n funcional mediante el empleo de un valor de corte umbral predefinido o con el uso de un m&#233;todo ponderado&#44; proporciona una representaci&#243;n mediante grafos de la red funcional cerebral y permite el examen de su organizaci&#243;n con el empleo de la teor&#237;a de grafos &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0015">fig&#46; 3</a>c&#41;&#46;</p><elsevierMultimedia ident="fig0015"></elsevierMultimedia><p id="par0080" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La teor&#237;a de grafos se ha utilizado ampliamente para examinar las propiedades de redes complejas como la de internet&#44; los patrones de vuelo de los aviones y los sistemas biol&#243;gicos&#44; obteniendo informaci&#243;n clave sobre su organizaci&#243;n&#46; En la <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0020">figura 4</a> se explica el concepto de un grafo y algunas de las propiedades clave de &#233;stos&#44; como el coeficiente de agrupamiento&#44; la longitud de la trayectoria caracter&#237;stica&#44; el grado del nodo y la distribuci&#243;n de grados&#44; la centralidad y la modularidad &#40;<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0435">Reijneveld et al&#46;&#44; 2007&#59; Sporns et al&#46;&#44; 2004&#59; Stam y Reijneveld&#44; 2007</a>&#41;&#46; El coeficiente de agrupamiento de un grafo aporta informaci&#243;n acerca del nivel de adyacencia local dentro de un grado&#44; con lo que expresa el grado conexi&#243;n existente entre los nodos adyacentes a un determinado nodo&#46; Esto indica el nivel de conexi&#243;n local de un grafo &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0020">fig&#46; 4</a>b&#41;&#46; Adem&#225;s&#44; la longitud de la trayectoria caracter&#237;stica de un grafo describe la proximidad con la que&#44; en promedio&#44; el grado en el que un nodo de la red est&#225; conectado con cada otro nodo&#44; y aporta informaci&#243;n acerca del nivel de conectividad global de la red y la eficiencia con la que puede integrarse la informaci&#243;n de diferentes sistemas &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0020">fig&#46; 4</a>c&#41;&#46; El grado de un nodo describe el n&#250;mero de conexiones que tiene &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0020">fig&#46; 4</a>d&#41; y aporta informaci&#243;n sobre los nodos altamente conectados que constituyen un n&#250;cleo <span class="elsevierStyleItalic">hub</span> en la red cerebral&#46; Una informaci&#243;n adicional importante sobre la formaci&#243;n de nodos <span class="elsevierStyleItalic">hub</span> en las redes es la que aportan las medidas de centralidad&#44; que indican cu&#225;ntas de las v&#237;as m&#225;s cortas existentes dentro de una red pasan por un nodo espec&#237;fico de &#233;sta&#46; Si un nodo tiene un nivel alto de centralidad&#44; facilita un gran n&#250;mero de los caminos m&#225;s cortos de la red&#44; lo cual indica que desempe&#241;a un papel clave en la eficiencia de comunicaci&#243;n global de dicha red&#46; Adem&#225;s&#44; el nivel de modularidad &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0020">fig&#46; 4</a>e&#41; de un grafo describe el grado en el que los grupos de nodos del grafo est&#225;n conectados con los componentes de su propio grupo&#44; lo cual indica la formaci&#243;n de subredes dentro de la red total&#46; Considerados conjuntamente&#44; estos valores de grafos aportan una informaci&#243;n importante sobre la estructura de una red y pueden indicar una organizaci&#243;n espec&#237;fica&#44; como la de &#171;mundo peque&#241;o&#187;&#44; la de escala libre y&#47;o la modular &#40;v&#46; <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0025">fig&#46; 5</a>&#41;&#46; El uso de la teor&#237;a de grafos aplicada a los datos de neuroimagen es un campo emergente y cada vez se dise&#241;an m&#225;s medidas de organizaci&#243;n de grafos de las que se estudia un posible uso para examinar el conectoma funcional y estructural del cerebro &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0450">Rubinov y Sporns&#44; 2009</a>&#41; &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0100">Bullmore y Sporns&#44; 2009</a>&#41;&#46;</p><elsevierMultimedia