Nuevo método desarrollado por la UMA para analizar interacciones cerebrales

La Universidad de Málaga (UMA) ha presentado un innovador método que utiliza técnicas avanzadas de estadística e inteligencia artificial para estudiar la coordinación entre las diversas áreas del cerebro. Este método es capaz de identificar conexiones neuronales incluso bajo condiciones de señales distorsionadas o incompletas, y tiene aplicaciones en áreas como el estudio de enfermedades neurodegenerativas, el análisis del lenguaje y el desarrollo de neurotecnologías, según han comunicado en una nota.

Para comprobar la eficacia del modelo, se han realizado pruebas de electroencefalografía (EEG) en niños de cuatro a ocho años, pertenecientes al proyecto Leeduca de la misma universidad, observando la evolución de las señales cerebrales según las capacidades lectoras de los niños.

Una de las principales ventajas de este método es que permite determinar la dirección de la comunicación entre las regiones cerebrales, mostrando cuál región inicia y cuál recibe la comunicación. Además, la incertidumbre en la detección ayuda a discernir qué conexiones son más fiables y cuáles son coincidencias fortuitas.

APLICACIÓN EN ENVEJECIMIENTO O ENFERMEDADES NEURODEGENERATIVAS

Aunque inicialmente aplicado al cerebro infantil, este método puede extenderse a otros campos, desde el estudio del envejecimiento hasta el desarrollo de interfaces cerebro-computadora. Las ondas cerebrales se coordinan de manera similar a una orquesta, con ondas lentas y rápidas que cumplen funciones específicas y se ajustan entre sí mediante lo que se conoce como ‘acoplamiento fase-amplitud’. Este fenómeno es crucial para la cooperación entre distintas zonas cerebrales.

El estudio, publicado en ‘Expert Systems with Applications’ bajo el título ‘A Bayesian framework for phase-amplitude cross-frequency coupling inference: Application to reading disability detection’, analiza cómo se establecen las direcciones en la actividad cerebral, identificando fenómenos como la compensación funcional entre regiones cerebrales. El modelo ha sido probado con datos reales de EEG, demostrando una mayor fiabilidad que los métodos tradicionales y está disponible como código abierto para su uso y adaptación en contextos clínicos.

NUEVAS LÍNEAS DE TRABAJO

Actualmente, el equipo está expandiendo su investigación al estudio de la epilepsia, buscando mejorar la comprensión de las dinámicas cerebrales y detectar posibles desajustes. Nicolás Gallego, coautor del estudio, destacó la utilidad del modelo para entender cómo se organizan las neuronas tanto en condiciones normales como en patologías. Este trabajo ha recibido financiación de múltiples entidades regionales, nacionales y europeas, y cuenta con el apoyo de la Universidad de Málaga.