MADRID, 09 (SERVIMEDIA)
Un estudio realizado por investigadores del Instituto de Neurociencias (IN), centro mixto del Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC), ha revelado una “nueva manera” de comprender la arquitectura dinámica del cerebro utilizando “técnicas avanzadas” de resonancia magnética.
Este trabajo, publicado recientemente en la revista ‘Cell Systems’, se realizó junto con la Universidad Miguel Hernández (UMH) de Elche, un equipo del Instituto de Neurociencias de Transilvania (Rumanía), y en colaboración con expertos de la Universitat Politècnica de València (UPV).
El estudio destacó que los retrasos en la comunicación entre regiones cerebrales son “clave para entender la organización de las redes funcionales”. Además, a diferencia de los métodos convencionales que promedian una única red estática, este equipo empleó una aproximación que estudia “la evolución temporal del peso de las conexiones”, analizando su distribución estadística en lugar de su activación media, lo que les permitió descubrir “una arquitectura cerebral que es, a la vez, robusta y dinámica”.
Uno de los descubrimientos “más relevantes” del estudio es la “identificación del esqueleto”, un conjunto de conexiones funcionales “extremadamente fuertes y estables” que actúan como la columna vertebral de la comunicación en el cerebro. Estos nodos, a pesar de representar menos del 10% de todas las conexiones estudiadas, juegan un papel esencial en la cohesión global de las redes cerebrales, pues mantienen una “conectividad robusta” que asegura la eficiencia en la comunicación entre distintas regiones.
Para desarrollar este estudio, los científicos emplearon datos de resonancia magnética funcional adquiridos en ratas, primates no humanos y humanos, así como datos de pacientes que sufren un trastorno por consumo de alcohol. Estos hallazgos “abren nuevas vías para identificar biomarcadores cerebrales más precisos y sensibles”, capaces de detectar alteraciones sutiles en las redes neuronales, lo que podría tener “implicaciones importantes en el diagnóstico de enfermedades neuropsiquiátricas”.
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