ident="fig0020"></elsevierMultimedia><elsevierMultimedia ident="fig0025"></elsevierMultimedia></span><span id="sec0055" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle">Aplicaci&#243;n del an&#225;lisis de grafos a la RMf en estado de reposo&#58; exploraci&#243;n de la red funcional cerebral</span><p id="par0085" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Diversos estudios pioneros han aplicado t&#233;cnicas avanzadas de an&#225;lisis de grafos a los datos de la RMf en estado de reposo &#40;<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0005">Achard y Bullmore&#44; 2007&#59; Achard et al&#46;&#44; 2006&#59; Eguiluz et al&#46;&#44; 2005&#59; Liu et al&#46;&#44; 2008&#59; Salvador et al&#46;&#44; 2005b&#59; Van den Heuvel et al&#46;&#44; 2008c&#59; Van den Heuvel et al&#46;&#44; 2009b</a>&#41;&#44; y ello ha aportado nuevas perspectivas acerca de la organizaci&#243;n general de las redes funcionales del cerebro&#46; Estos estudios de RMf en estado de reposo han indicado una organizaci&#243;n muy eficiente de la conectividad funcional durante el reposo &#40;<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0010">Achard et al&#46;&#44; 2006&#59; Watts y Strogatz&#44; 1998</a>&#41; y han respaldado los resultados obtenidos en estudios de MEG y EEG &#40;<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0040">Bassett et al&#46;&#44; 2006&#59; Micheloyannis et al&#46;&#44; 2006a&#59; Stam&#44; 2004</a>&#41;&#46; Considerados conjuntamente&#44; estos estudios muestran que la red cerebral est&#225; organizada siguiendo un patr&#243;n de organizaci&#243;n de &#171;mundo peque&#241;o&#187; &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0025">fig&#46; 5</a>a&#41;&#46; Se sabe que las redes de &#171;mundo peque&#241;o&#187; tienen un alto nivel de conexiones locales&#44; pero con una distancia de desplazamiento media muy corta &#40;es decir&#44; una longitud de trayectoria baja&#41; entre los nodos de la red&#46; En consecuencia&#44; una organizaci&#243;n de este tipo combina un alto nivel de eficiencia local con un alto nivel de eficiencia global&#46; Estudios recientes han respaldado estos resultados&#44; al mostrar una organizaci&#243;n eficiente de la red cerebral humana tanto a escala regional &#40;<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0005">Achard y Bullmore&#44; 2007&#59; Liu et al&#46;&#44; 2008</a>&#41; como a escala de v&#243;xeles &#40;<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0175">Eguiluz et al&#46;&#44; 2005&#59; Van den Heuvel et al&#46;&#44; 2008c</a>&#41;&#46; Adem&#225;s&#44; se ha sugerido tambi&#233;n que la distribuci&#243;n de conectividad de la red funcional cerebral es diferente de la de una red aleatoria&#44; lo cual hace pensar que dentro de la red funcional cerebral hay algunos nodos &#40;es decir&#44; regiones cerebrales&#41; que pueden tener m&#225;s conexiones que otros&#46; Los estudios regionales&#44; con el empleo de una plantilla anat&#243;mica predefinida para determinar los nodos de la red como regiones cerebrales&#44; han indicado que la probabilidad de que un nodo tenga k conexiones sigue una ley de potencia exponencial truncada &#40;<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0010">Achard et al&#46;&#44; 2006&#59; Liu et al&#46;&#44; 2008</a>&#41;&#46; Por otra parte&#44; los estudios basados en v&#243;xeles&#44; al definir la red cerebral como una red detallada de v&#243;xeles&#44; han sugerido incluso una posible funci&#243;n de ley de potencia de la distribuci&#243;n de la conectividad&#44; lo cual hace posible una organizaci&#243;n de escala libre de las redes funcionales del cerebro &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0025">fig&#46; 5</a>b&#41; &#40;<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0175">Eguiluz et al&#46;&#44; 2005&#59; Fraiman et al&#46;&#44; 2009&#59; Van den Heuvel et al&#46;&#44; 2008c</a>&#41;&#46; Se sabe que las redes de escala libre y las redes de ley de potencia exponencial truncada tienen un alto nivel de resiliencia frente al ataque aleatorio&#44; lo cual indica una organizaci&#243;n de red muy s&#243;lida&#44; que las hace un modelo interesante para la red funcional cerebral &#40;<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0030">Barabasi y Albert&#44; 1999&#59; Barabasi y Bonabeau&#44; 2003</a>&#41;&#46; Sin embargo&#44; una organizaci&#243;n de escala libre es vulnerable a los ataques especializados sufridos por los nodos <span class="elsevierStyleItalic">hub</span> conectados&#46; Esto sugiere la posibilidad de un ataque especializado en nodos <span class="elsevierStyleItalic">hub</span> en las enfermedades que afectan a la conectividad cerebral&#46; El an&#225;lisis de grafos de los datos de la RMf en estado de reposo ha identificado varias regiones <span class="elsevierStyleItalic">hub</span> altamente conectadas en el cerebro humano y se ha planteado la hip&#243;tesis de que estos nodos <span class="elsevierStyleItalic">hub</span> especializados puedan estar afectados en la enfermedad de Alzheimer&#44; causando una disminuci&#243;n de la eficiencia funcional del cerebro en esos pacientes &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0095">Buckner et al&#46;&#44; 2009</a>&#41;&#46; De hecho&#44; resultados recientes obtenidos con MEG han sugerido que un ataque especializado sufrido por nodos <span class="elsevierStyleItalic">hub</span> cerebrales puede dar lugar a una reducci&#243;n de la eficiencia de la red&#44; como se observa en los pacientes con enfermedad de Alzheimer &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0510">Stam et al&#46;&#44; 2009</a>&#41;&#46; En conjunto&#44; el an&#225;lisis de grafos de series temporales en estado de reposo ha sugerido una organizaci&#243;n eficiente de la comunicaci&#243;n funcional en la red cerebral&#44; que indica que el cerebro humano no es tan solo una red aleatoria&#44; sino una red con una organizaci&#243;n optimizada para obtener un alto grado de eficiencia local y global&#46;</p></span></span><span id="sec0060" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle">Relaci&#243;n de la conectividad funcional con la funci&#243;n cognitiva</span><p id="par0090" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Diversos estudios recientes han sugerido una relaci&#243;n directa entre los patrones de conectividad funcional en estado de reposo y la funci&#243;n cognitiva humana&#46; El enfoque principal de estos estudios ha sido el examen de la conducta cognitiva en relaci&#243;n con redes en estado de reposo espec&#237;ficas&#44; principalmente la red del modo por defecto&#46; Se ha sugerido que la actividad y la conectividad de la red del modo por defecto intervienen en la integraci&#243;n del procesado cognitivo y emocional &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0225">Greicius et al&#46;&#44; 2003</a>&#41; y en la vigilancia del mundo que nos rodea &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0250">Gusnard et al&#46;&#44; 2001</a>&#41;&#46; Adem&#225;s&#44; los niveles m&#225;s altos de actividad de la red del modo por defecto se han relacionado con un aumento de la aparici&#243;n de pensamientos independientes de est&#237;mulos &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0385">Mason et al&#46;&#44; 2007</a>&#41;&#46; La red del modo por defecto est&#225; relacionada probablemente con una amplia gama de funciones cognitivas de orden superior y se han sugerido varias posibles funciones de la red del modo por defecto&#44; basadas a menudo en las propiedades funcionales de la red en combinaci&#243;n con su estructura de red estructural espec&#237;fica de regiones cerebrales asociativas relacionadas &#40;<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0090">Buckner et al&#46;&#44; 2008&#59; Buckner y Vincent&#44; 2007</a>&#41;&#46; Las funciones sugeridas para la red del modo por defecto incluyen el soporte del procesado mental interno desconectado del mundo exterior&#44; la relaci&#243;n de experiencias personales almacenadas con el pensamiento sobre eventos futuros y la evaluaci&#243;n de perspectivas alternativas respecto al presente y un papel especial en la vigilancia del mundo exterior &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0250">Gusnard et al&#46;&#44; 2001</a>&#41; &#40;<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0090">Buckner et al&#46;&#44; 