Investigadores de TUM desarrollan nuevos métodos para investigar patrones neuronales en trastornos mentales cognitivos

Prof. Julijana Gjorgijeva y Prof. Simon Jacob

¿Cómo pueden los médicos ayudar a los pacientes que padecen trastornos de salud mental como dolor crónico, depresión y accidente cerebrovascular?

(NOTICIA EN BREVE) Un equipo interdisciplinario de investigadores de TUM está desarrollando nuevos métodos para investigar los patrones neuronales subyacentes a los trastornos mentales cognitivos, como el dolor crónico, la depresión y los accidentes cerebrovasculares. Con la ayuda de nueva tecnología y análisis computacional, modelado e inteligencia artificial de última generación, la red tiene como objetivo encontrar patrones de actividad en el cerebro relacionados con estos trastornos para mejorar las opciones de tratamiento. El equipo está utilizando implantes cerebrales para registrar la actividad de poblaciones de neuronas individuales, mientras que los pacientes con accidentes cerebrovasculares que tienen problemas para producir y comprender el lenguaje resuelven tareas lingüísticas definidas. Luego, los datos se analizan utilizando redes neuronales recurrentes para encontrar patrones que se correlacionen con las (dis)capacidades del lenguaje y construir modelos para redes neuronales más grandes, así como otras funciones cognitivas. El objetivo es formular conceptos más completos de lo que hace un cerebro sano o lesionado y encontrar biomarcadores para el dolor crónico y la depresión.

(COMUNICADO DE PRENSA) MUNICH, 23-Jan-2023 — /EuropaWire/ — Technical University of Munich (TUM), una de las principales universidades de Europa con especialización en ciencias de la ingeniería, ciencias naturales, ciencias de la vida, medicina y ciencias sociales, anuncia que un equipo interdisciplinario de investigadores de la TUM está desarrollando nuevos métodos para investigar los patrones neuronales subyacentes a estas afecciones.

Los médicos y científicos de la Red de Innovación “Neurotecnología en Salud Mental – NEUROTECH” se encuentran en aguas desconocidas. “En muchos campos de la medicina, el progreso tecnológico ha traído muchos beneficios a los pacientes, pero no tanto en las neurociencias. Por eso es nuestro desafío”, dice Simon Jacob, profesor de Neurotecnología Traslacional y coordinador de la red de investigación. Con la ayuda de nueva tecnología y análisis computacional, modelado e inteligencia artificial de última generación, la red tiene como objetivo encontrar patrones de actividad en el cerebro relacionados con trastornos mentales cognitivos, entre otros. Estos resultados deberían ayudar a mejorar las opciones de tratamiento disponibles para pacientes con accidente cerebrovascular con pérdida cognitiva o personas que sufren de depresión o dolor crónico.

Un problema une muchas disciplinas
Los investigadores han creado un entorno científico interdisciplinario único que cubre múltiples aspectos del problema. Esta es una característica de las nuevas Redes de Innovación TUM. Reúnen equipos transdisciplinarios para dar rienda suelta a su creatividad colectiva y experiencia científica para formar campos de innovación de alto potencial en la interfaz de las disciplinas tradicionales. Un punto importante de “NEUROTECH” fue reunir a médicos con experiencia en psiquiatría y neurología junto con científicos de datos, expertos en modelado computacional e ingenieros. “Conocemos los problemas y las necesidades de trabajar con pacientes y, por lo tanto, podemos desarrollar métodos que encajen con las rutinas diarias de las clínicas”, dice Jacob. Además, los neurocientíficos cognitivos y especialistas en los campos de la ética y la política de investigación son miembros activos del equipo.

En el estudio con pacientes con accidente cerebrovascular, se implanta una matriz de microelectrodos (Utah Array) en el cerebro de los participantes del estudio. Registra las actividades neuronales mientras los pacientes están hablando.

