‘Redes Cerebrales’

Radio Nacional en el Centro de Tecnología Biomédica: El cerebro

El pasado miércoles 17 de septiembre, Manolo HH y su programa “Vuelta y vuelta”, se trasladaron al centro de Tecnología Biomédica (UPM) con el objetivo de difundir las investigaciones llevadas a cabo en este centro sobre uno de los sistemas más complejos que existen: el cerebro.

 

El programa de Radio Nacional entrevistó a varios de los investigadores que, en el CTB, están realizando estudios tanto experimentales, como teóricos, sobre la estructura, dinámica y función del cerebro. Durante la entrevista pudimos conocer como Angel Merchan intenta desentramar la compleja organización de las conexiones entre neuronas en el cerebro humano. Daniel González-Nieto nos habló sobre como es posible realizar experimentos con ratones para tratar de entender las lesiones producidas por un ictus y como, mediante terapia con células madre, es posible recuperar parte de las propiedades del tejido dañado.

Por otro lado, Irene Sendiña-Nadal explicó como es posible cultivar neuronas, como si de un huerto se tratara, y observar como éstas van creando nuevas conexiones con otras neuronas, formando una red compleja cuya estructura se puede seguir en el tiempo.

 

Radio Nacional visita el Centro de Tecnología Biomédica. Investigadores del CTB dialogan con el presentador Manolo HH sobre la investigación en el cerebro.

 

Fernando Maestú nos habló sobre como se realizan las medidas de magnetoencefalografía en el centro y como nos pueden dar pistas sobre el avance de enfermedades neurodegenerativas. Por su parte, Constantino Méndez comentó como la epilepsia afecta al funcionamiento del cerebro, así como algunas de las propiedades de la amígdala, uno de los órganos más internos (y antiguos) del cerebro. Finalmente, Javier M. Buldú, explicó como todos los datos recogidos en los experimentos pueden ser analizados mediante la teoría de redes complejas, que aúna conocimientos de la dinámica nolineal, la física estadística y la teoría de grafos.

La centralita de Radio Nacional quedó prácticamente colapsada por el gran número de llamadas realizadas por los oyentes, debido al gran interés que genera el conocimiento del cerebro.

Les dejamos a continuación este enlace donde pueden escuchar el programa. Disfruten!

 

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Número Especial sobre las Redes Complejas y el Cerebro.

La Teoría de las Redes Complejas comprende una serie de herramientas metodológicas para el análisis de las propiedades topológicas y dinámicas de un conjunto de sistemas en interacción. Este es el paradigma de los sistemas complejos, donde la interacción entre sus elementos da lugar a fenómenos emergentes que no podrían explicarse mediante el análisis de sus componentes por separado.

 

¿Cómo puede ayudar la Teoría de las Redes Complejas (TRC) a entender mejor el funcionamiento del cerebro? A responder a esta cuestión se dedica el último número de la prestigiosa revista Philosophical Transactions of the Royal Society, en cuya edición han participado investigadores del Centro de Tecnología Biomédica (CTB) de la Universidad Politécnica de Madrid (UPM) junto a colegas de la Universidad de Cambridge.

Este número especial pone el foco de atención en el desarrollo de nuevas metodologías que permitan analizar y comprender mejor los datos experimentales obtenidos del registro de la actividad cerebral, con el objetivo de aumentar nuestro conocimiento sobre la estructura, dinámica y función del cerebro. Concretamente, se centra en la aplicación a las neurociencias de la TRC, la cual combina técnicas de la dinámica no lineal, la física estadística y la teoría de grafos, aportando una nueva perspectiva al análisis del cerebro.

Las redes complejas y el cerebro

La TRC permite estudiar cómo las redes anatómicas cerebrales están organizadas y cómo condicionan los procesos dinámicos que en ellas ocurren. Pero no solo eso, también es posible proyectar la actividad cerebral en una red funcional y estudiar como esta se comporta con el envejecimiento o a medida que una enfermedad neurodegenerativa va avanzando.