2008&#59; Buckner y Vincent&#44; 2007</a>&#41;&#46;</p><p id="par0095" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Por otra parte&#44; adem&#225;s de relacionar la actividad funcional y la conectividad funcional de la red del modo por defecto con la conducta cognitiva&#44; estudios recientes han explorado la relaci&#243;n entre la topolog&#237;a global de las redes funcionales del cerebro y la capacidad cognitiva&#44; utilizando un enfoque de teor&#237;a de grafos &#40;v&#233;ase la secci&#243;n &#171;Examen de la organizaci&#243;n de la red cerebral&#187;&#41;&#46; La organizaci&#243;n de una red est&#225; directamente relacionada con su eficiencia&#44; puesto que la topolog&#237;a define su nivel de robustez&#44; capacidad de integraci&#243;n de informaci&#243;n y capacidad de comunicaci&#243;n &#40;<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0005">Achard y Bullmore&#44; 2007&#59; Bullmore y Sporns&#44; 2009&#59; Buzsaki y Draguhn&#44; 2004&#59; Chen et al&#46;&#44; 2006&#59; Grigorov&#44; 2005&#59; Latora y Marchiori&#44; 2001&#59; Mathias y Gopal&#44; 2001</a>&#41;&#46; De hecho&#44; estudios recientes han sugerido una relaci&#243;n entre la organizaci&#243;n eficiente de la red cerebral y el rendimiento intelectual&#46; Al centrarse en conexiones funcionales espec&#237;ficas&#44; se ha propuesto que el nivel de conectividad funcional de la corteza prefrontal dorsolateral puede asociarse al rendimiento intelectual &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0490">Song et al&#46;&#44; 2008</a>&#41;&#46; Adem&#225;s&#44; en favor de la hip&#243;tesis de la eficiencia neural para explicar el rendimiento intelectual&#44; un estudio reciente ha sugerido la existencia de una relaci&#243;n positiva entre el nivel de eficiencia de las redes funcionales del cerebro y el CI&#44; al mostrar que las redes cerebrales organizadas de manera m&#225;s eficiente correspond&#237;an a los individuos m&#225;s inteligentes &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0560">Van den Heuvel et al&#46;&#44; 2009a</a>&#41;&#46; Es interesante se&#241;alar que&#44; puesto que estos estudios se basaron en registros de la RMf en estado de reposo&#44; y no se obtuvieron durante la realizaci&#243;n de una tarea incluida en la determinaci&#243;n del CI&#44; esto puede indicar que los patrones de conectividad funcional son un predictor potente de la funci&#243;n cognitiva&#46; De hecho&#44; la hip&#243;tesis de que la inteligencia se basa en la eficiencia de integraci&#243;n de la informaci&#243;n &#40;<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0290">Jung y Haier&#44; 2007&#59; Neubauer y Fink&#44; 2009&#59; Van den Heuvel et al&#46;&#44; 2009a</a>&#41; ha sido respaldada tambi&#233;n por los resultados de EEG que han indicado que los pacientes con un mayor nivel de estudios tienen&#44; en promedio&#44; una longitud de trayectoria m&#225;s corta que los que tienen menos estudios &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0400">Micheloyannis et al&#46;&#44; 2006b</a>&#41;&#46; Otros datos en favor de la hip&#243;tesis son los que proceden de estudios estructurales que muestran que la calidad de los tractos de sustancia blanca existentes entre regiones cerebrales asociativas est&#225; relacionada con el rendimiento intelectual &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0125">Chiang et al&#46;&#44; 2009</a>&#41;&#44; as&#237; como con el nivel de organizaci&#243;n global de los tractos de sustancia blanca entre las distintas regiones cerebrales &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0345">Li et al&#46;&#44; 2009</a>&#41;&#46; Considerando estos datos conjuntamente&#44; aunque es demasiado pronto para poder establecer conclusiones&#44; los estudios preliminares citados respaldan el concepto de que la eficiencia de los patrones de conectividad funcional y estructural en el cerebro humano puede estar relacionada con la capacidad cognitiva&#46; Tiene inter&#233;s se&#241;alar el papel crucial de una longitud de trayectoria corta en las redes corticales que se ha observado anteriormente&#44; y que pone de manifiesto que las redes corticales estructurales est&#225;n optimizadas