MADRID, 28 Oct. (EUROPA PRESS) -
Un equipo de neurocientíficos de la Universidad de Indiana, en Estados Unidos, ha construido un nuevo modelo de redes cerebrales humanas que arroja luz sobre cómo funciona el cerebro. El modelo ofrece una nueva herramienta para explorar las diferencias individuales en las redes cerebrales, que es fundamental para las clasificaciones de trastornos y enfermedades cerebrales, así como para comprender el comportamiento humano y las capacidades cognitivas.
Según publican en la revista 'Nature Neuroscience', el modelo resalta diferentes estructuras cerebrales (células, grupos de células o regiones específicas) y la serie continua y superpuesta de "conversaciones" entre esas estructuras, que se rastrean en una escala de tiempo más precisa que la que ofrecían otros enfoques.
"El modelo nos da una nueva perspectiva sobre el cerebro que agrega claridad a lo que ya sabemos sobre cómo funciona --explica Richard Betzel, autor principal del nuevo estudio y profesor en el Departamento de Ciencias Psicológicas y Cerebrales de la Facultad de Artes y Ciencias de IU Bloomington--. Destaca nuevas características organizativas que esperamos utilizar en el futuro como herramientas de diagnóstico o como biomarcadores para ciertos trastornos".
Debido a que el nuevo modelo describe vívidamente las diferencias individuales en las redes cerebrales, la firma o huella digital que distingue las redes cerebrales de una persona de otra, los investigadores creen que podría ser útil para clasificar los trastornos y enfermedades cerebrales.
El laboratorio de Betzel ha comenzado a utilizar el modelo en las clasificaciones del trastorno del espectro autista con el investigador de autismo de la IU en psicología y ciencias del cerebro, Dan Kennedy. Trabajando con investigadores del Centro de Investigación de la Enfermedad de Alzheimer de Indiana en la Facultad de Medicina de la IU, el neurocientífico Olaf Sporns ha comenzado a utilizar el modelo en el contexto de la demencia, las tareas de memoria y las tareas ejecutivas, para ver si pueden encontrar un marcador para aquellos en riesgo de enfermedad de Alzheimer.
El modelo también puede ayudar a los investigadores a comprender cómo las redes cerebrales se correlacionan con ciertos tipos de comportamiento o habilidades con respecto a las tareas cognitivas. "Solo hemos arañado la superficie --reconoce Sporns, colaborador de Betzel en el estudio--. Esto es lo que hace que el proyecto sea tan emocionante: hay una sensación de algo nuevo".
Utilizando tres grandes conjuntos de datos preexistentes, los investigadores construyeron su modelo basándose en el trabajo teórico del científico de redes de la IU Yong Yeol Ahn, profesor asociado en la Escuela de Informática, Computación e Ingeniería de IU Luddy.
En lugar de modelar las interacciones entre los "nodos" de la red, cada uno de los cuales representa una estructura cerebral diferente, los investigadores construyeron un modelo del cerebro donde los "bordes", las conexiones entre los nodos, estaban al frente y al centro.
Al dar este paso, "cambiamos el enfoque hacia cómo los pares de regiones del cerebro conversan y se comunican a lo largo del tiempo --explica Betzel--. En lugar de decir que las activaciones en dos partes del cerebro están correlacionadas, obtenemos una señal de la conversación en sí. Nuestras redes nos informan sobre la coactividad, las conversaciones, lo que nadie ha hecho antes".
Continuando con la analogía, Sporns añade que "una forma en que pensamos sobre estas comunidades periféricas es como patrones de cómo las regiones cerebrales se comunican entre sí, como fragmentos de conversación en una habitación llena de gente".
El cambio de los nodos a los bordes agrega capas de complejidad que no estaban presentes en el modelo anterior. El nuevo enfoque centrado en el borde utilizó un total de 200 nodos, o 200 estructuras cerebrales, con 19.900 conexiones entre ellos y analiza los vínculos entre estas conexiones. Los vínculos entre esas 19.990 conexiones superan con creces los 150 millones.
"Si bien es más complicado realizar un seguimiento de tantos números y requiere computadoras más potentes, al observar los datos a través de esta nueva lente se descubren muchas conexiones que antes no podíamos ver --señala Joshua Faskowitz, colaborador y estudiante de posgrado en el laboratorio de Sporns--. Revela relaciones a las que el enfoque tradicional centrado en nodos no habría sido sensible antes".
Una ventaja clave del modelo es la visión que ofrece de una "superposición generalizada", la medida en que cada estructura cerebral participa en múltiples conversaciones en curso. El nuevo modelo representa la multifuncionalidad de las regiones del cerebro, con cada parte del cerebro participando en varias funciones.
"Estamos argumentando que esta superposición generalizada puede ser una característica fundamental del cerebro --resalta Betzel--. Estamos pintando una imagen del cerebro donde hay mucha más interacción de la que habíamos visto antes".