NeuroADaS Lab
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Donde la Ciencia se Encuentra con el Impacto

En NeuroADaS Lab, abordamos desafíos científicos a través de tres áreas clave de investigación: Neurociencia Cognitiva, Biomarcadores de Imagen y Neurociencia Aplicada y Neuropsicología Clínica.

NEUROCIENCIA COGNITIVA

Descifrando la base neural de los procesos cognitivos.

Nuestro objetivo es descubrir cómo la memoria, la atención y las funciones ejecutivas están arraigadas en la actividad neural. Nuestras líneas de investigación incluyen:

Estudiamos la disociación funcional del sistema neural dorsal y ventral relacionado con diferentes aspectos del control cognitivo: toma de decisiones, memoria de trabajo, cognición numérica y procesamiento de información.
Entender los mecanismos neurales detrás de esto es clave para avanzar en el conocimiento de los trastornos donde esta función está gravemente afectada, como la adicción, los trastornos del estado de ánimo y algunas condiciones del desarrollo.
Esta investigación podría abrir el camino para intervenciones y tratamientos más efectivos para estos desafíos.

Estudiamos la conectividad cerebral funcional de individuos bilingües para determinar si hay diferencias específicas en comparación con monolingües o dentro de diferentes tipos de bilingües respecto a su competencia y uso y exposición al lenguaje.
Para ello, utilizamos conjuntos de datos de neuroimagen pública y aplicamos métodos de aprendizaje automático.
Nuestro objetivo es identificar las características específicas que conectan las diferencias cerebrales funcionales con el procesamiento y uso del lenguaje.
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BIOMARCADORES DE IMÁGENES

Avanzando en el Diagnóstico con Técnicas de Imagen Cerebral

Nuestro objetivo es estudiar los patrones de conectividad cerebral en trastornos cerebrales y el desarrollo de soluciones analíticas predictivas utilizando Imágenes por Resonancia Magnética, biomarcadores de próxima generación y el diseño de herramientas basadas en Inteligencia Artificial.
Nuestras líneas de investigación incluyen:

Queremos explorar el potencial de aplicar análisis de datos multidimensionales sobre redes de conectividad cerebral utilizando los últimos avances en teoría de grafos para mejorar nuestra comprensión de la complejidad de los mecanismos cerebrales. Nuestro objetivo es combinar la información morfológica, estructural y funcional de la conectividad cerebral con el fin de definir una nueva red multicapa, que puede ser utilizada para analizar toda la información a la vez mediante el uso de técnicas de minería de grafos.

El objetivo principal de este proyecto es diseñar un nuevo sistema de base de datos capaz de aceptar imágenes como parte de la consulta. Este cambio introducirá una revolución en la forma en que los clínicos analizan y diagnostican imágenes y pacientes. Además, el resultado de este proyecto va más allá de la imagen médica, y podría aplicarse en otras disciplinas clínicas, como la dermatología para identificar enfermedades de la piel, y es una solución trasladable a otros entornos. Los últimos avances en ciencia de datos nos permitirán construir un sistema de recuperación eficiente para imágenes clínicas que contengan múltiples patologías utilizando características de forma, textura, histograma de bordes y detección de anomalías. Todas estas características, entre muchas otras, podrían ser muy relevantes para buscar imágenes similares en la base de datos

Varios estudios ya han demostrado que las imágenes por resonancia magnética (IRM) pueden utilizarse para medir características biofísicamente significativas, es decir, métricas cuantitativas que pueden asociarse a las características del tejido cerebral, que muestran una clara dependencia de la edad y la patología. Existe una necesidad acuciante de explicar los tejidos cerebrales, ampliamente explorados, en términos de biomarcadores de imagen. Nuestro objetivo es ayudar a abordar este problema, gracias a la disponibilidad de software específico de resonancia magnética y a un equipo de expertos multidisciplinares en análisis de imágenes y modelización computacional en una posición única, esencial para el desarrollo previsto de nuevas mediciones basadas en imágenes»

Los individuos con trastornos mentales, como la depresión, muestran diferencias cerebrales específicas en comparación con los individuos sanos. En colaboración con el Dr. Joan Camprodon (Laboratorio de Neuropsiquiatría y Neuromodulación, Hospital General de Massachusetts), intentamos caracterizar esas diferencias para ofrecer mejores enfoques terapéuticos basados en la estimulación cerebral no invasiva. En concreto, estamos estudiando las diferencias de conectividad entre el núcleo accumbens y el córtex cingulado subgenual y su relación con la sintomatología. Y, también, la conectividad cerebral de las regiones límbicas, los cambios producidos por los tratamientos de estimulación cerebral y su relación con la sintomatología de los pacientes

NEUROCIENCIA APLICADA Y NEUROPSICOLOGÍA CLÍNICA

Del Laboratorio a la Clínica: Aplicando la Neurociencia a Soluciones de Salud

Nuestro objetivo en esta área es estudiar la eficacia de las técnicas de neuromodulación y otras intervenciones no farmacológicas en trastornos neurológicos y adicciones.
Nuestras líneas de investigación incluyen:

La adicción a la nicotina a menudo se caracteriza por un control cognitivo disfuncional, un impulso de recompensa descontrolado y un proceso de toma de decisiones alterado. La estimulación transcraneal de corriente directa (tDCS) se puede utilizar para aumentar el autocontrol en usuarios habituales de tabaco, reduciendo la ansiedad causada por la abstinencia y abandonando el consumo de nicotina. Esta técnica ya se ha utilizado con éxito para reducir el deseo y el consumo de tabaco, pero aún se deben establecer los parámetros óptimos para implementarla como un tratamiento común. Nuestro objetivo principal es mejorar los parámetros del tratamiento con tDCS para ayudar a dejar de fumar.

Aprovechamos el procesamiento de imágenes, el análisis de datos, la Inteligencia Artificial y la neuromodulación para mejorar el bienestar de las personas y apoyar el trabajo de los profesionales sanitarios.

Esta investigación está financiada por la Agencia Estatal de Investigación (AEI) y el Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER) bajo el proyecto ‘MEM-COG’ (PID2020-118672RB-I0) durante los próximos tres años. Así, llevaremos a cabo varios estudios como está previsto en el proyecto utilizando música, en colaboración con el Hospital de la Santa Creu i Sant Pau. También pretendemos incluir nuevos colaboradores en el proyecto y extender la investigación a intervenciones basadas en el teatro. Hay un estudio piloto en curso sobre los beneficios del teatro en la cognición y la emoción en colaboración con el ‘Teatre Lliure’.

Desarrollamos modelos predictivos basados en inteligencia artificial para anticipar la aparición y evolución de enfermedades neurodegenerativas. A partir de datos clínicos, demográficas y/o genéticas, creamos algoritmos capaces de detectar patrones y prever escenarios futuros. Estas herramientas ayudan a mejorar el diagnóstico, personalizar tratamientos y optimizar la planificación sanitaria.
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