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¿Qué mide exactamente la resonancia magnética funcional?

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¿Es cierto que la sangre fluye hacia donde el cerebro está más activado y la fMRI mide el flujo sanguíneo dentro del cerebro a través del contenido de oxígeno?


Como una ligera modificación de su afirmación: flujo sanguíneo aumenta donde sea que haya actividad en el cerebro aumenta.

El tipo de fMRI que utiliza este principio es fMRI dependiente del nivel de oxigenación de la sangre o fMRI BOLD. La resonancia magnética en general detecta señales al captar señales de protones de moléculas de agua. Esta señal de protones es causada básicamente por la magnetización de los protones, lo que hace que cambie su espín. Una poderosa onda de radio subsiguiente interrumpe este giro y la siguiente fase de relajación de los protones al estado original puede detectarse mediante resonancia magnética. El agua y, por lo tanto, los protones se encuentran en todas partes del cuerpo, incluidos el cerebro y la sangre. La hemoglobina desoxigenada (hemoglobina sin oxígeno) en la sangre cambia la señal del protón en su entorno inmediato debido a las propiedades magnéticas de la desoxihemoglobina. Esto se debe al hecho de que la hemoglobina desoxigenada es paramagnética y disminuye la señal que liberan los protones. De hecho, se ha considerado ruido en las resonancias magnéticas estructurales. La hemoglobina oxigenada no tiene esta propiedad. Radiopaedia tiene una buena explicación de cómo se usa exactamente la señal BOLD en BOLD fMRI, y cito:

Cuando una región específica de la corteza aumenta su actividad en respuesta a una tarea, la fracción de extracción de oxígeno de los capilares locales conduce a una caída inicial de la hemoglobina oxigenada […]. Después de un retraso de 2-6 segundos, aumenta el flujo sanguíneo cerebral (FSC), liberando un excedente de hemoglobina oxigenada que elimina la desoxihemoglobina. Es este gran rebote en la oxigenación tisular local lo que se visualiza.

Entonces, para resumir: la actividad cerebral aumenta la señal BOLD al captar cambios de oxígeno después de un aumento del flujo sanguíneo a esa parte específica del cerebro. Entonces, su afirmación de que la resonancia magnética funcional mide el flujo sanguíneo es técnicamente incorrecta. Se pueden utilizar técnicas Doppler para medir el flujo sanguíneo real.


¿Qué es una resonancia magnética funcional y cómo funciona?

Una exploración por resonancia magnética funcional es una exploración de imágenes de resonancia magnética funcional que mide y mapea la actividad del cerebro. Una exploración por resonancia magnética funcional utiliza la misma tecnología que una resonancia magnética. Una resonancia magnética es una prueba no invasiva que utiliza un fuerte campo magnético y ondas de radio para crear una imagen del cerebro. La imagen que produce una resonancia magnética es solo de órganos / tejido, pero una resonancia magnética funcional producirá una imagen que muestra el flujo sanguíneo en el cerebro. Al mostrar el flujo sanguíneo, mostrará qué partes del cerebro están siendo estimuladas.

Máquina de resonancia magnética (utilizada para exploraciones de resonancia magnética y resonancia magnética funcional)
Historia

En la década de 1930, el físico de la Universidad de Columbia, Isidor Isaac Rabi, descubrió que cuando un campo magnético se combina con ondas de radio hace que el núcleo de un átomo `` gire ''. La mayoría de los átomos del cuerpo humano son átomos de hidrógeno, que tienen un protón cargado positivamente. dentro del núcleo. Cuando la máquina de resonancia magnética emite un campo magnético, los protones se alinean con el campo magnético. Luego, las ondas de radio pulsan en la cabeza del paciente, desalineando los protones. A medida que los protones vuelven a su posición original (llamada precesión), producen una señal de radio de regreso. El tiempo y la cantidad de realineación cambian según el grosor y la dureza del tejido. Las ondas de radio emitidas por los protones producen una imagen clara del cerebro. En la década de 1900, el físico Seiji Ogawa descubrió que la sangre pobre en oxígeno se veía afectada por un campo magnético de manera diferente a la sangre rica en oxígeno. Los datos mostraron que la sangre pobre en oxígeno y la sangre rica en oxígeno diferían en un 20%. Las partes activas del cerebro contienen más sangre rica en oxígeno, por lo que este conocimiento inició una investigación sobre las exploraciones por resonancia magnética funcional.

Procesar los protones (en átomos de hidrógeno) que atraviesan durante una resonancia magnética
¿Cómo mapea una resonancia magnética funcional la actividad del cerebro?

