Papers en Primera Persona: En busca de biomarcadores de la enfermedad de Parkinson

Captura de pantalla. Captura de pantalla.

El primer autor de un paper que se publicó en la revista NeuroImage, Osvaldo Velarde, responde cinco preguntas sobre el trabajo que realizó en equipo en el Centro Atómico Bariloche. Estudiante de Doctorado en Física en el Instituto Balseiro, Velarde explica en esta nota de qué se trata esta investigación.

Fecha de publicación: 04/12/2019

“La estructura de bifurcación determina diferentes patrones de acoplamiento de amplitud de fase en la actividad de redes neuronales biológicamente plausibles” es el título del paper que se publicó el 15 de noviembre en el journal NeuroImage. Su primer autor, el estudiante de Doctorado del Instituto Balseiro Osvaldo Velarde, participa mediante esta nota de la sección “Papers en primera persona” inaugurada por el Área de Comunicación de este instituto en 2017.

“Comencé mis estudios de grado en la Universidad Nacional de Salta y luego continué en el Instituto Balseiro. En el año 2014, me egresé como Licenciado en Física. Al año siguiente, continué con la Maestría en Ciencias Físicas en el Balseiro”, cuenta Velarde, que tiene 27 años y es oriundo de Salta. Comenzó el Doctorado en Física en el Instituto Balseiro en abril de 2016, con beca del Consejo Nacional de Investigaciones de Ciencia y Tecnología (CONICET). Realiza su tesis bajo la dirección del Dr. Damián Dellavale y del Dr. Germán Mato en el Departamento de Física Médica del Centro Atómico Bariloche.

“Escuché hablar sobre el Instituto Balseiro por primera vez cuando tenía 15 años, a través del Prof. Daniel Córdoba. Tiempo después, cuando comencé a estudiar Física en Salta, busqué información sobre grupos y laboratorios en el Centro Atómico Bariloche. Me gustaban mucho los temas de investigación del grupo de Sistemas Complejos. Además, vi que había un grupo de matemáticas. Esos aspectos fueron fundamentales para elegir estudiar en el Balseiro. Después, saber sobre el prestigio y la historia del Instituto sumó a la decisión de inscribirme al examen de ingreso”, agrega el joven.

-El paper está firmado por cuatro investigadores, incluyéndote. ¿En qué consiste tu aporte desde la tesis de Doctorado en Física que hacés desde el IB?
-El trabajo publicado en NeuroImage fue desarrollado en equipo por mi director, Damián Dellavale, mi co-director, Germán Mato, un colaborador, Eugenio Urdapilleta, y por mí. Los cuatro pertenecemos al Departamento de Física Médica del Centro Atómico Bariloche. La publicación es parte de una de las principales líneas de mi doctorado, el cual se titula “Desarrollo de paradigmas de neuromodulación adaptativa para el tratamiento de trastornos motores”. En esa línea, nuestro objetivo es el estudio de biomarcadores en trastornos motores, como por ejemplo en la enfermedad de Parkinson y la Epilepsia, para entender la patofisiología y la evolución de la enfermedad. Esto es fundamental para el diagnóstico clínico y el desarrollo de tratamientos óptimos.

NeuroImage 1 prensa

-¿Podrías explicar, de la manera más sencilla que puedas, qué son los “acoplamientos inter-frecuencia emergentes en sistemas biofísicos”?
-El acoplamiento inter-frecuencia es simplemente la interacción entre diferentes tipos de oscilaciones. Esto causa que alguna característica de una oscilación dependa de la característica de otra oscilación. Por ejemplo, cuando la amplitud de una oscilación rápida depende de la fase de una oscilación lenta. Este fenómeno se observa en muchos campos, como en la astrofísica y la neurociencia, y también en muchos sistemas, como en las variables atmosféricas o el sistema endocrino. En nuestro cerebro, la dinámica neuronal tiene una gran componente oscilatoria. Muchas veces entender las características de esas oscilaciones dan información sobre algún proceso neuronal particular. Estos procesos pueden ser fisiológicos, como el procesamiento visual, o patológicos, como los trastornos motores. En base a esto, el estudio del acoplamiento inter-frecuencia resulta relevante para el entendimiento de los mecanismos neuronales subyacentes.

-¿Cuál considerás que ha sido el principal aporte que muestran en este paper?
El trabajo tiene tres puntos relevantes. En primer lugar, proponemos una nueva estrategia para el estudio de los acoplamientos inter-frecuencia, sin la naturaleza del sistema (osciladores mecánicos, neuronales, eléctricos). En segundo lugar, encontramos que el acoplamiento inter-frecuencia emerge por mecanismos comunes a diferentes redes neuronales biológicamente plausibles. Estos mecanismos pueden entenderse como cambios en la dinámica de la red, conocidos como bifurcaciones. En tercer lugar, respecto a la enfermedad de Parkinson, el trabajo proporciona argumentos que respaldan la hipótesis sobre la relevancia del acoplamiento inter-frecuencia como un potencial biomarcador.

-¿Qué es lo que más te gustó de hacer este trabajo?
-Lo que más me gustó de hacer este trabajo, y en mi doctorado en general, es la posibilidad de aplicar diferentes enfoques para estudiar un problema de relevancia clínica. En particular, utilizamos herramientas analíticas y modelado, de programación, de procesamiento de señales y de aprendizaje automatizado.

-¿Cuáles son los siguientes pasos?
Ahora estamos trabajando en dos líneas complementarias. Por una parte, caracterizamos señales electrofisiológicas medidas en ratones parkinsoniano y en pacientes epilépticos. Los datos provienen de la colaboración con el Dr. Gustavo Murer (UBA, Conicet) y la Dra. Silvia Kochen (Conicet, Hospital El Cruce). Por otra parte, trabajamos en el diseño del esquema para un tratamiento de neuromodulación adaptivo. En este contexto, aplicamos algoritmos de aprendizaje automatizado; más precisamente, aprendizaje por refuerzo.

Ante la consulta de qué hará cuando termine el doctorado, Velarde cuenta que tiene la intención de realizar un post-doctorado. “Sin embargo, no tengo decidido el tema. Me gustan varios campos como computación cuántica, machine learning, neurociencia y sistemas dinámicos. Espero definir ese aspecto pronto”, concluye.

Links a artículos vinculados:

Estudian las señales eléctricas del cerebro como biomarcadores de la enfermedad de Parkinson (Fecha de publicación: 04/12/2019)

Link al paper publicado en NeuroImage: clickear aquí.

Esta obra está bajo una Licencia Creative Commons Atribución 3.0 Unported.