Microvascular Brain Pathology: Correlations Between Diabetes and Lacunar Strokes

Abstract

Listen in: English (British) Español (España) Name: Loading voices… ▶ Listen to Abstract Pause Stop Speed: 0.75x1x 1.25x1.5x

Patología cerebral microvascular: correlaciones entre la diabetes y los infartos lacunares Autores: Delia Reurean-Pintilei - “Stefan cel Mare” University, Suceava (RO) Ilie Onu - Grigore T. Popa University of Medicine and Pharmacy Iasi (RO) Dan Trofin - Grigore T. Popa University of Medicine and Pharmacy Iasi (RO) Andrei Tutu - Grigore T. Popa University of Medicine and Pharmacy Iasi (RO) Gabriela Rusu Zota - Grigore T. Popa University of Medicine and Pharmacy Iasi (RO) Resumen La relación entre la diabetes mellitus (DM) y la patología cerebral microvascular es compleja y no ha sido suficientemente debatida, especialmente en lo que respecta a los infartos lacunares, un importante subtipo de enfermedad cerebral de pequeños vasos (CSVD). La hiperglucemia crónica, la resistencia a la insulina y la disfunción endotelial favorecen la lesión microvascular, a menudo agravada por la coexistencia de hipertensión y dislipidemia. Los estudios de imagen y de cohortes confirman que la DM acelera la progresión de la CSVD y aumenta el riesgo de infartos lacunares, mientras que los tratamientos antihipertensivos y hipolipemiantes pueden modular dicho riesgo. No obstante, el diagnóstico diferencial de las lesiones desmielinizantes cerebrales sigue siendo complejo, especialmente en pacientes jóvenes, ya que la DM aumenta la probabilidad de diagnósticos alternativos vasculares o infecciosos, pero no modifica de manera fundamental los algoritmos diagnósticos o farmacológicos de los síndromes desmielinizantes adquiridos. El diagnóstico diferencial de la esclerosis múltiple también es esencial en pacientes jóvenes con antecedentes autoinmunes. Asimismo, existe una creciente evidencia de que la inteligencia artificial (IA) y el modelado computacional son cada vez más útiles cuando se aplican a la enfermedad cerebrovascular con la DM como factor de riesgo clave, al proporcionar estratificación del riesgo, análisis automatizado de neuroimagen y sistemas de apoyo a la decisión que integran datos multimodales para predecir riesgos, clasificar etiologías y pronosticar resultados, junto con aplicaciones de IA en imagen retiniana y neuroimagen. El análisis de la morfología cerebrovascular impulsado por IA, los marcadores de CSVD y los análisis de imágenes de perfusión están mejorando la capacidad para predecir resultados a corto y largo plazo, incluido el deterioro cognitivo. A pesar de ello, siguen existiendo desafíos relacionados con la estandarización de los datos, la generalización entre distintos subgrupos de pacientes con diabetes, la integración con las historias clínicas electrónicas y las consideraciones regulatorias, que requieren una mayor validación prospectiva multicéntrica. Aunque el tratamiento farmacológico de los pacientes diabéticos con infarto lacunar puede no beneficiarse de un protocolo específico para la diabetes más allá de las recomendaciones estándar, la fisioterapia se mantiene como una herramienta tanto rehabilitadora como preventiva, contribuyendo a la reducción del riesgo microvascular mediante el ejercicio, un mejor control metabólico y la modificación general del estilo de vida. Al mismo tiempo que subraya la necesidad de estudios más amplios y estratificados por diabetes para orientar futuras intervenciones y perfeccionar estrategias terapéuticas personalizadas, la presente revisión narrativa, con énfasis en la inteligencia artificial y el modelado computacional en la enfermedad cerebrovascular relacionada con la diabetes, ofrece una breve visión del nivel actual de conocimiento y de las actualizaciones recientes sobre las correlaciones entre la DM y los infartos lacunares.

The relationship between diabetes mellitus (DM) and microvascular brain pathology is complex and not very well debated, especially when referred to lacunar strokes, a major subset of cerebral small vessel disease (CSVD). Chronic hyperglycaemia, insulin resistance, and endothelial dysfunction drive microvascular injury, often compounded by coexisting hypertension and dyslipidaemia. Imaging and cohort studies confirm that DM accelerates CSVD progression and increases the risk of lacunar strokes, while antihypertensive and lipid-lowering therapies can modulate this risk. Nonetheless, a differential diagnosis of demyelinating lesions of the brain remains complicated, especially in young patients, as DM increases the likelihood of vascular or infectious mimics, but does not fundamentally influence diagnostic or pharmacological algorithms for acquired demyelinating syndromes. The differential diagnosis for Multiple Sclerosis is also essential in young patients with an autoimmune background. There is also growing evidence that artificial intelligence (AI) and computational modelling are increasingly useful when applied to cerebrovascular disease with DM as a key risk factor, by providing: risk stratification, automated neuroimaging analysis and decision-support systems, that integrate multimodal data to predict risks, classify aetiologies and forecast outcomes (along with retinal imaging and neuroimaging AI). AI-driven cerebrovascular morphology analysis, CSVD markers and perfusion imaging analyses are advancing the ability to predict short-term and longer-term outcomes, including cognitive impairment. For all that, challenges still arise throughout data standardisation, generalisability across diabetic subgroups, integration with electronic health records or regulatory considerations that need further prospective multicenter validation. Although pharmacological management in diabetic patients with lacunar stroke may not benefit from a diabetes-specific protocol beyond standard guidelines, physiotherapy stands as both a rehabilitative and preventive tool, contributing to microvascular risk reduction through exercise, improved metabolic control, and overall lifestyle modification. While calling for larger, diabetes-stratified studies to guide future interventions and refine personalised treatment strategies, the following narrative review, with emphasis on an AI and computational modelling in diabetes-related cerebrovascular disease, offers a brief insight into the current level of knowledge and recent updates in the correlations between DM and lacunar strokes.