Mayo y Google Research crean nuevo algoritmo de inteligencia artificial para mejorar dispositivos de estimulación cerebral y tratar enfermedades
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ROCHESTER, Minnesota: La estimulación cerebral amplía las alternativas de tratamiento para millones de personas que sufren de epilepsia y otros trastornos del movimiento, como la enfermedad de Parkinson. En el futuro, es posible que la estimulación eléctrica ayude a la gente que sufre enfermedades psiquiátricas y lesiones cerebrales directas, como accidentes cerebrovasculares. Los científicos de Mayo Clinic y de Google Research crearon un nuevo algoritmo de inteligencia artificial para entender cuáles regiones cerebrales mantienen interacción directa, lo que a su vez puede guiar la colocación de los electrodos para los dispositivos de estimulación a fin de dar tratamiento a las enfermedades de las redes cerebrales. Este algoritmo puede servir para tratar pacientes con epilepsia, trastornos del movimiento, como la enfermedad de Parkinson, y enfermedades psiquiátricas, como el trastorno obsesivo compulsivo y la depresión.
Es complicado estudiar la interacción entre las redes cerebrales. El estudio de las redes cerebrales es factible mediante la descarga breve de impulsos de corriente eléctrica sobre un área del cerebro del paciente, mientras se mide la respuesta al voltaje en otras áreas. A partir de estos datos, en principio, se podría inferir la estructura de las redes cerebrales. No obstante, el problema es difícil con datos del mundo real, porque las señales registradas son complejas y solo se puede tomar pocas mediciones.
A fin de hacer manejable el problema, los investigadores de Mayo Clinic crearon un grupo de paradigmas, o de puntos de vista, que simplifica la comparación de los efectos de la estimulación eléctrica en el cerebro. Dado que la literatura científica no mencionaba ninguna técnica matemática para describir cómo convergen los conjuntos de estímulos en las regiones del cerebro humano, el equipo de Mayo colaboró con un experto internacional en algoritmos de inteligencia artificial a fin de crear un nuevo tipo de algoritmo llamado «identificación de la curva del perfil básico».
En un estudio publicado en PLOS Computational Biology, a un paciente con tumor cerebral se le hizo una electrocorticografía con una selección de electrodos para ubicar las convulsiones y hacer un mapa de las funciones cerebrales, antes de extirparle el tumor. Todas las interacciones de los electrodos derivaron en cientos de miles de puntos temporales que debieron estudiarse con el nuevo algoritmo.
«Los resultados muestran que este nuevo tipo de algoritmo puede ayudar a entender cuáles regiones cerebrales mantienen interacción directa, lo que a su vez puede guiar la colocación de los electrodos para los dispositivos de estimulación a fin de dar tratamiento a las enfermedades de las redes cerebrales. A medida que emerge la nueva tecnología, este algoritmo puede servir para el tratamiento de pacientes con epilepsia, trastornos del movimiento, como la enfermedad de Parkinson, y enfermedades psiquiátricas, como el trastorno obsesivo compulsivo y la depresión», comenta el Dr. Kai Miller, neurocirujano en Mayo Clinic y primer autor del estudio.
«Para los investigadores en inteligencia artificial, los datos neurológicos existentes hasta la fecha posiblemente sean los más complicados y emocionantes de reproducir», señala el Dr. Klaus-Robert Mueller, coautor del estudio y miembro del equipo de Google para investigación sobre el cerebro. El Dr. Mueller es codirector del Berlin Institute for the Foundations of Learning and Data (Instituto berlinés para fundamentos de aprendizaje y datos) y director del grupo de aprendizaje automático, organismos que funcionan en la Universidad Técnica de Berlín.
En el estudio, los autores aportan un paquete descargable de códigos para que otros puedan explorar la técnica. «Compartir con otros el código desarrollado es una parte central de nuestro esfuerzo por ayudar en la capacidad de reproducir el estudio», afirma la Dra. Dora Hermes, ingeniera biomédica en Mayo Clinic y autora experta del trabajo.
El estudio contó con el apoyo del premio a las ciencias clínicas y traslacionales del Centro Nacional para el Avance de la Ciencia Traslacional, perteneciente a los Institutos Nacionales de Salud, de la Investigación Colaborativa en Neurociencia Computacional del Instituto Nacional de Salud Mental y del Ministerio Federal de Educación e Investigación.
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