Observación de la actividad funcional del cerebro humano


Observación de la actividad funcional del cerebro humano
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Entender el funcionamiento del cerebro humano es uno de los mayores retos científicos en la actualidad. El área del conocimiento que engloba su estudio es conocida como neurociencias, y es un área multi y transdisciplinaria que requiere equipos de científicos conformados por médicos, físicos, matemáticos e ingenieros, entre otros. El estudio del cerebro necesita de su conocimiento en los niveles estructural (o anatómico) y metabólico (o funcional); partes íntimamente relacionadas a través del proceso evolutivo, para observar el sistema nervioso y, en particular su órgano estrella, el cerebro; la herramienta primordial es la neuroimagen, pues, la generación, procesamiento e interpretación de neuroimágenes es tan compleja que es una ciencia de por sí. A los autores de esta breve reseña nos gustaría transmitir al lector la idea de por qué la observación de la actividad cerebral debe ser necesariamente transversal a las disciplinas clásicas y cómo la observación de dicha actividad a través de las neuroimágenes ya es inabarcable si no se hace mediante la sinergia holística de las diferentes modalidades de neuroimagen (cuadro 1).

CUADRO 1. Alternativas de neuroimagen

Existen diferentes modalidades de neuroimagen que utilizan procesos tanto electromagnéticos como mecánicos; sin ser exhaustivos, podemos mencionar algunas de las más populares:

  • La veterana ElectroEncefaloGrafía (EEG), con más de un siglo de historia, y que observa la actividad eléctrica.
  • La versátil resonancia magnética (MRI – Magnetic Resonance Imaging) que mide el tiempo de relajación asociada a la propiedad de spin de los átomos y que, según se use, permite obtener imágenes tanto estructurales como funcionales. 
  • Magnetoencefalografía (MEG), que explora la precisión del campo magnético asociado a la actividad eléctrica.
  • La Tomografía de emisión de positrones (PET – Positron Emission Tomography), que, mediante el uso de trazadores radioactivos y con tecnología de rayos X, permite la observación de procesos fisiológicos y neurofarmacológicos.
  • La Tomografía computarizada de emisión de un fotón (SPECT -Single-Photon Emission Computed Tomography) aprovecha la propia desintegración de rayos gamma de radionucleidos dentro del cuerpo con usos similares a PET.

 

Además, cada una de ellas podría ser subdividida en otras varias submodalidades con diferente alcance y capacidades, como las neuroimágenes ópticas que pueden lograr su objetivo de modo ex-vivo. En el caso de las submodalidades ex-vivo, contamos con técnicas como la nanoscopía STED, acreedora de un premio Nobel y que nos ha permitido ir más allá del límite de difracción de Abbe, además de la observación a nivel molecular; la optogenética, que nos ha ofrecido la observación de la actividad genética mediante pulsos de luz dirigidos a moléculas previamente ligadas a los genes; o la novedosa CLARITY, que diluye las membranas celulares principales responsables de la dispersión de la luz sustituyéndolas por un andamiaje sintético y de forma efectiva, volviendo al cerebro transparente. En el caso de las submodalidades in-vivo, contamos con variantes como la espectroscopía de difusión de onda, que es un caso particular de espectroscopía de correlación difusa (DCS) basada en el moteado, o en espectroscopía de absorción como es la espectroscopía funcional en el infrarrojo cercano (fNIRS). 