Implantes cerebrales para comprender los mecanismos cognitivos
Jacob y su equipo están utilizando implantes cerebrales para profundizar en el desarrollo y la perturbación de la cognición en las redes neuronales. Debido a que el lenguaje es una función cognitiva humana central y, a menudo, se ve muy afectada por las lesiones por accidente cerebrovascular, el equipo decidió comenzar con este tema. Los implantes consisten en pequeños sensores que se insertan en regiones especiales del cerebro de pacientes con accidente cerebrovascular que tienen problemas para producir y comprender el lenguaje. Estos implantes pueden registrar con precisión la actividad de poblaciones de neuronas individuales mientras el paciente resuelve tareas lingüísticas definidas. El equipo internacional, que reúne a jóvenes de Italia, Francia, Turquía, India y China, ya ha logrado un hito clínico importante: la primera implantación fue exitosa y el dispositivo está recolectando datos de alta calidad.

Big Data e IA
Pero, ¿qué tipo de información se oculta en estas enormes cantidades de datos? La científica macedonia Julijana Gjorgijeva, profesora de Neurociencias Computacionales, es la experta en modelado computacional del equipo. Llegó a TUM en 2016 con el programa de carrera MaxPlanck@TUM y ahora es profesora asociada. Una de sus tareas es encontrar patrones en las grabaciones neuronales que se correlacionen con las (dis)capacidades del lenguaje. Basándose en esto, puede construir modelos para redes neuronales más grandes, así como para otras funciones cognitivas.

Gjorgjieva y su equipo utilizan el marco de “redes neuronales recurrentes”. Estos modelos computacionales pueden simular el comportamiento de neuronas reales y las conexiones entre ellas a medida que forman las redes. “Nos permiten modificar y activar o desactivar las conexiones en los modelos de red, como ocurre con las lesiones cerebrales de los pacientes con accidentes cerebrovasculares”, dice. Al entrenar estos modelos con los datos neuronales registrados y el comportamiento cognitivo de los pacientes, pueden formular conceptos más completos de lo que está haciendo un cerebro sano o lesionado.

Prof. Julijana Gjorgijeva y Prof. Simon Jacob discutiendo los resultados de su investigación. Las pantallas muestran la actividad eléctrica de las poblaciones de neuronas registradas en un paciente con accidente cerebrovascular.

Búsqueda de biomarcadores de dolor crónico y depresión
En otros proyectos de red, los datos cerebrales se recopilan mediante electroencefalografía (EEG). En EEG, los pacientes usan un gorro con electrodos que miden las actividades neuronales en la superficie de la piel. Este método no puede resolver neuronas individuales, pero tiene la ventaja de proporcionar una muy buena cobertura espacial del cerebro.

El equipo de investigación ya ha recopilado datos de EEG de cientos de pacientes que sufren de dolor crónico. Con la ayuda de métodos de aprendizaje automático y otros enfoques de IA, ahora están tratando de encontrar patrones cerebrales característicos para el dolor que puedan usarse como biomarcadores para mejorar el diagnóstico y predecir respuestas terapéuticas. Estos resultados y técnicas se transferirán a pacientes con depresión en los próximos pasos. Los trastornos mentales son una carga global cada vez mayor y el equipo de NEUROTECH ha aceptado el desafío de desarrollar herramientas neurotecnológicas de vanguardia para ayudar a estos pacientes.

El artículo ya se publicó en el sitio web “Investigación en Baviera” del Ministerio de Ciencias y Artes del Estado de Baviera:

https://www.research-in-bavaria.de/neurosciences/neurotech-for-mental-disorder

DESCARGO DE RESPONSABILIDAD: La versión en español de este comunicado de prensa es una traducción del comunicado de prensa original, que está escrito en inglés, y es solo para fines informativos. En caso de discrepancia, prevalecerá la versión en inglés de este comunicado de prensa.

Contactos para este artículo:

Prof. Simon Jacob
Technical University of Munich
Professor of Translational Neurotechnology
simon.jacob@tum.de

Prof. Julijana Gjorgijeva
Technical University of Munich
Professor of Computational Neuroscience
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SOURCE: Technical University of Munich