Ha transcurrido más de una década desde las primeras aplicaciones de la TRC en neurociencia y, a pesar de que se han alcanzado algunos logros importantes, el potencial de este tipo de estudios corre el riesgo de quedarse en una “eterna promesa”, dado que no ha producido ningún punto de inflexión o cambio radical en la forma en la que se estudia el cerebro. En este número especial de Phil. Trans. se ha querido cristalizar las fortalezas, debilidades, dificultades y posibles futuros avatares de la teoría de redes complejas en las neurociencias, con el fin de comprender si se puede ir un paso más allá de donde se ha llegado.

De izquierda a derecha. 1. Mapa de tractos obtenido a partir de una imagen por tensor de difusión de un cerebro sano. 2. Red cerebral macroscópica, donde cada esfera representa un nodo de la red, resultado de una parcelación cerebral. Las líneas muestran las conexiones funcionales o anatómicas entre los distintos nodos. 3. Red por defecto de un sujeto sano obtenida a partir de una adquisición de resonancia funcional en estado de reposo, es decir, sin enfocar la atención en una tarea. Imagen: cortesía de José Ángel Pineda.

La publicación contiene artículos de revisión crítica, pero también nuevos trabajos con enfoques innovadores en el tratamiento del cerebro como una red compleja, como, por ejemplo, la utilización de potenciales evocados para el estudio de la transmisión de información a través de las conexiones entre regiones cerebrales. También se combinan estudios puramente teóricos, con modelos neuronales, con trabajos experimentales o de neurociencia clínica, cubriendo de esta manera gran parte del amplio espectro de problemas que es posible atacar con este tipo de metodología.

Un futuro prometedor, no exento de grandes retos

Es probable que la TRC aumente en un futuro cercano nuestra capacidad para representar aspectos complejos de la actividad cerebral, como la interacción entre la estructura y la dinámica, o incluso identificar las reglas fundamentales que guiaron la formación del cerebro durante el curso de la evolución. La teoría de redes complejas podría ayudarnos también en la clasificación de enfermedades o en la predicción la dinámica cerebral, tanto a  escalas rápidas, como sucede en la percepción, como en tiempos muy lentos, como ocurre en la evolución. Otro de los grandes retos es el control de la actividad cerebral, con el objetivo de dirigirla hacia regímenes deseados, o incluso para la evaluación del máximo potencial del cerebro, pudiendo ayudar a averiguar lo que se puede aprender y lo que no.

Sin embargo, no existe todavía un desarrollo formal que permita analizar este tipo de problemas que, en algunos casos, no han llegado incluso ni a plantearse. Por ello es fundamental incentivar la colaboración entre teóricos y experimentales, para poder, primero, plantear nuevos retos a los que la TRC podría enfrentarse para, después, desarrollar las herramientas de análisis que permitan resolverlos.  A la vez, no se descarta que, aunque la TRC surgió inicialmente para explicar la formación de otros tipos de redes, la neurociencia podría proporcionar una nueva revolución en la TRC, introduciendo conceptos y métodos inspirados en los procesos que ocurren en el cerebro.

Puede acceder al número especial de ‘Phil. Trans.’ en:

“Complex network theory and the brain”, DAVID PAPO, JAVIER M. BULDÚ, STEFANO BOCCALETTI AND EDWARD T. BULLMORE, Phil. Trans. R. Soc. B. 369, 20130520 (2014).

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El Deterioro Cognitivo Leve bajo una nueva perspectiva

Un equipo de once investigadores del Centro de Tecnología Biomédica de la Universidad Politécnica de Madrid  formado por médicos, neuropsicólogos, ingenieros, físicos y matemáticos, ha dedicado parte del último año a intentar comprender, desde un nuevo punto de vista, cómo el deterioro cognitivo leve (DCL) influye en la compleja red de interacciones entre diferentes zonas cerebrales.

