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Perturbar el cerebro permite conocer mejor sus dinámicas durante la vigilia y el sueño profundo

Perturbar el cerebro permite conocer mejor sus dinámicas durante la vigilia y el sueño profundo

Es una nueva aproximación metodológica sólo posible en modelos computacionales que se muestra en un trabajo publicado en la revista NeuroImage del que Gustavo Deco, director del Centro de Cognición y Cerebro, es el primer autor y que firma conjuntamente con miembros de su equipo y con participación internacional.

07.02.2018

De los estudios realizados con técnicas de neuroimagen se ha podido comprobar que el cerebro humano presenta patrones de actividad muy diferentes en estado de vigilia o durante el sueño profundo. Sin embargo, no está claro por qué los estados del cerebro difieren en su complejidad dinámica, por ejemplo en el nivel de integración y segregación de las redes cerebrales a través del tiempo.

Fig. 1Procedure for computing the Perturbative Integration Latency Index (PILI).

Un equipo de investigadores ha ideado una innovadora manera de estudiar la funcionalidad del cerebro humano mediante un protocolo de perturbaciones inducidas sobre un modelo computacional completo del cerebro con el fin de estudiar los mecanismos subyacentes a la estabilidad dinámica de los estados cerebrales.

Este nuevo enfoque permite producir alteraciones in silico que no se podrían hacer in vivo consiguiendo con ello una investigación más profunda de los mecanismos biofísicos subyacentes a los cambios en la complejidad dinámica de los estados del cerebro observada experimentalmente.

El trabajo se ha publicado recientemente en un artículo en la revista NeuroImage del que Gustavo Deco, director del Centro de Cognición y Cerebro (CBC) y profesor de investigación ICREA del Departamento de Tecnologías de la Información y las Comunicaciones (DTIC), es el primer autor. Con él, son coautores del trabajo, Victor M. Saenger y Beatrice Jobst, miembros de su equipo, conjuntamente con investigadores provenientes de varios centros internacionales de Alemania, Dinamarca, EE.UU., Francia, Holanda, Portugal y Reino Unido.

La variable principal del estudio ha sido la disipación de la perturbación inducida utilizando el Índice de Latencia de Integración Perturbativa (PILI), que mide la recuperación de los niveles de integración global de vuelta a la línea de base una vez cesa la perturbación. Aplicando esta aproximación metodológica mediante estos nuevos protocolos, los investigadores han descubierto que el índice de perturbación latente es mayor en estados de vigilia, es decir, que la recuperación es más lenta, que en los de sueño profundo, dado sus dinámicas, lo que corrobora resultados experimentales anteriores.

Los investigadores interpretan los resultados obtenidos diciendo que el cerebro en estado de vigilia trabaja más allá de un equilibrio estable y por eso tarda más en recuperar su estado basal de sincronización después de una perturbación inducida, en comparación con el índice que se obtiene en un estado de sueño profundo. Este nuevo enfoque abre paso a más estudios funcionales del cerebro que, gracias a modelos computacionales, superan las limitaciones éticas experimentales.

En general, la introducción de perturbaciones en modelos computacionales del cerebro completo abre una nueva línea de estudio in silico y permite una investigación más profunda de las propiedades dinámicas de los diferentes estados posibles cerebrales. Según ha comentado Gustavo Deco: "para introducir nuestro modelo hemos restringido nuestro análisis a dos estados cerebrales, vigilia y sueño profundo, pero será muy importante probar este método en otros estados naturales o patológicos como en estado de coma vegetativo, de mínima conciencia , bajo los efectos de la anestesia, o en estados alterados provocados por drogas como morfina, anfetaminas, LSD, etc. ".

Trabajo de referencia:

Gustavo Deco, Joana Cabral , Victor M. Saenger, Melanie Boly, Enzo Tagliazucchi , Helmut Laufs, Eus Van Someren, Beatrice Jobst , Angus Stevne, Morten L. Kringelbach (2018),  “Perturbation of whole-brain dynamics in silico reveals mechanistic differences between brain states”, NeuroImage, vol. 169, pp. 46-56, https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2017.12.009.

 

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