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Figura 1. Una configuración típica de un canal de neuroimagen óptica. |
La espectroscopia es el estudio de la interacción de la radiación electromagnética con la materia, y en particular, la espectroscopía infraroja es aquella enfocada en el tramo de las longitudes de onda por debajo de la luz roja; el infrarrojo. Las aplicaciones de espectroscopía infrarroja han estado con nosotros desde hace casi un siglo cuando los ingenieros agrónomos empezaron a usarla en la agricultura. Pero no fue hasta 1977, a partir del trabajo de Jobsis, que el uso de la espectroscopía infrarroja dio el salto al dominio de la neuroimagen; es decir la observación del cerebro invivo.
La neuroimagen óptica es la observación de cambios en la función cerebral a partir de los cambios registrados en la absorción y dispersión de la luz infrarroja. Su funcionamiento es sorprendentemente sencillo: luz infrarroja se irradia sobre la cabeza de la persona o modelo animal; esta luz atraviesa los tejidos del cuero cabelludo, cráneo y meninges y llega a la corteza cerebral. Finalmente la luz saliente es colectada por algún sensor fotoeléctrico. Este funcionamiento es engañosamente sencillo; el principio subyacente que posibilita la medición de la actividad neuronal es un proceso físico-químico-biológico complejo. Al activarse una región del cerebro, las neuronas activas consumen oxígeno de su entorno. El cuerpo responde con una irrigación masiva de sangre oxigenada en la zona activa en un efecto conocido como el acoplamiento neurovascular. En su modalidad más sencilla, la irradiación de luz infrarroja se hace en un modo continuo, y la neuroimagen óptica registra los cambios en la respuesta espectral consecuencia de este juego hemodinámico. Otras modalidades de neuroimagen óptica observan retrasos en el tiempo de vuelo del fotón y alteraciones en la modulación en frecuencia de la luz infrarroja, y permiten diferenciar los cambios de luz debidos a la dispersión o esparcimiento de aquellos correspondientes a la absorción. Como resultado se pueden medir otros parámetros representativos de la actividad neuronal tales como la concentración de enzimas respiratorias (citocromo c oxidasa), o el hinchazón de la membrana celular en la neurona previo al disparo.
La neuroimagen óptica no es la única forma de observar el cerebro invivo; otras alternativas, como la resonancia magnética o la electroencefalografía, entre otras, están disponibles a neurólogos y neurocientíficos. Y si bien cada tipo de neuroimagen ofrece sus propias ventajas y limitaciones, la neuroimagen óptica que es la que nos concierne tiene entre sus fuertes la seguridad en su uso al usar radiación no ionizante, el costo moderado, la capacidad de observar indicadores directos e indirectos de la actividad cerebral y el compromiso entre resolución temporal y espacial entre otras. La neuroimagen óptica no tiene un nombre único, sino que dependiendo de la variante específica y de la configuración del instrumento de medición recibe varios nombres; topografía óptica, tomografía óptica, espectroscopía infraroja funcional, imagen difusa funcional, etcétera.
Aunque el principio subyacente a la neuroimagen óptica es un principio físico, esta neuroimagen como la conocemos hoy no sería posible sin el apoyo de las técnicas computacionales. La computación (i) ofrece la potencia de cálculo necesaria para la reconstrucción de la imagen, (ii) permite el procesamiento eficiente de las componentes temporal y espacial de las muestras, (iii) facilita el análisis de la imagen funcional, y (iv) contribuye a la interpretación de la información cerebral. Veamos cada una de estas contribuciones un poco más a detalle.
La reconstrucción de la imagen es el proceso de “invertir” computacionalmente la formación de la imagen dictada por las leyes de la física que rigen la interacción de la luz con la materia a fin de recuperar la información histofisiológica de interés codificada en la luz saliente. Los modelos físicos que actualmente tenemos para expresar el transporte de la radiación tales como la ecuación de Boltzmann, la teoría de la difusión o la ley modificada de Beer-Lambert, expresan modelos directos que permiten estimar la radiación resultante a partir de las propiedades ópticas de los tejidos y de las concentraciones de los cromóforos presentes. La reconstrucción de la imagen se refiere al problema inverso; a partir de la radiación registrada a la salida, estimar las propiedades ópticas de los tejidos y las concentraciones de los cromóforos presentes. Esta operación de reconstrucción requiere solventar un problema mal planteado en el sentido de Hadamard, y que incluso en la acotación de ciertas restricciones que garanticen la invertibilidad de la función es altamente costosa en términos computacionales.
Una vez reconstruida la imagen, normalmente ésta debe procesarse para limpiarla de artefactos y ruidos que normalmente la afectan, así como para conjuntar la información proveniente de cada canal (par emisor-receptor), interpolando la información en los lugares no muestreados. La calidad de la neuroimagen óptica puede verse disminuida por otras señales biológicas, lo que colectivamente se conoce como el efecto sistémico, por la tendencia introducida por el instrumento de medición, por el desgaste del laser de irradiación, por problemas de movimiento de los sensores, por la incertidumbre debido a la carencia de una referencia estructural, por problemas de saturación de los sensores, por contaminación de luz ambiental, etc. Los algoritmos de procesamiento digital de señales son los que hacen posible aumentar la relación señal ruido para obtener una neuroimagen de calidad.
El cerebro responde a dos principios de organización básicos; segregación por el cual distintas partes del cerebro se encargan de diferentes tareas o responsabilidades, e integración, que establece cómo las diferentes áreas del cerebro colaboran para llevar a cabo tareas funcionales complejas. En general esto se traduce en el estudio del cerebro a nivel de activación local (segregacional) o de conectividad (integracional). Técnicas estadísticas clásicas incluyendo las omnipresentes pruebas de hipótesis, de series temporales, de aprendizaje máquina, de minería de datos, de topología y proyección de variedades, de teoría de la información o de teoría de grafos entre otras han sido elementos críticos del análisis de la neuroimagen óptica para extraer la información subyacente sobre la actividad cerebral.
Finalmente, la cuantificación analítica de la información cognitiva debe ser traducida a conceptos biológicos relevantes. Técnicas computacionales de representación del conocimiento, como lógica, ontologías, modelos Bayesianos, redes semánticas, etcétera, son la piedra angular que permiten reexpresar los resultados cuantitativos en conocimiento útil en el dominio clínico y neurocientífico.
La neuroimagen óptica nos ha abierto una ventana a la observación del comportamiento del cerebro, a menudo considerado como la última frontera en ciencias. Si bien la formación de esta neuroimagen responde a un fenómeno físico de transporte de radiación, la inversión de este proceso para cuantificar variables histofisiológicas y construir con estas una historia coherente en términos neurológicos es un proceso que se apoya firmemente en elementos computacionales. Esta sinergia entre computación y física nos abre la puerta no sólo a una mejor comprensión del cerebro, sino de otros muchos fenómenos físicos y biológicos.
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