Simulación computacional de los mecanismos de neurodegeneración en la enfermedad de Alzheimer

La enfermedad de Alzheimer (EA) es una de las enfermedades neurodegenerativas más comunes en los países occidentales. El aumento de la esperanza de vida en las últimas décadas junto con la mayor prevalencia de la enfermedad con la edad, hacen que sea uno de los mayores problemas en esta sociedad. A medida que la enfermedad avanza se producen cambios cognitivos, conductuales y funcionales, consecuencia del proceso de neurodegeneración progresivo. Conocer, comprender y caracterizar los mecanismos implicados en este proceso de neurodegeneración es por lo tanto de vital importancia. En este sentido, el objetivo principal de este trabajo es identificar qué mecanismos de neurodegeneración condicionan los patrones de actividad neuronal en la enfermedad de Alzheimer y determinan su evolución. Para poder caracterizar los mismos, se utilizaron dos bases de datos (BBDD) que incluían datos socio - demográficos, variables clínicas y registros de 5 minutos de actividad electroencefalográfica (EEG) espontánea. Cada BBDD estaba formada por controles cognitivamente sanos, pacientes con deterioro cognitivo leve (DCL) debido a EA y pacientes con demencia debida a EA (BBDD del Hospital Universitario Río Hortega de Valladolid: 45 controles, 69 pacientes con DCL y 82 pacientes con EA; y BBDD del proyecto POCTEP: 51 controles, 50 pacientes con DCL y 140 pacientes con EA). Los registros EEG se utilizaron para generar la red neuronal funcional de cada sujeto en base a la medida de conectividad: amplitude envelope correlation (AEC) calculada en la banda de frecuencia alfa (8-13 Hz). Las matrices de conectividad obtenidas se caracterizaron desde diversos puntos de vista: integración, segregación, regularidad y complejidad. Para ello, se emplearon los siguientes parámetros de red: coeficiente de agrupamiento, longitud de camino, densidad, entropía de Shannon y complejidad de Shannon. A partir de las matrices de conectividad y los parámetros de red se simularon varios escenarios posibles de neurodegeneración, concretamente: ataque primario de nodos, ataque secundario de nodos y ataque aleatorio de nodos. Además de los escenarios equivalentes de refuerzo de nodos. Cada escenario se simuló computacionalmente para cada transición de la enfermedad (p.ej. desde controles – grupo de partida – hasta pacientes con DCL – grupo de destino -), cuantificando la diferencia en términos del error cuadrático medio entre los parámetros de red del grupo de destino y del grupo modelado a partir del grupo de partida. Los resultados obtenidos mostraron, en ambas BBDD, que los valores promedio de los parámetros de red de controles, pacientes con DCL y enfermos de EA, procedían de distribuciones con medias estadísticamente diferentes (p<0.05, test de Kruskal – Wallis). La simulación computacional realizada permitió observar que los modelos que presentaban menor diferencia en términos del error cuadrático medio entre los parámetros de red del grupo de destino y del grupo modelado, eran el ataque primario de nodos y el refuerzo secundario de nodos. Replicándose a la X perfección los resultados en las dos BBDD empleadas. En conclusión, los resultados sugieren que el EEG puede ser una herramienta útil para caracterizar la evolución de los patrones neuronales en las diferentes fases de la EA, así como para extraer potenciales biomarcadores.Grado en Ingeniería de Tecnologías de Telecomunicació

Exploring the alterations in the distribution of neural network weights in dementia due to alzheimer’s disease

Producción CientíficaAlzheimer’s disease (AD) is a neurodegenerative disorder which has become an outstanding social problem. The main objective of this study was to evaluate the alterations that dementia due to AD elicits in the distribution of functional network weights. Functional connectivity networks were obtained using the orthogonalized Amplitude Envelope Correlation (AEC), computed from source-reconstructed resting-state eletroencephalographic (EEG) data in a population formed by 45 cognitive healthy elderly controls, 69 mild cognitive impaired (MCI) patients and 81 AD patients. Our results indicated that AD induces a progressive alteration of network weights distribution; specifically, the Shannon entropy (SE) of the weights distribution showed statistically significant between-group differences (p < 0.05, Kruskal-Wallis test, False Discovery Rate corrected). Furthermore, an in-depth analysis of network weights distributions was performed in delta, alpha, and beta-1 frequency bands to discriminate the weight ranges showing statistical differences in SE. Our results showed that lower and higher weights were more affected by the disease, whereas mid-range connections remained unchanged. These findings support the importance of performing detailed analyses of the network weights distribution to further understand the impact of AD progression on functional brain activity.Ministerio de Ciencia e Innovación-Agencia Estatal de Investigación, Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER) - (project PGC2018-098214- A-I00)Comisión Europea y Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER) - (Cooperation Programme Interreg V-A Spain-Portugal POCTEP 2014–20200

Contemporary use of cefazolin for MSSA infective endocarditis: analysis of a national prospective cohort

Objectives: This study aimed to assess the real use of cefazolin for methicillin-susceptible Staphylococcus aureus (MSSA) infective endocarditis (IE) in the Spanish National Endocarditis Database (GAMES) and to compare it with antistaphylococcal penicillin (ASP). Methods: Prospective cohort study with retrospective analysis of a cohort of MSSA IE treated with cloxacillin and/or cefazolin. Outcomes assessed were relapse; intra-hospital, overall, and endocarditis-related mortality; and adverse events. Risk of renal toxicity with each treatment was evaluated separately. Results: We included 631 IE episodes caused by MSSA treated with cloxacillin and/or cefazolin. Antibiotic treatment was cloxacillin, cefazolin, or both in 537 (85%), 57 (9%), and 37 (6%) episodes, respectively. Patients treated with cefazolin had significantly higher rates of comorbidities (median Charlson Index 7, P <0.01) and previous renal failure (57.9%, P <0.01). Patients treated with cloxacillin presented higher rates of septic shock (25%, P = 0.033) and new-onset or worsening renal failure (47.3%, P = 0.024) with significantly higher rates of in-hospital mortality (38.5%, P = 0.017). One-year IE-related mortality and rate of relapses were similar between treatment groups. None of the treatments were identified as risk or protective factors. Conclusion: Our results suggest that cefazolin is a valuable option for the treatment of MSSA IE, without differences in 1-year mortality or relapses compared with cloxacillin, and might be considered equally effective