Como mencioné anteriormente, la fMRI observa el flujo sanguíneo en el cerebro para detectar áreas de actividad. La glucosa es la principal fuente de energía del cerebro, pero la glucosa no se almacena en el cerebro. Entonces, cuando partes del cerebro necesitan energía para realizar una acción, fluye más sangre para transportar glucosa a las áreas activas, por lo que ingresa más sangre rica en oxígeno al área. Por ejemplo, cuando habla, hay glucosa y sangre rica en oxígeno fluyendo hacia la parte de su cerebro designada para hablar.

Durante una resonancia magnética funcional, se le pide al paciente que realice una tarea específica para aumentar el flujo sanguíneo rico en oxígeno a una determinada parte del cerebro. Como tocar el pulgar con los dedos, mirar imágenes, responder preguntas en una pantalla, pensar en acciones basadas en una imagen (p. Ej., Ven una imagen de un libro y piensan en acciones como leer un libro, escribir un libro, comprar un libro), etc. Para las tareas en las que se le hace una pregunta al paciente, la mayoría de las veces se le dice al paciente que simplemente piense en la respuesta de esa manera la parte del habla del cerebro no se activa también.

Procesar los protones (en átomos de hidrógeno) que atraviesan durante una resonancia magnética
¿Cómo ayuda una resonancia magnética funcional?

La razón principal de una resonancia magnética funcional es ayudar a mapear el cerebro de un paciente antes de que se someta a una cirugía cerebral. La creación de este mapa ayudará a los médicos a comprender mejor las regiones del cerebro relacionadas con funciones críticas como hablar, caminar, sentir o planificar. La actividad cerebral está mapeada en cuadrados llamados vóxeles, que representan miles de neuronas. Luego se agrega color a la imagen para crear un mapa del cerebro.

Hay estudios clínicos que toman múltiples exploraciones de resonancia magnética funcional para investigar más sobre la exploración y los datos que proporciona. Algunos creen que con más investigación y desarrollo, los escáneres de resonancia magnética funcional eventualmente permitirán a los médicos observar los procesos mentales de las personas (lo que están pensando y sintiendo). Si esto es posible, los escáneres de resonancia magnética funcional podrían usarse para detectar mentiras versus verdades, lo que podría actuar como más evidencia en un caso judicial. Sin embargo, es necesario realizar muchas más investigaciones antes de que esto sea realmente posible.

Los médicos deben ser extremadamente cautelosos cuando operan en el cerebro, por lo que una resonancia magnética funcional no puede ser el único método para mapear el cerebro cuando se trata de cualquier tipo de cirugía cerebral. Otro método para mapear el cerebro se llama mapeo cerebral intraoperatorio. ** Una exploración por resonancia magnética funcional es un excelente primer paso para garantizar que el médico tenga un conocimiento profundo del cerebro de su paciente antes de la cirugía. Por lo general, el mapeo cerebral intraoperatorio se usa cuando es necesario extirpar un tumor / parte del cerebro. La resonancia magnética funcional creará un mapa general del cerebro, pero el mapa cerebral intraoperatorio permitirá a los médicos saber exactamente qué partes del cerebro rodean la parte del cerebro que necesita ser operada. Este método ocurre durante una operación cerebral al abrir el cráneo y usar una pequeña sonda eléctrica para estimular el cerebro de diferentes maneras. Los médicos colocarán el electrodo en la estimulación cerebral de diversas formas, según la ubicación. Por ejemplo, el médico podría estimular una parte del cerebro y el paciente podría pensar que alguien le está tocando el brazo aunque no haya nadie cerca de él. O una parte del cerebro podría ser estimulada y provocar que el paciente tenga problemas para hablar, lo que significa que esta parte del cerebro es responsable del habla. El electrodo real (o sus pulsos) no lastimará al paciente, pero el electrodo podría estimular una parte del cerebro relacionada con el dolor. El electrodo también puede estimular las convulsiones. Sin embargo, los médicos pueden ver las ondas cerebrales del paciente, por lo que si el médico ve signos que conducen a una convulsión, dejarán de estimular el cerebro. También pueden administrar al paciente medicamentos anticonvulsivos. Pero si todavía ocurre una convulsión, el agua fría directamente aplicada al cerebro detendrá la convulsión casi de inmediato.

** Existen varios métodos para mapear el cerebro, pero solo estoy discutiendo un ejemplo de un método invasivo y un ejemplo de un método no invasivo.

Pros
Una resonancia magnética funcional es un procedimiento no invasivo que permite a los médicos trazar un mapa del cerebro antes de una cirugía. Esta exploración proporciona más información a los médicos sobre la composición del cerebro de una persona para prevenir lesiones graves o para determinar si la cirugía es siquiera una posibilidad. Otro aspecto positivo es que la imagen producida por la resonancia magnética funcional es de muy alta resolución.

