磁共振成像是診斷和監測神經退行性疾病的最靈敏，最可靠的技術。通過獲得的圖像，臨床醫生可以對大腦進行完整的解剖分析，并檢測特定區域的萎縮。然而，圖像的檢查通常是目視的，這意味著直到損害已經發生之前，才能檢測到肉眼不可見的某些神經跡象。
Bellvitge生物醫學研究所(IDIBELL)和巴塞羅那大學(UBNeuro)神經科學學院的EstelaCámara博士與Alicia Palomar一起設計了一種計算機程序，可以輕松，快速地定量分析磁共振圖像。并適應任何腦部疾病。該程序稱為SeSBAT(單受試者大腦分析工具箱)，集成了圖像分析協議，該協議可以測量大腦特定區域的體積或對其進行一般性探查，并檢測出肉眼看不見的細微變化，從而可以預測患上腦膜炎的風險。發生退行性疾病。
SeSBAT為鑒定新的生物標志物打開了大門，以改善神經退行性疾病的早期發現和監測。由于它是定量分析，因此能夠識別在出現癥狀之前發生的大腦解剖結構變化。
通過這種類型的集成分析，可以從單個個人中提取數據，從而避免了與團隊一起工作的個體差異。這使得可以隨時間推移對患者進行個性化監視，這對于確定某些藥物在臨床試驗中的功效或監視處于發生神經退行性疾病風險的人們非常有用。
Cámara博士的團隊已測試了該新工具在亨廷頓氏神經退行性疾病患者的磁共振成像中的準確性。結果發表在《系統神經科學前沿》雜志上，表明該工具能夠識別那些處于疾病早期階段的患者，甚至尚未出現最初癥狀的患者。
卡馬拉博士說，這是一個非常通用的程序，可以針對每種類型的神經退行性疾病或項目進行調整和個性化。Cámara的小組正在尋求與有興趣將這項技術應用于其項目的小組的新合作。同樣，該工具可以輕松地應用于常規臨床實踐，從而可以對MRI圖像進行更深入的分析，并對神經退行性疾病的患者進行更準確的管理。