Esta enfermedad se manifiesta mediante pérdidas severas de memoria, tales como no recordar el camino de vuelta a casa o la pérdida repentina del hilo de una conversación. Aunque los individuos que sufren DCL pueden realizar la mayoría de las tareas cotidianas, un porcentaje muy elevado (entre el 10 y el 15% cada año) acaba desarrollando Alzheimer. Es por ello, que la comprensión de esta enfermedad, y sobre todo su evolución, preocupa significativamente.

El trabajo parte inicialmente de medidas de la actividad cerebral de un grupo de pacientes con DCL mediante magnetoencefalografía. Esta técnica permite medir con una alta resolución temporal el campo magnético generado por millones de neuronas situadas en la zona cortical (la más externa) del cerebro. Concretamente, se estudió dicha actividad durante una tarea de memoria, en la que los pacientes debían recordar una serie de letras que se les habían presentado con anterioridad. Seguidamente, se realizó el mismo tipo de experimento en un grupo de sujetos sanos, con el objetivo de comparar los resultados con un grupo de control.

La principal novedad de este trabajo radica en el método de análisis de las mediciones experimentales. Se obtuvieron las redes funcionales cerebrales de todos los sujetos mediante el cálculo de la sincronización entre las distintas zonas cerebrales. Los nodos de la red se correspondían con las diferentes zonas de la corteza cerebral, y las conexiones entre ellas dependían de la forma e intensidad en que estaba sincronizada la actividad electromagnética entre dichas zonas.

 


Fig.1.- Red Funcional de un paciente con Deterioro Cognitivo Leve.

Una vez obtenida la red compleja, su análisis topológico reveló resultados muy interesantes. En primer lugar, se observó que diferentes parámetros de red (camino medio, clustering, alcance, etc…) permitían diferenciar entre los sujetos de ambos grupos (pacientes y controles). Es decir, mediante el análisis topológico de la red funcional se podía detectar qué individuos habían desarrollado la enfermedad y cuáles no, con la suficiente bondad estadística.

Sin embargo, ¿qué nueva información se podía obtener sobre el Deterioro Cognitivo Leve? Es aquí donde el estudio realizó mayores avances. Por un lado, se observó que la red funcional de los sujetos que habían desarrollado la enfermedad se volvía mucho más activa, pero curiosamente lo hacía de manera aleatoria. Una de las sorpresas más significativas fue observar cómo las conexiones a larga distancia se incrementaban más de lo esperado, lo cual reducía el carácter modular de la red funcional.

El cerebro basa su funcionamiento en la combinación de un proceso de segregación de la información (determinadas zonas realizan determinadas tareas) más un proceso de integración (la información se comparte entre varias zonas). Los resultados del estudio mostraron cómo se rompía el sutil balance entre integración y segregación, aumentando en exceso las conexiones funcionales entre lóbulos y diluyendo, de esta manera, el carácter modular de la red.

Este tipo de técnicas de análisis, que se han empezado a utilizar en los últimos años, prometen aportar nuevos puntos de vista sobre distintas enfermedades cerebrales. En el Centro de Tecnología Biomédica de la UPM ya se está trabajando en cómo ligar los resultados obtenidos con la aparición de la enfermedad de Alzheimer en pacientes con DCL.

 

Artículo completo en www.plosone.org:

“Reorganization of Functional Networks in Mild Cognitive Impairment”, J.M. Buldú, R. Bajo, F. Maestú, N. Castellanos, I. Leyva, P. Gil, I. Sendiña-Nadal, J. A. Almendral, A. Nevado, F. del Pozo and S. Boccaletti, PLoS ONE 6(5): e19584. doi:10.1371/journal.pone.0019584.

 

 

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Las Redes Complejas y el Cerebro (II)

Lo prometido es deuda y hoy toca hablar de cómo la Teoría de Redes Complejas nos puede ser de utilidad para caracterizar enfermedades relacionadas con la actividad cerebral y, tal vez, detectarlas antes de que se manifiesten.

