Machine Learning for Mental Health

📄PUBLICACIÓN | "Cardiometabolic state links neurovascular burden with brain structure and function: evidence from EEG and MRI" en el NeuroImage con la participación de algunos investigadores del proyecto Machine Learning for Mental Health

Este estudio explora cómo la salud cardiometabólica influye en el envejecimiento cerebral con datos multimodales de MRI y EEG. Encontramos que factores como la presión arterial y el metabolismo están relacionados con hipertrofia ventricular y no atrofia hipocampal, además de un aumento en lesiones de sustancia blanca del cerebro y en la excitabilidad eléctrica cerebral. Estos hallazgos sugieren que vías pro-inflamatorias y no necesariamente vías canónicamente relacionadas a neurodegeneración, podrían ser un vínculo clave entre la salud del cuerpo y el deterioro cerebral, tanto estructural como funcional.

Accede al paper acá 👉 https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1053811925003118?via%3Dihub

📄PUBLICACIÓN | "Insights into pathophysiology, biomarkers, and therapeutics in tauopathies: Proceedings of the Tau2024 Global Conference" en el Alzheimer's & Dementia con la participación de algunos investigadores del proyecto Machine Learning for Mental Health

Presentamos el progreso y los avances en los trastornos cerebrales asociados a taupatías, expuestos en la conferencia global Tau2024, incluyendo aportes desde América Latina y ReDLat.

Accede al paper acá 👉 https://alz-journals.onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/alz.70078

📄PUBLICACIÓN | "Interoception and Social Cognition in Dementias" en Handbook of the Behavior and Psychology of Disease. Springer con la participación de algunos investigadores del proyecto Machine Learning for Mental Health

Proponemos una nueva agenda para estudiar las disfunciones en la cognición social e interocepción en los síndromes de demencia y las condiciones psiquiátricas.

Accede al paper acá 👉 https://link.springer.com/referenceworkentry/10.1007/978-3-031-32046-0_49-1

📄PUBLICACIÓN | "IAltered spatiotemporal brain dynamics of interoception in behavioural-variant frontotemporal dementia" en eBioMedicine con la participación de algunos investigadores del proyecto Machine Learning for Mental Health

Las dinámicas neurales intrínsecas e interoceptivas están alteradas en la demencia frontotemporal, asociándose con comportamientos complejos y atrofia de la red alostático-interoceptiva.

Accede al paper acá 👉 https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2352396425000581

Universidad Adolfo Ibañez BrainLat UAI Universidad de San Andrés Centro de Neurociencias Cognitivas - CNC GERO Atlantic Fellows Trinity College Institute of Neuroscience Lac-Cd Red-Lat Dementia