Células de Schwann

     Y esto es sólo por mencionar algunas: por ejemplo, fNIRS a su vez cuenta con más sub-submodalidades, como la de onda-continua (CW-fNIRS), la basada en modulación frecuencia (FD-fNIRS) o la resuelta en tiempo (TRS-fNIRS). Y podríamos seguir; por ejemplo, dependiendo del pulso, la modulada en frecuencia puede ser usada potencialmente (aunque sólo tenemos evidencia in vitro) para escuchar la llamada señal óptica rápida que en inglés a veces se identifica con el sugerente acrónimo de EROS (Event Related Optical Signal o Eventos Correlacionados con Señales Ópticas, en español).
     Cada una de las neuroimágenes permiten observar diferentes aspectos de la anatomía y función del cerebro, además de hacerlo con diferente resolución espacial y temporal. Todas y cada una de las modalidades y submodalidades de neuroimagen son necesarias y complementarias; no hay una que sea mejor que otras o que por sí sola sea suficiente para descifrar al cerebro. La riqueza de la información es tanta, y la interpretación asociada a cada mecanismo de formación y reconstrucción tan compleja que, cuando un grupo realiza investigación en neuroimágenes, a menudo debe especializarse en una única sub-submodalidad. En algunos casos, aún seguimos mejorando nuestro conocimiento de la ciencia básica, pero en otros quizá la mayoría ya tenemos un conocimiento adecuado de la ciencia básica asociada y la limitación es meramente tecnológica.
     A fin de extraer conocimiento útil de las neuroimágenes —proceso conocido como interpretación— es necesario entender el ciclo de vida de la información; es decir, las transformaciones físico-matemáticas sufridas por la información adquirida, sin olvidar el propio conocimiento anatómico y fisiológico. En lo referente a esto último, el conocimiento del juego físico-químico subyacente a la actividad metabólica neuronal incluyendo la propia respiración a través del ciclo de Krebs en la mitocondria y la hemodinámica acoplada, el intercambio de iones en las neuritas para la transmisión del potencial de acción, o el complejo y rico lenguaje de comunicación interneuronal mediado por los neurotransmisores, es indispensable para la correcta interpretación de la neuroimagen.

     La interpretación requiere, además, comprender los principios de organización de la función cerebral tanto espaciales (integracionales y segregacionales) como temporales (procesos plásticos de diferente índole, ya sea guiados por la experiencia o por el propio desarrollo neurológico). También necesita entender las responsabilidades de las otras células del sistema nervioso que apoyan la labor de transmisión y procesamiento de la información que llevan a cabo las neuronas; astrocitos, oligodendrocitos, células de Schwann (las que recubren las neuronas) y glía en general (ependimocitos, microglía, etc).
     En lo referente al manejo de la información, el procesamiento y análisis computacional y estadístico posterior de la neuroimagen requiere del entendimiento del proceso de formación, adquisición y reconstrucción de la información, así como de las suposiciones añadidas, consecuencia del diseño experimental y ¡la propia reducción de los datos! Cualquiera que sea el caso, común a todas las neuroimágenes, como común a cualquier proceso de imagenología, está la necesidad de una fuente de radiación, aunque ésta puede ser, en algunos casos, interna al tejido y de un sistema de sensado de la radiación que abandona el tejido. La combinación de fuentes de las fuentes de radiación y el arreglo de los sensores da lugar a geometrías de sensado que ya son específicas a cada tipo de neuroimagen. Como cualquier sistema, tanto los emisores como los detectores exhiben comportamientos que no necesariamente son óptimos en algún sentido ideal. A esto hay que añadir el desgaste y la fatiga de los componentes del sistema de adquisición de la neuroimagen y las pérdidas en el proceso de digitalización de la información. Las pérdidas de información y la propagación de errores son un reto durante la reducción de datos. 
     Los grupos de investigación en el área neuroimágenes a menudo incluyen expertos en cada una de las diferentes partes del proceso. Por ejemplo, nuestro grupo que en términos relativos a otros grupos que trabajan en neuroimágenes es pequeño, acomoda a ópticos, computólogos, matemáticos e ingenieros; unos somos expertos en la parte instrumental; otros, en la matemática de la reconstrucción; unos aportan su experiencia en el desarrollo de los algoritmos de análisis, y otros, en la imagenología biomédica. Grupos más grandes a lo largo del mundo tienen especialistas en otros apartados. Quien es experto en una determinada modalidad de neuroimagen no necesariamente conoce los principios básicos de las otras. El experto en computación neurocientífica casi con seguridad carece de formación en radiología. Quien proviene de física médica no tiene por qué saber las implicaciones de los modelos estadísticos. A veces la especialización es tan fuerte que quien es experto en un circuito cerebral, no necesariamente conoce otros circuitos. Es casi inconcebible hoy día que un solo científico fuese capaz de dominar todas las aristas que requiere la observación de la actividad funcional del cerebro humano.

