Impacto da fisiologia sistêmica na conectividade cerebral funcional com fNIRS NIRS Latam NIRS

Impacto da fisiologia sistêmica na conectividade cerebral funcional com fNIRS

O estudo da conectividade cerebral funcional durante o estado de repouso tem ganhado muita atenção devido à sua simplicidade e potencial em prover informações valiosas sobre distúrbios cerebrais. Nessa direção, a técnica fNIRS se destaca por seu baixo custo, portabilidade e flexibilidade, permitindo a investigação de diferentes populações, como bebês e pacientes na beira do leito. Apesar de promissora, a fNIRS sofre contaminações fisiológicas sistêmicas de origem extra cortical, que limitam a intepretação dos resultados obtidos com a técnica, uma vez que não se pode afirmar se os resultados observados refletem mudanças neurais ou apenas flutuações da fisiologia sistêmica. Através de medidas da hemodinâmica do escalpo e medidas complementares e contínuas de batimento cardíaco, pressão arterial e quantidade de CO2 expirado, é possível caracterizar o efeito da fisiologia sistêmica no sinal de fNIRS. Nesta apresentação pretendo mostrar nossos últimos resultados mostrando que as contaminações sistêmicas superestimam a conectividade funcional cerebral durante o repouso, aumentando a variabilidade entre os voluntários e também ao longo do tempo para um mesmo indivíduo. Por fim, devo discutir as redes do estado de repouso obtidas com fNIRS, e compará-las com as redes frequentemente reportadas na literatura de fMRI.

El estudio de la conectividad funcional del cerebro durante el estado de reposo ha ganado mucha atención debido a su simplicidad y potencial para proporcionar información valiosa sobre los trastornos cerebrales. En este sentido, la técnica fNIRS destaca por su bajo costo, portabilidad y flexibilidad, permitiendo la investigación de diferentes poblaciones, como lactantes y pacientes a pie de cama. Aunque prometedor, el fNIRS adolece de contaminación fisiológica sistémica de origen extracortical, lo que limita la interpretación de los resultados obtenidos con la técnica, ya que no se puede decir si los resultados observados reflejan cambios neurales o solo fluctuaciones en la fisiología sistémica. Mediante mediciones de la hemodinámica del cuero cabelludo y mediciones complementarias y continuas de la frecuencia cardíaca, la presión arterial y la cantidad de CO2 expirado, es posible caracterizar el efecto de la fisiología sistémica en la señal fNIRS. En esta presentación, pretendo mostrar nuestros últimos resultados que muestran que las contaminaciones sistémicas sobreestiman la conectividad funcional del cerebro durante el descanso, aumentando la variabilidad entre voluntarios y también a lo largo del tiempo para el mismo individuo. Finalmente, debo discutir las redes de estado de sueño obtenidas con fNIRS y compararlas con las redes reportadas frecuentemente en la literatura de fMRI.


Sérgio Novi é bacharel em Física pela Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) e está concluindo o seu Doutorado em Física na mesma instituição. Desde 2013 trabalha com o desenvolvimento de metodologias e aplicações da técnica de fNIRS em Neurociências, com especial foco no aumento da reprodutibilidade da técnica tanto no nível individual como entre indivíduos. Suas contribuições mais recentes incluem o desenvolvimento de algoritmos para a remoção de artefatos de movimento, incorporação de informação anatômica para auxílio de medidas de fNIRS e remoção de contaminações sistêmicas no sinal de fNIRS.

Sérgio Novi es licenciado en Física por la Universidad Estatal de Campinas (UNICAMP) y está concluyendo su Doctorado en Física en la misma institución. Desde 2013 trabaja en el desarrollo de metodologías y aplicaciones de la técnica fNIRS en Neurociencias, con especial foco en incrementar la reproducibilidad de la técnica tanto a nivel individual como entre individuos. Sus contribuciones más recientes incluyen el desarrollo de algoritmos para la eliminación de artefactos de movimiento, la incorporación de información anatómica para ayudar en las mediciones de fNIRS y la eliminación de la contaminación sistémica en la señal fNIRS.