Investigación biológica por Modelos

24.1 neurofractal

En la ciencia, lo simple siempre es mucho más potente y efectivo

(Proyecto de Liderazgo Natural)

Los modelos son como los mapas, que nos sirven para orientarnos y llegar al destino, pero no son el territorio.

Con frecuencia, se dice que aunque los modelos son erróneos, muchos de ellos son útiles, pues igual que con los mapas antiguos, en los que se suponía que la tierra era plana y con distancias equivocadas, los mapas fueron muy útiles para viajar.

A la hora de construir un modelo es fundamental saber separar la información relevante que conocemos del problema, de la que no lo es.

Para encontrar un primer ejemplo de un modelo matemático aplicado a la Biología tenemos que retroceder muchos años. Entre los precursores se encuentra Descartes, presentando una explicación matemática para las funciones fisiológicas. Los modelos que proponía eran muy poco rigurosos y desprovistos de fundamentación experimental y, por tanto, con un gran número de errores.

El contraste con esto lo encontramos en el modelo de Hodking y Huxley para la generación y transmisión del impulso nervioso. En este caso, se proponían relaciones entre variables que físicamente tenían sentido. A través de él es posible explicar todas las propiedades experimentales conocidas respecto a la generación y propagación del impulso nervioso. Al mismo tiempo, el modelo sugería que la dinámica de muchos procesos biológicos debía ser no lineal.

El siguiente paso importante se da cuando se descubre que las soluciones de sistemas dinámicos presentaban un comportamiento caótico. De todas formas, muchas situaciones muy distintas, como pueden ser la actividad cerebral, el electrocardiograma, la dinámica de poblaciones, el desarrollo embrionario, la evolución de las enfermedades, son escenarios muy difíciles de modelar a través de modelos elementales.

Sin embargo, podemos realizar las simplificaciones convenientes que expliquen parcialmente el comportamiento del sistema, o bien aplicar unas nuevas herramientas matemáticas, como es el uso de la geometría fractal.

Los fractales son objetos matemáticos que se pueden descomponer en partes menores semejantes a la primitiva. El término fue propuesto por Benoît Mandelbrot en 1975 y deriva del latín fractus, que significa quebrado o fracturado. Su descubridor define fractal [The Fractal Geometry of Nature (1982)] como: “una forma geométrica irregular o fragmentada que puede ser dividida en partes, cada una de las cuales es (al menos aproximadamente) una copia reducida del todo”. La dimensión fractal es la medición de lo irregular.

Los investigadores están empleando diferentes algoritmos computacionales de análisis de imagen y aplicando la teoría de fractales, tanto en imágenes de resonancia magnética nuclear de individuos normales, como en personas con determinadas enfermedades neurodegenerativas.

Con la aplicación del análisis de la dimensión fractal tridimensional al cerebro, además de poder medir el volumen, el tamaño o las circunvoluciones del cerebro, es posible medir también la complejidad del mismo. Desde hace algunos años se aplica a diferentes estructuras biológicas. Con este tipo de mediciones en resonancias magnéticas del cerebro en 3D se podría predecir si personas con síntomas iniciales de esclerosis múltiple y con un cerebro aparentemente normal podrían padecerla.

Aunque hasta el momento se ha aplicado a enfermos de esclerosis múltiple, el objetivo es poder aplicar este método a otras enfermedades neurodegenerativas.

24.2 Villoslada

El equipo de Neuroimmunología de IDIBAPS-Hospital Clínic, dirigido por el Dr. Pablo Villoslada,  ha colaborado con investigadores de la unidad de Biología de Sistemas Complejos de la Universidad de Jaén, y el Centro de Investigación Médica Aplicada de la Universidad de Navarra, en el desarrollo de un software de uso clínico para detectar la esclerosis múltiple, antes incluso de que aparezcan las lesiones cerebrales propias de esta enfermedad neurodegenerativa. Para ello, el equipo multidisciplinar de científicos aplica la dimensión fractal a imágenes obtenidas por resonancia magnética.

En esta línea trabaja también el equipo de Neuroimmunología en colaboración con Investigación en Medicina Fetal y Perinatología, para detectar posibles cambios en el cerebro de niños que puedan llegar a desarrollar deficiencias en el aprendizaje.

Las enfermedades neurodegenerativas son crónicas y todavía no existe un tratamiento eficaz, por lo que se han convertido en una preocupación creciente en nuestra sociedad envejecida. La falta de terapias se suma a la dificultad de estudiar el efecto de los nuevos fármacos sobre el cerebro, ya que hasta la muerte del paciente no se puede realizar un diagnóstico y un estudio anatomopatológico completos.

Se está trabajando con técnicas de espectroscopia para obtener imágenes moleculares que permitirían identificar cambios en la composición de las neuronas antes de que aparezcan cambios morfológicos. Estas técnicas son de gran valor para testar el efecto de las nuevas aproximaciones clínicas que pretendan detener la progresión de las enfermedades neurodegenerativas como la esclerosis múltiple, el alzheimer o el párkinson.

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