para una distancia de desplazamiento media corta&#44; debido a la existencia de proyecciones importantes a larga distancia &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0295">Kaiser y Hilgetag&#44; 2006</a>&#41;&#46; Esto sugiere que el cerebro humano est&#225; optimizado para un alto nivel de integraci&#243;n de la informaci&#243;n&#44; lo cual conduce posiblemente a un alto CI &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0560">Van den Heuvel et al&#46;&#44; 2009a</a>&#41;&#46; En resumen&#44; los estudios de datos funcionales de la RMf en estado de reposo mediante la teor&#237;a de grafos han se&#241;alado que el cerebro humano est&#225; organizado seg&#250;n una topolog&#237;a de &#171;peque&#241;o mundo&#187;&#44; altamente eficiente y coste-efectiva&#44; con una optimizaci&#243;n hacia un alto nivel de procesado de informaci&#243;n e integraci&#243;n de &#233;sta entre diferentes subsistemas de la red cerebral&#46;</p><span id="sec0065" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle">Conectividad funcional y trastornos cerebrales neurol&#243;gicos y psiqui&#225;tricos</span><p id="par0100" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Hay un conjunto cada vez m&#225;s amplio de estudios que exploran el uso de t&#233;cnicas de RMf en estado de reposo para examinar los posibles efectos de disconectividad funcional de los trastornos cerebrales neurol&#243;gicos y psiqui&#225;tricos&#44; como la enfermedad de Alzheimer &#40;<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0230">Greicius et al&#46;&#44; 2004&#59; Rombouts et al&#46;&#44; 2005</a>&#41;&#44; la depresi&#243;n &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0235">Greicius et al&#46;&#44; 2007</a>&#41;&#44; la demencia &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0445">Rombouts et al&#46;&#44; 2009</a>&#41; y la esquizofrenia &#40;<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0355">Liu et al&#46;&#44; 2008&#59; Whitfield-Gabrieli et al&#46;&#44; 2009&#59; Bluhm et al&#46;&#44; 2007&#59; Garrity et al&#46;&#44; 2007</a>&#41;&#46; La mayor parte de estos estudios se han centrado en la red del modo por defecto&#44; pero algunos estudios recientes han empezado a examinar la organizaci&#243;n global de la red funcional cerebral con el empleo de t&#233;cnicas de an&#225;lisis de grafos&#46; Adem&#225;s&#44; se han descrito tambi&#233;n alteraciones del nivel de conectividad funcional en otras enfermedades cerebrales neurodegenerativas&#44; como la esclerosis m&#250;ltiple &#40;EM&#41; &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0375">Lowe et al&#46;&#44; 2008</a>&#41; y la esclerosis lateral amiotr&#243;fica &#40;ELA&#41; &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0405">Mohammadi et al&#46;&#44; 2009</a>&#41;&#44; en las que se ha observado una alteraci&#243;n de la conectividad funcional en la red del modo por defecto y tambi&#233;n en otras redes en estado de reposo&#46; En conjunto&#44; estos estudios sugieren que las enfermedades neurodegenerativas act&#250;an de manera espec&#237;fica en redes corticales interconectadas&#44; y no en regiones &#250;nicas &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0470">Seeley et al&#46;&#44; 2009</a>&#41;&#46;</p><p id="par0105" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La enfermedad de Alzheimer se ha relacionado con una reducci&#243;n de la conectividad en el modo por defecto&#46; Con el empleo de un m&#233;todo de ICA&#44; los estudios realizados han mostrado una reducci&#243;n de la actividad en estado de reposo en la CCP y el hipocampo&#44; lo cual sugiere una reducci&#243;n de la participaci&#243;n de esas regiones en la red del modo por defecto en los pacientes con enfermedad de Alzheimer &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0230">Greicius et al&#46;&#44; 2004</a>&#41;&#46; Esto ha sido respaldado por la observaci&#243;n de que los pacientes con enfermedad de Alzheimer muestran una reducci&#243;n de la desactivaci&#243;n de la red del modo por defecto en el procesado de la informaci&#243;n de la atenci&#243;n&#44; lo cual sugiere una reducci&#243;n de la actividad en estado de reposo y una reducci&#243;n