Métodos avanzados en neurociencia cognitiva

Desarrollar y perfeccionar nuevos métodos y técnicas de neuroimagen es vital para abordar las cuestiones científicas más relevantes en cuanto a la función y estructura del cerebro. Los avances metodológicos son fundamentales no solo para responder a hipótesis específicas, sino también para impulsar la transferencia y aplicación del conocimiento y mejorar los resultados tanto médicos como educativos. Llevamos a cabo nuevas investigaciones en cuatro direcciones principales: crear nuevos procedimientos para limpiar datos; mejorar el análisis de datos mediante procesamiento de señal avanzado y técnicas de aprendizaje automático; cuantificar los patrones de activación de fMRI; y desarrollar protocolos innovadores de neurorretroalimentación gracias a las técnicas de EEG y fMRI. 

En nuestro centro investigamos sobre nuevas vías para limpiar datos como parte del procedimiento de preprocesamiento de la técnica de fMRI. Estamos desarrollando nuevos algoritmos de supresión de ruido que utilicen la fase de la señal compleja de MRI para reducir la contribución de los grandes vasos sanguíneos, lo que mejorará la localización del origen de la actividad neuronal y explicará los efectos vasculares confusos. Esto es especialmente importante en el caso de los tumores cerebrales e ictus que resultan en alteraciones en el acoplamiento neurovascular. Es más, estamos implementando nuevos algoritmos de procesamiento de señal basándonos en la descomposición del tensor y en métodos de bajo rango para obtener adquisiciones multieco de fMRI que mejoren la separación y las fluctuaciones de señal neurobiológicamente reseñables de los artefactos y del ruido fisiológico; estos algoritmos se basan en principios físicos y fisiológicos. 

Empleamos técnicas avanzadas de procesamiento de señal y de aprendizaje automático para mejorar el análisis de datos; buscamos nuevas formas de investigar las interacciones entre las regiones cerebrales mediante métodos de conectividad funcional o efectiva basados en las medidas de resolución tiempo-frecuencia, en el caso de los datos electrofisiológicos, o en las señales relacionadas con las neuronas subyacentes a las fluctuaciones hemodinámicas tras la deconvolución, en el caso de los datos de fMRI. Además, estamos desarrollando nuevas herramientas basadas en los algoritmos de aprendizaje automático, como las redes neurales y métodos estadísticos de matriz dispersa, con el propósito de realizar una clasificación multivariada espaciotemporal y explorar los datos imagenológicos del cerebro. Asimismo, estamos planteando nuevas técnicas para examinar la función cerebral mientras los sujetos realizan experimentos sobre la comunicación verbal humana en sesiones de hiperescaneo. Estas técnicas se basan en la sincronización de señales electrofisiológicas en M/EEG o en la sincronía de señales hemodinámicas de fMRI o fNIRS.

Queremos investigar sobre la cuantificación de los patrones de activación funcionales del cerebro. Más allá de los métodos convencionales de fMRI, que generalmente mapean la actividad cerebral sin utilizar unidades cuantificables, estamos diseñando nuevas secuencias de pulso de Resonancia Magnética e implementando paradigmas novedosos para la fMRI calibrada que obtiene estimaciones cuantificables precisas de la tasa metabólica de oxígeno en el cerebro (CMRO2). El CMRO2 es un proxy más cercano de los procesos metabólicos asociados a la activación neuronal, obtenido mediante la adquisición simultánea del flujo sanguíneo del cerebro y datos dependientes del nivel de oxigenación sanguínea (BOLD). 

Por último, estamos implementando protocolos innovadores de neurorretroalimentación de EEG y fMRI para mejorar el aprendizaje, la plasticidad y la habilidad lingüística (p. ej. inteligibilidad del lenguaje). De esta forma, exploramos la sincronización neural a partir de datos de EEG, descodificando los datos de la fMRI en tiempo real, con el objetivo de proporcionar a los participantes información relacionada con el cerebro que les ayude a estimular los estados cerebrales necesarios.