Hemos comentado en entradas anteriores como los métodos de análisis de redes nos han permitido obtener nueva información sobre diversos tipos de redes biológicas, tales como las redes de interacción genética, redes de proteínas o redes metabólicas. La aplicación de estas técnicas al análisis de las disfunciones en la actividad cerebral es bastante reciente, ya que no fue hasta el año 2005 cuando aparecieron los primeros artículos sobre cómo una alteración de la estructura de la red funcional podía estar ligada a la manifestación de una determinada patología.

A día de hoy queda mucho por hacer, pero ya disponemos de los primeros resultados en enfermedades como el deterioro cognitivo leve, la esquizofrenia, la epilepsia o el Alzheimer. A pesar de que cada una de estas enfermedades posee sus propias particularidades, todas ellas comparten algo en común: la estructura de las conexiones entre los nodos (ciertas regiones del cerebro) de la red funcional ha variado respecto a la estructura de las redes de sujetos sanos.

¿A qué nos referimos cuando decimos que la estructura de la red varía?

Tradicionalmente, la caracterización de las redes cerebrales se realiza a tres niveles: macroscópico, mesoscópico y microscópico. A nivel macroscópico se estudian propiedades de la red global, como por ejemplo, como de aleatoria es su distribución de conexiones, cual es el número medio de pasos que existen para ir de un nodo a otro o como de densa es la red localmente (mediante el coeficiente de clustering). A nivel mesoscópico lo que se hace es detectar la comunidades existentes dentro de la red (si las hubiera), las cuales consisten en grupos de nodos altamente conectados entre si. Una vez detectada la estructura de las comunidades, se estudia si existe solapamiento entre ellas y cómo es el flujo de información inter-comunitario. Finalmente, a nivel microscópico, se intenta detectar cuales son los nodos centrales (más importantes) de la red, pero no solo aquellos que están más conectados, si no también qué nodos son los responsables de la comunicación entre las distintas comunidades de la red.

Todas estas propiedades pueden medirse en redes funcionales de pacientes que sufran una determinada patología, obtenidas, por ejemplo, mediante magnetoencefalografía durante una tarea cognitiva concreta. A continuación, se pueden buscar las diferencias con los resultados obtenidos en un grupo de individuos sanos.

Figura 1.- Ejemplo de la variación de la estructura de una red funcional debida a una determinada patología: red funcional de un paciente con esquizofrenia (B) y un individuo sano (A). Obtenida de Basset et al., J. Neoroscience, 28, 9239 (2008).

Como comentamos, los resultados publicados hasta la fecha son muy prometedores. En pacientes con esquizofrenia se ha observado como su red funcional se vuelve más aleatoria, perdiendo a la vez la jerarquía observada en las redes de sujetos sanos. En epilepsia los resultados van en la dirección contraria, ya que la red funcional se vuelve más activa y regular, perdiendo la complejidad inherente de las redes cerebrales. En enfermedades que afectan a la memoria, tales como el deterioro cognitivo leve o el Alzheimer, los resultados también son significativos. Se puede observar claramente como los individuos que sufren deterioro cognitivo leve (perdidas severas de memoria) tienden a realizar un sobre esfuerzo para poder realizar cualquier tarea de memoria, lo que resulta en una red funcional más conectada, pero con un mayor coste energético. En pacientes con Alzheimer, por el contrario, se observa un fenómeno de desconexión junto con un aumento del carácter aleatorio de la red.

Este tipo de estudios nos permitirán añadir nueva información a lo (poco) que sabemos sobre las enfermedades cerebrales, sin embargo, no debemos de olvidar nunca la característica fundamental de este tipo de sistemas: cada cerebro es distinto (¿se imaginan lo contrario? Que horror!).

 

PS: Si les interesa el tema, no dejen de visitar este link. También se pueden bajar un seminario impartido por este humilde y desorganizado autor en la UPM, allí encontrarán más información y varias referencias clave.

 

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