de la adaptaci&#243;n de la red del modo por defecto en comparaci&#243;n con los controles sanos &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0440">Rombouts et al&#46;&#44; 2005</a>&#41;&#46; Por otro lado&#44; un estudio de an&#225;lisis de grafos de la RMf en estado de reposo revel&#243; una disminuci&#243;n del agrupamiento global de la red cerebral de los pacientes con enfermedad de Alzheimer en comparaci&#243;n con controles sanos igualados en cuanto a la edad&#44; lo cual suger&#237;a una reducci&#243;n de la eficiencia del procesado de la informaci&#243;n local en esta enfermedad &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0520">Supekar et al&#46;&#44; 2008</a>&#41;&#46; Estos resultados respaldan lo indicado por los estudios de MEG de la conectividad funcional en estado de reposo&#44; en los que se ha descrito una disminuci&#243;n de la integridad y la eficiencia de la red cerebral en la enfermedad de Alzheimer &#40;<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0160">De Haan et al&#46;&#44; 2008&#59; Stam et al&#46;&#44; 2009</a>&#41;&#46;</p><p id="par0110" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Casi desde el principio de su definici&#243;n&#44; la esquizofrenia se ha considerado una posible enfermedad de desconexi&#243;n &#40;<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0075">Bleuler&#44; 1911&#59; Kraepelin&#44; 1919</a>&#41;&#46; La esquizofrenia es una enfermedad psiqui&#225;trica grave que se caracteriza por delirios y alucinaciones&#44; p&#233;rdida de las emociones y alteraci&#243;n del pensamiento&#46; Se ha sugerido que en estos s&#237;ntomas subyace una disconectividad funcional generalizada entre las distintas regiones cerebrales &#40;<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0020">Andreasen et al&#46;&#44; 1998&#59; Friston&#44; 1998&#59; Friston y Frith&#44; 1995</a>&#41;&#46; Se sabe que la esquizofrenia tiene efectos aberrantes sobre la sustancia gris y la sustancia blanca&#44; y que los m&#225;s importantes son los que se producen en las regiones frontal y parietal &#40;<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0280">Hulshoff Pol et al&#46;&#44; 2004&#59; Hulshoff Pol et al&#46;&#44; 2001&#59; Van Haren et al&#46;&#44; 2007</a>&#41;&#44; que son regiones que se solapan con las regiones de la red del modo por defecto&#46; As&#237; pues&#44; el examen del estado por defecto y la organizaci&#243;n de la red funcional cerebral en los pacientes esquizofr&#233;nicos puede aportar nuevas perspectivas en cuanto a la alteraci&#243;n de la comunicaci&#243;n cerebral y la conectividad funcional en la esquizofrenia &#40;<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0045">Bassett et al&#46;&#44; 2008&#59; Bluhm et al&#46;&#44; 2007&#59; Kim et al&#46;&#44; 2005&#59; Kim et al&#46;&#44; 2003&#59; Zhou et al&#46;&#44; 2007a&#59; Garrity et al&#46;&#44; 2007</a>&#41;&#46; De hecho&#44; estudios recientes han indicado una conectividad funcional del modo por defecto aberrante en los pacientes con esquizofrenia&#44; y han indicado una disminuci&#243;n de la conectividad funcional entre la corteza frontal medial y el prec&#250;neo&#44; que son regiones clave de esa red &#40;<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0080">Bluhm et al&#46;&#44; 2007&#59; Whitfield-Gabrieli et al&#46;&#44; 2009</a>&#41;&#46; Es interesante observar que tambi&#233;n se han descrito niveles alterados de integridad de la sustancia blanca en la esquizofrenia &#40;<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0325">Kubicki et al&#46;&#44; 2007&#59; Kubicki et al&#46;&#44; 2005&#59; Mandl et al&#46;&#44; 2008</a>&#41;&#44; incluida una disminuci&#243;n de los niveles de organizaci&#243;n microestructural en el tracto del c&#237;ngulo &#40;<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0410">Nestor et al&#46;&#44; 2007&#59; Sun et al&#46;&#44; 2003</a>&#41;&#46; Concretamente&#44; puesto que se sabe que el tracto del c&#237;ngulo de la sustancia blanca interconecta las regiones de CFM y CCP de la red del modo por defecto &#40;<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0240">Greicius et al&#46;&#44; 2008&#59; Van den Heuvel et