Biomarcadores identificados mediante estudios de EEG para la descripción objetiva del padecimiento de acúfeno, revisión del estado del arte

Autores/as

  • Andrés Álvarez Terríquez Universidad de Guadalajara
  • Ricardo Antonio Salido Ruiz Universidad de Guadalajara
  • David Isaac Ibarra Zárate Tecnológico de Monterrey

Palabras clave:

Acúfeno, Biomarcadores, EEG

Resumen

El acúfeno es un padecimiento descrito como la percepción de un sonido, similar al emitido por un campana, zumbido o silbido, en ausencia de una fuente acústica que lo genere. Los principales métodos utilizados para evaluar esta condición son cuestionarios, escalas visuales análogas o pruebas de audiometría de tono puro, sin embargo, estas no son del todo confiables al obtener resultados que dependen de lo expresado por los pacientes con esta condición. El presente trabajo tiene como objetivo la revisión de diferentes fuentes de información en la búsqueda de trabajos que reporten la identificación de biomarcadores, es decir una medida objetiva a partir de datos de electroencefalografía (EEG) en el estudio del padecimiento de acúfeno. Con base en lo encontrado, se observó que existen una variedad de trabajos que reportan mediante diferentes metodologías una o varias características asociadas al padecimiento de acúfeno; sin embargo, un aspecto que se identificó fue que hoy en día no se han realizado las evaluaciones pertinentes para determinar si una característica pudiera ser considerada un biomarcador, es decir que ésta pueda describir de manera objetiva, precisa y reproducible el padecimiento de acúfeno, lo cual es importante considerar para la propuesta y desarrollo de futuros trabajos.

Citas

Alonso-Valerdi, L. M., Ibarra-Zarate, D. I., Tavira-Sánchez, F. J., Ramírez-Mendoza, R. A., & Recuero, M. (2017). Electroencephalographic evaluation of acoustic therapies for the treatment of chronic and refractory tinnitus. BMC Ear, Nose and Throat Disorders, 17(1), 1-15. https://doi.org/10.1186/s12901-017-0042-z

Asadpour, A., Alavi, A., Jahed, M., & Mahmoudian, S. (2018). Cognitive Memory Comparison Between Tinnitus and Normal Cases Using Event-Related Potentials. Frontiers in Integrative Neuroscience, 12, 1-6. https://doi.org/10.3389/fnint.2018.00048

Asadpour, A., Jahed, M., & Mahmoudian, S. (2018). Brain Waves Evaluation of Sound Therapy in Chronic Subjective Tinnitus Cases Using Wavelet Decomposition. Frontiers in Integrative Neuroscience, 12, 1-7. https://doi.org/10.3389/fnint.2018.00038

Biomarkers Definitions Working Group (2001). Biomarkers and surrogate endpoints: Preferred definitions and conceptual framework. Clinical Pharmacology & Therapeutics, 69(3), 89–95. https://doi.org/10.1067/mcp.2001.113989

Cai, Y., Chen, S., Chen, Y., Li, J., Wang, C. D., Zhao, F., Dang, C. P., Liang, J., He, N., Liang, M., & Zheng, Y. (2019). Altered Resting-State EEG Microstate in Idiopathic Sudden Sensorineural Hearing Loss Patients With Tinnitus. Frontiers in Neuroscience, 13, 1-9. https://doi.org/10.3389/fnins.2019.00443

Campbell, J., Bean, C., & LaBrec, A. (2018). Normal hearing young adults with mild tinnitus: Reduced inhibition as measured through sensory gating. Audiology Research, 8(2), 27-33. https://doi.org/10.4081/audiores.2018.214

Chirakkal, P., al Hail, A. N., Zada, N., & Vijayakumar, D. S. (2020). COVID-19 and Tinnitus. Ear, Nose & Throat Journal, 100(2_suppl), 160S-162S. https://doi.org/10.1177/0145561320974849

Curet, C., & Roitman, D. (2016). TINNITUS – EVALUACIÓN Y MANEJO. Revista Médica Clínica Las Condes, 27(6), 848-862. https://doi.org/10.1016/j.rmclc.2016.11.017

Eggermont, J. J., & Roberts, L. E. (2012). The Neuroscience of Tinnitus: Understanding Abnormal and Normal Auditory Perception. Frontiers in Systems Neuroscience, 6, 1–4. https://doi.org/10.3389/fnsys.2012.00053

Espinosa-Sánchez, J. M., Heitzmann-Hernández, T., & López-Escámez, J. A. (2014). Pharmacotherapy for tinnitus: much ado about nothing. Rev Neurol. 59(4), 164–74.

Henry, J. A., Zaugg, T. L., Myers, P. J., & Schechter, M. A. (2008). Using Therapeutic Sound With Progressive Audiologic Tinnitus Management. Trends in Amplification, 12(3), 188-209. https://doi.org/10.1177/1084713808321184

Langguth, B., Kreuzer, P. M., Kleinjung, T., & De Ridder, D. (2013). Tinnitus: causes and clinical management. The Lancet Neurology, 12(9), 920–930. https://doi.org/10.1016/s1474-4422(13)70160-1

Mohagheghian, F., Makkiabadi, B., Jalilvand, H., Khajehpoor, H., Samadzadehaghdam, N., Eqlimi, E., & Deevband, M. R. (2019). Computer-Aided Tinnitus Detection based on Brain Network Analysis of EEG Functional Connectivity. Journal of Biomedical Physics and Engineering, 9(6), 687-698. https://doi.org/10.31661/jbpe.v0i0.937

Nascimento, I. P., Almeida, A. A., Diniz, J., Martins, M. L., Freitas, T. M. M. W. C., & Rosa, M. R. D. (2018). Tinnitus evaluation: relationship between pitch matching and loudness, visual analog scale and tinnitus handicap inventory. Brazilian Journal of Otorhinolaryngology, 85(5), 611-616. https://doi.org/10.1016/j.bjorl.2018.05.006

Searchfield, G. D., Durai, M., & Linford, T. (2017). A State-of-the-Art Review: Personalization of Tinnitus Sound Therapy. Frontiers in Psychology, 8, 1-11. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2017.01599

Sedley, W., Friston, K. J., Gander, P. E., Kumar, S., & Griffiths, T. D. (2016). An Integrative Tinnitus Model Based on Sensory Precision. Trends in Neurosciences, 39(12), 799-812. https://doi.org/10.1016/j.tins.2016.10.004

Strimbu, K., & Tavel, J. A. (2010). What are biomarkers? Current Opinion in HIV and AIDS, 5(6), 463-466. https://doi.org/10.1097/coh.0b013e32833ed177

Zhang, X., Jiang, Y., Zhang, S., Li, F., Pei, C., He, G., Ao, M., Yao, D., Zhao, Y., & Xu, P. (2021). Correlation Analysis of EEG Brain Network With Modulated Acoustic Stimulation for Chronic Tinnitus Patients. IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering, 29, 156–162. https://doi.org/10.1109/tnsre.2020.3039555

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Publicado

2022-09-15

Cómo citar

Álvarez Terríquez, A., Salido Ruiz, R. A., & Ibarra Zárate, D. I. (2022). Biomarcadores identificados mediante estudios de EEG para la descripción objetiva del padecimiento de acúfeno, revisión del estado del arte. ReCIBE, Revista electrónica De Computación, Informática, Biomédica Y Electrónica, 11(1), B1–12. Recuperado a partir de http://recibe.cucei.udg.mx/index.php/ReCIBE/article/view/240