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Una nueva técnica analiza la actividad eléctrica de neuronas

Óscar Herreras, investigador del Instituto Cajal de Madrid, ha visitado el Instituto de Neurociencias de Castilla y León (INCYL) de la Universidad de Salamanca para ofrecer una conferencia e iniciar posibles colaboraciones con este centro en el estudio de la actividad cerebral. Su grupo de investigación ha desarrollado una nueva metodología que obtiene datos mucho más específicos que la electroencefalografía y que podrían servir para anticipar el diagnóstico de patologías como el alzhéimer, el párkinson o la epilepsia.

“Estamos desarrollando una tecnología nueva que pretende registrar en tiempo real actividades de distintas poblaciones neuronales del cerebro”, ha declarado a DiCYT Óscar Herreras momentos antes de explicar su trabajo en el INCYL, centro con el que espera iniciar colaboraciones científicas que le permitan avanzar, ya que entre los científicos salmantinos hay especialistas en electrofisiología en sistemas sensoriales que podrían suponer una ayuda “bastante interesante”.

La diferencia entre la electroencefalografía habitual y el nuevo método de los investigadores del Instituto Cajal está en poder analizar con precisión la actividad de ciertos grupos de neuronas. En los registros que se llevan a cabo con las técnicas actuales, “toda la actividad eléctrica del cerebro está mezclada y es imposible discriminar”, comenta el experto, hasta el punto de que casi el 99% de la información que proporciona un electroencefalograma resulta “imposible de interpretar”.

Por el contrario, la propuesta de Óscar Herreras es utilizar dispositivos de registro múltiple mucho más sofisticados, electrodos muchísimos contactos que caben en un volumen mínimo, que son capaces de recoger la actividad eléctrica del interior del cerebro y con los que se puede discriminar la actividad de cada tipo de neuronas en función de los estímulos que reciben. Además, estos registros se pueden comparar con los electroencefalogramas habituales para identificar “más claves que antes pasaban desapercibidas” y lograr una “lectura simultánea de la actividad interna y externa”.

Al mismo tiempo, los investigadores utilizan matemáticas avanzadas para interpretar los datos, en concreto, técnicas de análisis estadístico novedosas, que se denominan algoritmos de separación ciega de fuentes. “Son algoritmos que se han desarrollado apenas hace 15 o 20 años y se empiezan a utilizar para muchas aplicaciones y en muchas disciplinas”, asegura el especialista.

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Anticipar los diagnósticos

Identificar la la actividad de distintas poblaciones neuronales y leerla en tiempo real ayudará a comprender el funcionamiento del cerebro, pero uno de los principales objetivos de esta investigación es contribuir al diagnóstico temprano de enfermedades. “Muchas patologías de degeneración lenta no son detectables en la clínica hasta que es demasiado tarde, no se pueden registrar de ninguna manera, pero si fuéramos capaces de entender la actividad eléctrica de las neuronas y saber cuándo empieza el deterioro, podríamos ver los cambios en la actividad cerebral con mucha antelación y detectar antes las patologías”, indica el experto. En casos como el párkinson, se cree que las anomalías podrían estar presentes incluso años antes de la aparición de los síntomas que ayudan a diagnosticar la dolencia. Anticipar el diagnóstico en las enfermedades neurodegenerativas es clave para combatirlas con mayor eficacia.

Por el momento, el equipo del Instituto Cajal ha desarrollado estos experimentos con ratas de laboratorio, como ha quedado reflejado en una reciente publicación de la revista Cerebral Cortex. Aún no se ha experimentado con personas por problemas técnicos, ya que los electrodos que se usan con los animales son distintos, pero los investigadores confían en que dentro de muy poco tiempo se desarrolle la tecnología necesaria.

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