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Multiscale entropy analysis of retinal signals reveals reduced complexity in a mouse model of Alzheimer's disease
Indexado
WoS WOS:000802776400027
Scopus SCOPUS_ID:85130694415
DOI 10.1038/S41598-022-12208-2
Año 2022
Tipo artículo de investigación

Citas Totales

Autores Afiliación Chile

Instituciones Chile

% Participación
Internacional

Autores
Afiliación Extranjera

Instituciones
Extranjeras


Abstract



Alzheimer’s disease (AD) is one of the most significant health challenges of our time, affecting a growing number of the elderly population. In recent years, the retina has received increased attention as a candidate for AD biomarkers since it appears to manifest the pathological signatures of the disease. Therefore, its electrical activity may hint at AD-related physiological changes. However, it is unclear how AD affects retinal electrophysiology and what tools are more appropriate to detect these possible changes. In this study, we used entropy tools to estimate the complexity of the dynamics of healthy and diseased retinas at different ages. We recorded microelectroretinogram responses to visual stimuli of different nature from retinas of young and adult, wild-type and 5xFAD—an animal model of AD—mice. To estimate the complexity of signals, we used the multiscale entropy approach, which calculates the entropy at several time scales using a coarse graining procedure. We found that young retinas had more complex responses to different visual stimuli. Further, the responses of young, wild-type retinas to natural-like stimuli exhibited significantly higher complexity than young, 5xFAD retinas. Our findings support a theory of complexity-loss with aging and disease and can have significant implications for early AD diagnosis.

Revista



Revista ISSN
Scientific Reports 2045-2322

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Disciplinas de Investigación



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Multidisciplinary Sciences
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Multidisciplinary
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Sin Disciplinas

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Publicaciones WoS (Ediciones: ISSHP, ISTP, AHCI, SSCI, SCI), Scopus, SciELO Chile.

Colaboración Institucional



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Autores - Afiliación



Ord. Autor Género Institución - País
1 Araya, Joaquin Hombre Universidad Santo Tomás - Chile
Universidad de Valparaíso - Chile
2 Garay, Sebastián Hombre Universidad de Santiago de Chile - Chile
3 ROJAS-GARCIA, CARLOS IGNACIO Hombre Pontificia Universidad Católica de Chile - Chile
4 DURAN-SAN MARTIN, CLAUDIA ANDREA Mujer Universidad Adolfo Ibáñez - Chile
5 PALACIOS-VARGAS, ADRIAN GALO Hombre Universidad de Valparaíso - Chile
Instituto de Sistemas Complejos de Valparaíso - Chile
6 CHACON-PACHECO, MAX LEONARDO Hombre Universidad de Santiago de Chile - Chile
7 MEDINA-DAZA, LEONEL EUGENIO Hombre Universidad de Santiago de Chile - Chile
Núcleo Milenio para Aplicaciones de Control y Problemas Inversos - Chile
Millennium Nucleus Appl Control & Inverse Problem - Chile

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Financiamiento



Fuente
ANID/FONDECYT
ANID/Millennium Science Initiative Program
Millennium Science Initiative Program NCN19_161
Basal National Center for Artificial Intelligence CENIA
ANID/Basal National Center for Artificial Intelligence

Muestra la fuente de financiamiento declarada en la publicación.

Agradecimientos



Agradecimiento
This work was partially supported by Grants ANID/FONDECYT 11190822 (L.E.M.), 1210622 (C.D.-A.) and 1200880 (A.G.P.), ANID/Millennium Science Initiative Program NCN19_161 (L.E.M.), ICM-P09-022-F (A.G.P.), ANID/Basal National Center for Artificial Intelligence CENIA FB210017 (C.R), and Grants 2018-AARG-591107, ANID/FONDEF ID20I10152, ANID/Anillo ACT210096 (C.D.-A.).
This work was partially supported by Grants ANID/FONDECYT 11190822 (L.E.M.), 1210622 (C.D.-A.) and 1200880 (A.G.P.), ANID/Millennium Science Initiative Program NCN19_161 (L.E.M.), ICM-P09-022-F (A.G.P.), ANID/Basal National Center for Artificial Intelligence CENIA FB210017 (C.R), and Grants 2018-AARG-591107, ANID/FONDEF ID20I10152, ANID/Anillo ACT210096 (C.D.-A.).

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