al&#46;&#44; 2008b</a>&#41;&#44; la alteraci&#243;n de los niveles de conectividad funcional del modo por defecto y la alteraci&#243;n de la integridad del c&#237;ngulo podr&#237;an desempe&#241;ar un papel interactivo en la esquizofrenia&#46; Por otro lado&#44; los estudios realizados han se&#241;alado tambi&#233;n las diferencias espaciales en la red del modo por defecto en los pacientes con esquizofrenia&#44; junto con fluctuaciones de una frecuencia significativamente superior en las regiones del modo por defecto &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0215">Garrity et al&#46;&#44; 2007</a>&#41;&#44; as&#237; como una hiperactividad e hiperconectividad de la red del modo por defecto en los pacientes que se encuentran en la fase temprana de la esquizofrenia &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0590">Whitfield-Gabrieli et al&#46;&#44; 2009</a>&#41;&#46; Estos estudios sugieren un papel importante de la red del modo por defecto en la fisiopatolog&#237;a de la esquizofrenia &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0590">Whitfield-Gabrieli et al&#46;&#44; 2009</a>&#41;&#46; La disconectividad funcional en la esquizofrenia podr&#237;a expresarse en una alteraci&#243;n de la conectividad de conexiones funcionales y&#47;o redes funcionales espec&#237;ficas&#44; pero tambi&#233;n podr&#237;a estar relacionada con una alteraci&#243;n de la organizaci&#243;n de la red funcional cerebral&#46; De hecho&#44; se ha sugerido que los pacientes con esquizofrenia muestran una reducci&#243;n del nivel de eficiencia global de la red cerebral&#44; lo cual hace pensar en una integraci&#243;n aberrante de la informaci&#243;n entre las regiones de la red cerebral en los pacientes esquizofr&#233;nicos &#40;<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0350">Liang et al&#46;&#44; 2006&#59; Liu et al&#46;&#44; 2008&#59; Micheloyannis et al&#46;&#44; 2006a</a>&#41;&#46; Estos estudios han apuntado un papel importante del an&#225;lisis de grafos en el examen de las alteraciones de la red en la esquizofrenia&#46; En especial el examen de la red cerebral con un alto grado de detalle espacial podr&#237;a aportar nuevas perspectivas respecto a las regiones cerebrales que tienen un papel espec&#237;fico en la organizaci&#243;n de la red global en los pacientes con esquizofrenia en comparaci&#243;n con los controles sanos&#46;</p><p id="par0115" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Como se ha mencionado&#44; tambi&#233;n en otras enfermedades degenerativas cerebrales se ha descrito una alteraci&#243;n de los patrones de conectividad funcional&#46; El examen de la relaci&#243;n entre la conectividad funcional y la estructural en la esclerosis m&#250;ltiple &#40;EM&#41; ha indicado una relaci&#243;n directa entre la reducci&#243;n de la conectividad funcional en estado de reposo de regiones de la red motora primaria y la disminuci&#243;n de la organizaci&#243;n microestructural de los tractos de sustancia blanca de interconexi&#243;n del cuerpo calloso &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0375">Lowe et al&#46;&#44; 2008</a>&#41;&#46; Esto apunta a que las reducciones de la integridad de la sustancia blanca pueden tener un efecto directo sobre la conectividad funcional en la red motora primaria&#46; Adem&#225;s&#44; con el empleo de un ICA&#44; los estudios realizados han sugerido una disminuci&#243;n de la conectividad funcional en los pacientes con esclerosis lateral amiotr&#243;fica &#40;ELA&#41; &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0405">Mohammadi et al&#46;&#44; 2009</a>&#41;&#46;</p><p id="par0120" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Estos estudios&#44; centrados en redes espec&#237;ficas o en la organizaci&#243;n global de la conectividad funcional&#44; sugieren que se produce una alteraci&#243;n de los patrones de conectividad funcional en estado de reposo en una amplia gama de enfermedades neurodegenerativas&#46; Los estudios ponen de relieve la importancia de examinar las enfermedades neurodegenerativas como trastornos que afectan a redes cerebrales funcionales y estructurales interconectadas a gran escala&#44; en vez de a regiones