NeuroADaS Lab
Cabecera

On la Ciència es Troba amb l’Impacte

Al NeuroADaS Lab, abordem reptes científics a través de tres àrees de recerca clau: Neurociència Cognitiva, Biomarcadors d’Imatge i Neurociència Aplicada i Neuropsicologia Clínica.

NEUROCIÈNCIA COGNITIVA

Descodificant la base neural dels processos cognitius.

Tenim com a objectiu descobrir com la memòria, l’atenció i les funcions executives estan arrelades en l’activitat neural. Les nostres línies de recerca inclouen:

Estudiem la dissociació funcional del sistema neural dorsal i ventral relacionat amb diferents aspectes del control cognitiu: presa de decisions, memòria de treball, cognició numèrica i processament d’informació.
Entendre els mecanismes neurals darrere d’això és clau per avançar en el coneixement dels trastorns on aquesta funció està greument afectada, com ara l’addicció, els trastorns de l’estat d’ànim i algunes condicions del desenvolupament.
Aquesta recerca podria obrir el camí per a intervencions i tractaments més efectius per a aquests reptes.

Estudiem la connectivitat cerebral funcional d’individus bilingües per determinar si hi ha diferències específiques en comparació amb monolingües o dins de diferents tipus de bilingües respecte a la seva competència i ús i exposició a la llengua.
Per a això, utilitzem conjunts de dades de neuroimatge pública i apliquem mètodes d’aprenentatge automàtic.
Tenim com a objectiu identificar les característiques específiques que connecten les diferències cerebrals funcionals amb el processament i ús del llenguatge.
Imagen
Imagen

BIOMARCADORES D'IMATGE

Avançant en el Diagnòstic amb Tècniques d'Imatge Cerebral

El nostre objectiu és estudiar els patrons de connectivitat cerebral en trastorns cerebrals i el desenvolupament de solucions analítiques predictives utilitzant Imatges per Ressonància Magnètica, biomarcadores de pròxima generació i el disseny d'eines basades en Intel·ligència Artificial.
Les nostres línies de recerca inclouen:

Volem explorar el potencial d'aplicar anàlisi de dades multidimensionals sobre xarxes de connectivitat cerebral utilitzant els últims avanços en teoria de grafs per a millorar la nostra comprensió de la complexitat dels mecanismes cerebrals. El nostre objectiu és combinar la informació morfològica, estructural i funcional de la connectivitat cerebral amb la finalitat de definir una nova xarxa multicapa, que pot ser utilitzada per a analitzar tota la informació alhora mitjançant l'ús de tècniques de mineria de grafs.

L'objectiu principal d'aquest projecte és dissenyar un nou sistema de base de dades capaç d'acceptar imatges com a part de la consulta. Aquest canvi introduirà una revolució en la forma en què els clínics analitzen i diagnostiquen imatges i pacients. A més, el resultat d'aquest projecte va més enllà de la imatge mèdica, i podria aplicar-se en altres disciplines clíniques, com la dermatologia per a identificar malalties de la pell, i és una solució traslladable a altres entorns. Els últims avanços en ciència de dades ens permetran construir un sistema de recuperació eficient per a imatges clíniques que continguin múltiples patologies utilitzant característiques de forma, textura, histograma de vores i detecció d'anomalies. Totes aquestes característiques, entre moltes altres, podrien ser molt rellevants per a buscar imatges similars en la base de dades

Diversos estudis ja han demostrat que les imatges per ressonància magnètica (IRM) poden utilitzar-se per a mesurar característiques biofísicamente significatives, és a dir, mètriques quantitatives que poden associar-se a les característiques del teixit cerebral, que mostren una clara dependència de l'edat i la patologia. Existeix una necessitat apressant d'explicar els teixits cerebrals, àmpliament explorats, en termes de biomarcadores d'imatge. El nostre objectiu és ajudar a abordar aquest problema, gràcies a la disponibilitat de programari específic de ressonància magnètica i a un equip d'experts multidisciplinaris en anàlisis d'imatges i modelització computacional en una posició única, essencial per al desenvolupament previst de nous mesuraments basats en imatges»

Els individus amb trastorns mentals, com la depressió, mostren diferències cerebrals específiques en comparació amb els individus sans. En col·laboració amb el Dr. Joan Camprodon (Laboratori de Neuropsiquiatría i Neuromodulació, Hospital General de Massachusetts), intentem caracteritzar aquestes diferències per a oferir millors enfocaments terapèutics basats en l'estimulació cerebral no invasiva. En concret, estem estudiant les diferències de connectivitat entre el nucli accumbens i el còrtex cingulado subgenual i la seva relació amb la simptomatologia. I, també, la connectivitat cerebral de les regions límbiques, els canvis produïts pels tractaments d'estimulació cerebral i la seva relació amb la simptomatologia dels pacients

APPLIED NEUROSCIENCE & CLINICAL NEUROPSYCHOLOGY

From Lab to Clinic: Applying Neuroscience for Health Solutions

El nostre objectiu en aquest àmbit és estudiar l'eficàcia de les tècniques de neuromodulació i altres intervencions no farmacològiques en trastorns neurològics i addiccions.
Les nostres línies de recerca inclouen:

L'addicció a la nicotina sovint es caracteritza per un control cognitiu disfuncional, un impuls de recompensa descontrolat i un procés de presa de decisions alterat. L'estimulació transcranial de corrent directe (tDCS) es pot utilitzar per augmentar l'autocontrol en usuaris habituals de tabac, reduint l'ansietat causada per l'abstinència i abandonant el consum de nicotina. Aquesta tècnica ja s'ha utilitzat amb èxit per reduir el desig i el consum de tabac, però encara s'han d'establir els paràmetres òptims per implementar-la com a tractament comú. El nostre objectiu principal és millorar els paràmetres del tractament amb tDCS per ajudar a deixar de fumar.

Aprofitem el processament d'imatges, l'anàlisi de dades, la intel·ligència artificial i la neuromodulació per millorar el benestar de les persones i donar suport a la feina dels professionals de la salut.

Aquesta investigació està finançada per l'Agencia Estatal de Investigación (AEI) i el Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER) sota el projecte ‘MEM-COG’ (PID2020-118672RB-I0) durant els propers tres anys. Així, durrem a terme diversos estudis com està previst en el projecte utilitzant música, en col·laboració amb l'Hospital de la Santa Creu i Sant Pau. També pretenem incloure nous col·laboradors en el projecte i estendre la investigació a intervencions basades en el teatre. Hi ha un estudi pilot en curs sobre els beneficis del teatre en la cognició i l'emoció en col·laboració amb el ‘Teatre Lliure’.

Desenvolupem models predictius basats en intel·ligència artificial per anticipar l'aparició i evolució de malalties neurodegeneratives. A partir de dades clíniques, demogràfiques i/o genètiques, creem algorismes capaços de detectar patrons i preveure escenaris futurs. Aquestes eines ajuden a millorar el diagnòstic, personalitzar tractaments i optimitzar la planificació sanitària.
Imagen