La neuroestimulación es una herramienta poderosa que ya se está utilizando para tratar el dolor crónico, la depresión ansiosa, la vejiga hiperactiva y más mediante el envío de pulsos eléctricos a áreas del cerebro relacionadas con cada afección.
Sin embargo, a pesar del éxito comprobado de la tecnología, solo funciona si se estimulan las áreas correctas del cerebro, una tarea a menudo más fácil de decir que de hacer.
Para proporcionar un mapa que muestre el camino a seguir, la Clínica Mayo y el Equipo del Cerebro de Google Research están desarrollando un nuevo tipo de algoritmo de inteligencia artificial para trazar las conexiones neuronales que abarcan cada región del cerebro.
Usando una técnica denominada «identificación de la curva del perfil base», el algoritmo va más allá de los métodos tradicionales, donde los investigadores monitorean todas las regiones del cerebro para detectar reacciones generalizadas a los pulsos eléctricos enviados a un área a la vez. Ese método está limitado por la dificultad de medir potencialmente miles de interacciones de red a la vez, muchas de las cuales adoptan formas complejas y únicas que no se pueden medir con este marco de «talla única».
En cambio, los investigadores de Mayo y Google implantaron una matriz de electrodos en la superficie del cerebro de un paciente con un tumor cerebral. Antes de la extirpación del tumor, los electrodos se activaron repetidamente en ráfagas cortas. Con cada activación, los investigadores recopilaron entre cientos y miles de puntos de datos que indicaban los efectos de un impulso individual en ciertas regiones del cerebro.
A partir de ahí, el algoritmo de IA se encargó de analizar esas miles de interacciones, caracterizarlas por sus formas y compilarlas en un mapa de la red de conexiones en todo el cerebro.
Este proceso se detalló en un estudio publicado este mes en la revista PLOS Computational Biology, que también brinda a otros científicos acceso a la nueva técnica de IA para aplicarla a sus propios proyectos de investigación neurológica.
“Nuestros hallazgos muestran que este nuevo tipo de algoritmo puede ayudarnos a comprender qué regiones del cerebro interactúan directamente entre sí, lo que a su vez puede ayudar a guiar la colocación de electrodos para estimular dispositivos para tratar enfermedades cerebrales en red”, dijo Kai Miller, MD, Ph. D., autor principal del estudio y neurocirujano de Mayo Clinic.
«A medida que surgen nuevas tecnologías, este tipo de algoritmo puede ayudarnos a tratar mejor a los pacientes con epilepsia, trastornos del movimiento como la enfermedad de Parkinson y enfermedades psiquiátricas como el trastorno obsesivo compulsivo y la depresión», añadió Miller.
El nuevo algoritmo es el último producto de la asociación de larga data de Mayo y Google Research. El dúo se unió originalmente en 2019, momento en el que los socios establecieron una década de colaboraciones de investigación basadas en las tecnologías de inteligencia artificial y computación en la nube de Google.
Desde entonces, después de comenzar inmediatamente el trabajo de transferir los amplios repositorios de datos de salud de los pacientes de Mayo a los servidores de Google Cloud, combinaron esos datos y la inteligencia artificial de Google para crear algoritmos para mejorar la radioterapia del cáncer y el seguimiento de COVID-19.
Además, a principios de este año, en una muestra de devoción a su socio con sede en Minnesota, Google abrió su propia oficina satélite justo al final de la calle del campus de Mayo en Rochester.