Contras
Obtener una resonancia magnética funcional es un procedimiento muy costoso (la mayoría de las veces *), sin embargo, vale la pena el precio si la exploración puede evitar que alguien pierda una función necesaria. Un aspecto negativo menor es que la máquina solo puede capturar una imagen clara si la persona que está siendo escaneada se mantiene completamente hábil, pero esto se puede resolver con aparatos ortopédicos / arneses para mantener al paciente en su lugar. Finalmente, los investigadores no comprenden completamente todos los aspectos de este proceso. En la exploración, solo pueden observar el flujo sanguíneo, no las actividades de las neuronas individuales (que es fundamental para la función mental). Cuando una determinada área del cerebro obtiene un mayor flujo sanguíneo, puede representar múltiples funciones diferentes porque puede ser difícil aislar el cerebro realizando solo una acción específica.

* Hay ensayos clínicos que realmente le pagarán dinero para permitirles escanear su cerebro para que puedan recopilar más datos.

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Archivo: Cómo funciona Megan Tung es pasante de verano en Electrónica Jameco y un estudiante de primer año en Universidad de California, Santa Bárbara (UCSB). Sus intereses incluyen fotografía, música, negocios e ingeniería.


Abstracto

En los últimos años, los neurocientíficos cognitivos han aprovechado en gran medida la resonancia magnética funcional (fMRI) como un método no invasivo para medir la actividad neuronal en el cerebro humano. Pero, ¿qué nos dice exactamente la fMRI? Sabemos que sus señales surgen de cambios en la hemodinámica local que, a su vez, son el resultado de alteraciones en la actividad neuronal, pero no está claro exactamente cómo se relacionan la actividad neuronal, la hemodinámica y las señales de fMRI. Se ha asumido que la señal de fMRI es proporcional a la actividad neuronal media local, pero muchos factores pueden influir en la relación entre los dos. Se necesita una comprensión más clara de cómo la actividad neuronal influye en la señal de fMRI si queremos interpretar correctamente los datos de imágenes funcionales.

La resonancia magnética funcional (fMRI) 1,2,3,4,5 ha revolucionado la neurociencia cognitiva durante la última década. La fMRI aprovecha el acoplamiento entre la actividad neuronal y la hemodinámica (el control local del flujo sanguíneo y la oxigenación) en el cerebro para permitir la localización y medición no invasivas de la actividad cerebral (Cuadro 1). Esta técnica está permitiendo una nueva era de investigación, complementaria a técnicas más invasivas para medir la actividad neuronal en modelos animales, para explorar la función y disfunción del cerebro humano. Sin embargo, el éxito final de esta investigación depende de la relación entre la señal de resonancia magnética funcional y la actividad neuronal subyacente. La fuente vascular de la señal de resonancia magnética funcional impone límites importantes a la utilidad de la técnica. Aunque sabemos que la señal de resonancia magnética funcional es provocada por las demandas metabólicas del aumento de la actividad neuronal, los detalles de este proceso solo se comprenden parcialmente (Cuadro 2). En consecuencia, este tema se ha convertido en una de las áreas más importantes de la neurociencia.

Comprender la relación entre la resonancia magnética funcional y las respuestas neuronales es particularmente importante porque algunos experimentos de resonancia magnética funcional y neurofisiología han arrojado resultados aparentemente contradictorios. Un ejemplo se refiere al papel de la corteza visual primaria (V1) en la atención espacial 6. Nuestra capacidad para realizar una tarea de discriminación visual mejora cuando se nos indica que prestemos atención, sin mover los ojos, a la ubicación espacial del estímulo relevante. Los cambios en la atención están correlacionados con cambios sistemáticos en la actividad en varias áreas del cerebro. Aunque algunas teorías postulan que la atención está mediada por la selección muy temprano en las vías visuales, los efectos de la atención han sido notoriamente difíciles de medir usando electrofisiología de una sola unidad en el área V1 del cerebro del mono 7,8. Por el contrario, los efectos de atención robustos se han medido fácilmente con fMRI en V1 humano, y los efectos de atención en ÁREAS CORTICALES EXTRASTRIADAS (como V4) parecen ser considerablemente mayores en los experimentos de fMRI en humanos que en los experimentos de electrofisiología en monos 9,10. ¿Esto se debe a una diferencia de especie o indica una diferencia en lo que se está midiendo? Por ejemplo, la señal de fMRI podría reflejar no solo las tasas de activación de la población neuronal local, sino también la actividad subumbral, la excitación e inhibición simultáneas o entradas moduladoras (como la retroalimentación de áreas distantes de nivel superior de la corteza visual) que podrían no evocar picos. Además, la señal de fMRI podría reflejar cambios en la sincronía neuronal sin un aumento concomitante en la tasa media de disparo 11. Una complicación adicional es que las señales de resonancia magnética funcional reflejan la actividad combinada de un gran número de neuronas. subpoblación mucho mayor de neuronas 12.

