Biomarcadores específicos de subtipos de la enfermedad de Alzheimer a partir de conectomas anatómicos y funcionales mediante redes neuronales gráficas

La heterogeneidad está presente en la enfermedad de Alzheimer (EA), lo que dificulta su estudio. Para abordar esto, proponemos un enfoque de red neuronal gráfica (GNN) para identificar subtipos de la enfermedad a partir de imágenes de resonancia magnética (IRM) y escaneos de IRMf. Los subtipos se identifican codificando las imágenes de los pacientes en gráficos cerebrales (a través de redes de similitud cortical) y agrupando las representaciones aprendidas por la GNN. Esta información de subtipos se utiliza para construir gráficos de población para un conjunto de redes locales, cada una produciendo predicciones intermedias que se combinan posteriormente para producir la decisión final del modelo. Usando escaneos de IRM y IRMf de dos conjuntos de datos sobre EA, demostramos que nuestra arquitectura propuesta supera a los métodos existentes. Se identificaron tres subtipos de EA y se encontró que el cuneus izquierdo era un biomarcador consistente a nivel de clase. Los biomarcadores específicos de subtipos producidos por nuestro método revelaron además insights más profundos, incluyendo un subtipo único con una degeneración significativa en la corteza cingulada del istmo izquierdo.