cerebrales delimitadas &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0470">Seeley et al&#46;&#44; 2009</a>&#41;&#46;</p></span></span><span id="sec0070" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle">Conclusi&#243;n</span><p id="par0125" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Nuestro cerebro es una compleja red integrada de regiones cerebrales que est&#225;n funcionalmente relacionadas&#46; M&#250;ltiples regiones cerebrales distribuidas en el espacio&#44; pero funcionalmente relacionadas&#44; comparten continuamente informaci&#243;n entre s&#237;&#44; y forman conjuntamente comunidades interconectadas en estado de reposo&#46; Con el empleo de la RMf en estado de reposo podemos explorar las conexiones funcionales de la red cerebral&#44; utilizando m&#233;todos basados en regiones semilla&#44; en ICA o en agrupaciones&#46; Estudios recientes han puesto de manifiesto que la comunicaci&#243;n funcional en el interior del cerebro humano no es s&#243;lo aleatoria&#44; sino que est&#225; organizada seg&#250;n una topolog&#237;a eficiente que combina el procesado de informaci&#243;n local con una integraci&#243;n global eficiente de &#233;sta&#46; Esta integraci&#243;n de la informaci&#243;n puede ser facilitada por regiones <span class="elsevierStyleItalic">hub</span> importantes&#44; seg&#250;n sugiere la observaci&#243;n de distribuciones de conectividad con una tendencia clara de las redes funcionales cerebrales&#46; Es interesante se&#241;alar que las conexiones funcionales m&#225;s pronunciadas son las que se encuentran entre las regiones que se sabe que comparten una misma funci&#243;n&#44; lo cual sugiere que las oscilaciones de la RMf en estado de reposo pueden reflejar una comunicaci&#243;n funcional continuada entre las regiones cerebrales durante el reposo&#46; Se han descrito de manera uniforme unas ocho redes en estado de reposo&#44; que se solapan con las redes primarias motora&#44; visual y auditiva&#44; la red del modo por defecto y redes de atenci&#243;n de orden superior conocidas&#46; Las conexiones funcionales de las redes en estado de reposo tienden a estar intensamente relacionadas con las conexiones estructurales de la sustancia blanca&#44; lo cual sugiere la existencia de un n&#250;cleo estructural subyacente de redes de conectividad funcional en el cerebro humano&#46; Recientemente&#44; el uso de la teor&#237;a de grafos en combinaci&#243;n con la RMf en estado de reposo ha aportado una nueva plataforma para explicar la estructura global de la conectividad funcional local y global en el cerebro humano&#46; Como conclusi&#243;n&#44; los estudios recientes de RMf en estado de reposo en los que se ha examinado la conectividad funcional entre regiones cerebrales han aportado nuevas perspectivas fundamentales sobre la organizaci&#243;n del cerebro humano y proporcionan una nueva plataforma prometedora para examinar las hip&#243;tesis planteadas respecto a los efectos de la disconectividad en las enfermedades cerebrales neurol&#243;gicas y psiqui&#225;tricas&#46;</p></span><span id="sec0075" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle">Papel del patrocinador</span><p id="par0130" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los autores declaran que la fuente de financiaci&#243;n no tuvo influencia alguna en el dise&#241;o del estudio&#44; la interpretaci&#243;n de los resultados ni la redacci&#243;n del manuscrito&#44; ni tampoco en la decisi&#243;n de presentarlo para publicaci&#243;n&#46;</p></span><span id="sec0080" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle">Autor&#237;a</span><p id="par0135" class="elsevierStylePara elsevierViewall">MP y HE dise&#241;aron y redactaron el manuscrito&#46;</p></span><span id="sec0085" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle">Conflicto de intereses</span><p id="par0140" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los autores no tienen conflicto de intereses que declarar&#46;</p></span></span>"
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Información del artículo

ISSN: 11345934
Idioma original: Español

DOI:10.1016/j.psiq.2011.05.001

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