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Estudian las señales eléctricas del cerebro como biomarcadores de Parkinson

Lunes 23 Diciembre, 2019 en  Ciencia y Tecnología

Un equipo de neurocientíficos argentinos se preguntaron si algunos patrones de la actividad eléctrica neuronal podrían funcionar como un biomarcador de trastornos neurológicos, como la enfermedad de Parkinson y la epilepsia.

parkinson_neuronas

A pesar de que no se ven a simple vista, las neuronas emiten señales eléctricas que pueden ser estudiadas para diagnosticar enfermedades. A veces, al interactuar estas señales oscilatorias pueden modificarse entre sí, como ocurre por ejemplo cuando uno está escuchando música en la radio y hay interferencia.

Salvando las distancias con el mundo de la radiodifusión, un equipo de neurocientíficos dirigidos por Damián Dellavale, investigador del CONICET en el Instituto de Nanociencia y Nanotecnología (INN, CNEA) y docente del Instituto Balseiro (CNEA-UNCUYO), se preguntaron si algunos patrones de la actividad eléctrica neuronal podrían funcionar como un biomarcador de trastornos neurológicos, como la enfermedad de Parkinson y la epilepsia. Los resultados fueron publicados en la revista NeuroImage

El estudio reportó los resultados de un modelo computacional que desarrollaron para estudiar un tipo de fenómeno denominado ‘acoplamiento inter-frecuencia’ o AIF, que ha sido observado experimentalmente en pacientes con la enfermedad de Parkinson. De hecho, la actividad neuronal presenta muchas ondas oscilatorias que dan lugar a diversos tipos de AIF.

“Para tener una imagen conceptual del fenómeno AIF que estudiamos en nuestro trabajo conviene pensar en una señal de amplitud modulada, similar a las utilizadas en radiodifusión, en la que una onda lenta modula la amplitud de otra onda rápida”, explica Dellavale.

“Los resultados reportados en nuestra publicación ayudan a responder algunas preguntas importantes sobre el fenómeno AIF en el contexto de diversas redes neuronales y, en particular, en relación a la red involucrada en la enfermedad de Parkinson, conocida como red de ganglios basales”, agrega el investigador.

Un dato interesante es que el fenómeno AIF ha sido observado en una gran variedad de sistemas físicos, desde la interacción de osciladores biológicos, electrónicos, y mecánicos, pasando por meteoros, hasta algunos fenómenos astronómicos.

“En este sentido, la curiosidad por entender el significado de este fenómeno ha motivado numerosos estudios, entre los cuales se encuentra nuestro trabajo”, señala el investigador.

El modelo matemático que desarrollaron en equipo busca develar los mecanismos mediante los cuales distintas arquitecturas de redes neuronales que forman parte del cerebro dan lugar al fenómeno de AIF.

Osvaldo Velarde, becario del CONICET y estudiante del Doctorado en Física del Instituto Balseiro, destaca que en este artículo proponen una nueva estrategia para el estudio del fenómeno AIF. “Encontramos que el acoplamiento inter-frecuencia emerge por mecanismos comunes a diferentes redes neuronales biológicamente plausibles. Estos mecanismos pueden entenderse como bifurcaciones en la dinámica de la red”.

“Asimismo, respecto a la enfermedad de Parkinson, el trabajo proporciona argumentos que respaldan la hipótesis sobre la relevancia del acoplamiento inter-frecuencia como un potencial biomarcador”, agrega el joven, que es además ayudante adscripto en las clases de Matemática I del Balseiro.

Dellavale, quien codirige junto con Germán Mato -investigador del CONICET en el Cetro Atómico Bariloche (CAB, CNEA)- el proyecto de doctorado de Velarde, agrega: “Otro resultado importante se refiere a que, según nuestro análisis, el fenómeno AIF emerge en la actividad de la red de ganglios basales durante el estado patológico asociado a la enfermedad de Parkinson. Además, encontramos que el mecanismo subyacente que produce el fenómeno AIF es diferente a los mecanismos asociados a otros biomarcadores”.

“Este resultado respalda la hipótesis que postula al fenómeno AIF como una ‘característica’ que puede ser utilizada para implementar un sistema de neuromodulación adaptativo”, explica Mato, quien también es docente en el Instituto Balseiro.

¿Qué son los sistemas de neuromodulación adaptativos? Son dispositivos capaces de “leer” la actividad eléctrica de un grupo o red de neuronas, identificar a través de sus características si el estado de esa red neuronal es normal o patológico y luego actuar sobre la red neuronal, por ejemplo con pulsos eléctricos, con el objetivo de cambiar su estado y pasar de uno patológico a otro estado similar al normal. Esto se aplica por ejemplo en la llamada “terapia de estimulación cerebral profunda” en pacientes con Parkinson.

“La limitación de esta terapia es que actúa en forma crónica y no adapta automáticamente la estimulación aplicada a la red neuronal. Para superar esta limitación resulta necesario identificar y entender las características de la actividad neuronal mencionadas anteriormente”, explica Dellavale.

Los autores del artículo destacan que para obtener los resultados fue necesario no solo recurrir a modelos matemáticos de diversas redes neuronales, sino también “desarrollar optimizar nuevas herramientas para evaluar en forma cuantitativa los patrones AIF presentes en las señales generadas por esas redes neuronales”.

La revista Neuroimagen eligió para su tapa una imagen del artículo de los neurocientíficos argentinos. En la misma, se pueden observan la forma de las señales registradas en los diferentes estados de las redes neuronales analizadas. La representación gráfica de uno de esos estados es una forma geométrica llamada “toroide”, como si fuera una “dona”, y que a la vez emerge por mecanismos que corresponden a una abstracción matemática denominada “bifurcación”.

Estas nuevas herramientas para el procesamiento de señales ya están siendo utilizadas en su grupo para el análisis de registros cerebrales invasivos obtenidos en pacientes con epilepsia focal farmacoresistente y en modelos animales de la enfermedad de Parkinson.

“El trabajo de Velarde y colegas propone el estudio del fenómeno acoplamiento fase-amplitud en modelos computacionales de redes neuronales. Este estudio es importante, porque permite clarificar los mecanismos asociados al acoplamiento fase-amplitud y, por lo tanto, identificar bajo qué condiciones existen problemas en la definición usual”, destacó Enzo Tagliazucchi, investigador del CONICET en el Instituto de Física de Buenos Aires (IFIBA, CONICET-UBA)

Tagliazucchi, que no participó de la investigación, agregó: “Ellos encuentran un comportamiento espúreo asociado a la superposición lineal de diversos componentes espectrales, y un acoplamiento fase-amplitud real. La existencia de un acoplamiento real sugiere que la existencia de este fenómeno es real, que ocurre con un mecanismo determinado, y por lo tanto representa un aporte teórico importante para los neurocientíficos investigando el acoplamiento fase-amplitud como un posible mecanismo para la integración de la actividad neuronal”.

Conocer mejor cómo se manifiesta la actividad neuronal es uno de los grandes desafíos en las neurociencias, para mejorar terapias existentes y desarrollar nuevas alternativas de biomarcadores, diagnósticos y tratamientos. Mientras tanto, el cerebro sigue emitiendo su música.


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