Tracografía


     Queremos cerrar este artículo ofreciendo el típico dato que puede condensar el mensaje de por qué observar el cerebro y su actividad es un reto tan apasionante como complejo científicamente al punto que ninguna disciplina clásica por sí sola lo puede abarcar. Se estima que el cerebro humano promedio tiene aproximadamente 86 mil millones de neuronas (más que estrellas tiene la galaxia), con 1014 conexiones sinápticas. Además, es un sistema complejo cuyo comportamiento global surge mediante las llamadas propiedades emergentes del comportamiento relativamente sencillo de sus componentes individuales. 
     Del mundo de las partículas subatómicas a la formación de conciencia, el viaje nos lleva a través de la física, la química, la biología, de nuevo a la física y la ingeniería, a las matemáticas y sus hijas: computación y estadística, y de aquí a la medicina y la psicología. La neurociencia es, probablemente, el área de investigación más activa en México: desde el estudio del comportamiento de neuronas individuales, pasando por el estudio de cerebros simples de animales, llegando a estudiar y observar (como nosotros) cerebros humanos, hasta el estudio complejo de la neuropsicología en grupos grandes de personas o animales. Parecería que el neurocientífico pudiera llegar a ser el Da Vinci del siglo XXI. 

Glosario   
  • Nanoscopía: microscopía con resolución en el rango de nanómetros.
  • STED: (del inglés “Stimulated emission depletion”), es una técnica de nanoscopía basada en superresolución mediante la deactivación de fluoróforos minimizando el área de iluminación en el punto focal.
  • Espectroscopia de correlacion difusa: (DCS): e studio de la respuesta en color de la luz esparcida por una superfifie rugosa usando la información de fase de la luz.
  • Células de Schwann: son células gliales que se encuentran en el sistema nervioso periférico que acompañan a las neuronas durante su crecimiento y desarrollo de su función.
  • Límite de difracción de Abbe: es un límite práctico de resolución de los sistemas ópticos determinado por la relación entre la función de dispersión de punto, la longitud de onda de la radiación y el índice refractivo del medio.
  • La neuroimagen es la herramienta principal con la que contamos para observar el cerebro. Varias técnicas se usan tanto en investigación como en hospitales para hacerlas.
  • La neuroimágen es transversal a muchas de las disciplinas científicas tradicionales.
  • Las neurociencias constituyen, quizás, el área más activa y con mayor número de publicaciones científicas en México.
  • La reciente técnica de ultrasonido funcional (fUS) es capaz de estudiar la hemodinámica cerebral a partir del uso de ondas mecánicas.
  • La neuroimagen óptica (DOI – Diffuse Optical Imaging) usa la óptica para investigar el cerebro, y es una técnica en la cual se especializa nuestro grupo.
Carlos G. Treviño Palacios

Es Físico por la UNAM y Doctor por la Universidad del Centro de la Florida (UCF) EUA. Es Investigador en el INAOE, desde 1998, miembro de la Academia Mexicana de Ciencias (AMC), la Academia Mexicana de Óptica (AMO) y la Sociedad Mexicana de Física (SMF). Es miembro del SNI (II). Cuenta con poco más de 100 publicaciones entre artículos, memorias en extenso y capítulos de libro. Su área de especialidad es el estudio y construcción de láseres y, desde hace poco más de 10 años, ha desarrollado instrumentación para aplicaciones médicas en los campos de las neurociencias y la oftalmología. C. e.:carlost@inaoep.mx

Felipe Orihuela Espina

Es Doctor por la University of Birmingham, Reino Unido, es Investigador de la Coordinación de Ciencias Computacionales del INAOE y miembro de la Academia Mexicana de Computación. Actualmente es SNI I, y cuenta con más de 30 artículos en revista JCR, 4 capítulos de libro, 30 artículos en-extenso de conferencia internacional, así como más de 50 resúmenes en conferencias internacionales arbitradas. Como investigador principal ha obtenido fondos de investigación cercanos a 7 millones de pesos, participando además como co-investigador en otros muchos proyectos. Su línea de investigación principal es la interpretación de neuroimágenes. 
C. e.: f.orihuela-espina@inaoep.mx

Javier Herrera Vega

Es estudiante de Doctorado en Ciencias Computacionales, en el INAOE. Su línea de investigación se centra en el área de reconstrucción de la neuroimagen óptica funcional. Durante sus estudios doctorales realizó una estancia de investigación en la University College London (UCL), en el Biomedical Optics Research Laboratory (BORL). Es autor de publicaciones en conferencias nacionales e internacionales en el área de fNIRS, así como de otros temas de computación. Ha participado en diferentes proyectos de investigación en áreas de minería de datos, aprendizaje computacional e imagen óptica difusa. 

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