En esta revisión, examinamos nuestra comprensión actual de cómo la señal de fMRI se relaciona con las respuestas neuronales, en el contexto de un modelo de transformación lineal simple. Comenzamos por definir el modelo y luego discutimos experimentos que han evaluado tres implicaciones cruciales del modelo: que las respuestas de fMRI deben mostrar una suma temporal, que el curso del tiempo y la amplitud de las respuestas de fMRI deben ser predecibles a partir de las respuestas neuronales subyacentes, y que las respuestas de fMRI deben estar colocalizadas con la actividad neuronal subyacente.

El modelo de transformación lineal

La suposición central que guía las inferencias que se hacen a partir de los datos de la resonancia magnética funcional sobre la actividad neuronal ha sido que la señal de la resonancia magnética funcional es aproximadamente proporcional a una medida de la actividad neuronal local, promediada en una extensión espacial de varios milímetros y durante un período de tiempo de varios segundos 13,14 (Figura 1). Nos referiremos a esto como el modelo de transformada lineal de la señal de fMRI. Tenga en cuenta que el modelo de transformación lineal permite la posibilidad de una relación no lineal arbitrariamente compleja entre el estímulo y la actividad neuronal. Para evaluar el modelo, se debe medir la actividad neuronal subyacente (como en las comparaciones directas de fMRI y mediciones electrofisiológicas que se analizan a continuación), o basarse en lo que ya se conoce sobre la actividad neuronal (como en los experimentos de suma temporal que se analizan a continuación). . Aunque el modelo es, en el mejor de los casos, una aproximación de las complejas interacciones entre la actividad neuronal, la demanda metabólica y el flujo sanguíneo y la oxigenación, no obstante, sirve como una plataforma útil sobre la que construir. Si el modelo lineal fuera una aproximación satisfactoria, simplificaría enormemente el análisis y la interpretación de los datos de fMRI. La relación entre la fMRI y las respuestas neuronales se caracterizaría completa y simplemente por la función de respuesta al impulso hemodinámico (HIRF), es decir, la respuesta de fMRI que resulta de un pulso breve, espacialmente localizado de actividad neuronal. Además, se podría estimar la actividad neuronal subyacente a partir de las mediciones de fMRI (Fig. 1). De hecho, muchos estudios de fMRI se han basado en el modelo de transformada lineal, utilizando mediciones del componente temporal del HIRF para estimar la actividad neuronal subyacente. Sin embargo, estas medidas del HIRF no tendrían valor si el modelo de transformada lineal no fuera una aproximación válida. Para ser útil, el modelo de transformación lineal debe aproximarse a la relación detallada entre los datos de fMRI y la actividad neuronal. Esa relación depende de tres factores principales, como se describe a continuación.

Fila superior: gráficos hipotéticos de la actividad neuronal media a lo largo del tiempo. Fila inferior: correspondientes respuestas de imágenes de resonancia magnética funcional (fMRI). Izquierda: función hipotética de respuesta al impulso hemodinámico (HIRF) medida como la respuesta a un breve pulso de actividad neuronal. Derecha: la respuesta de fMRI cuando la actividad neuronal promedio alterna (en momentos específicos) entre tres estados diferentes (alto, medio y bajo), con breves transitorios cada vez que cambia de un estado a otro. Dado el curso temporal medido de la actividad neuronal, es posible calcular (usando convolución) el curso temporal de la respuesta de fMRI. La mayoría de los estudios de fMRI van en sentido contrario, para inferir la actividad neuronal subyacente a partir de la respuesta de fMRI. En el ejemplo mostrado, es posible estimar (usando regresión lineal, dado el HIRF) las amplitudes relativas de la actividad neuronal en cada uno de los tres estados, junto con la amplitud de los transitorios.

Primero, la relación entre la fMRI y las respuestas neuronales depende de la técnica de adquisición de fMRI. La mayoría de los experimentos de resonancia magnética funcional miden una respuesta dependiente del nivel de oxígeno en sangre (BOLD). La resonancia magnética funcional BOLD proporciona una señal mixta que depende del flujo sanguíneo, el volumen sanguíneo y la oxigenación de la sangre (Recuadros 1 y 2). Algunas de las señales se derivan de cambios dentro de las venas de drenaje más grandes, algunas de las vénulas y capilares más pequeños y algunas de las fuentes extravasculares 15,16,17. Se pueden utilizar variaciones de la técnica para enfatizar o restar énfasis a uno u otro de estos componentes. Las señales intravasculares se suprimen a intensidades de campo magnético más altas debido a la falta de homogeneidad intrínseca en el campo magnético dentro de los vasos más grandes. La adquisición se puede modificar para restar énfasis a las señales BOLD de los vasos más grandes, suprimiendo las señales que están asociadas con velocidades de flujo más altas 15,18. Se han desarrollado otras técnicas de resonancia magnética funcional que miden por separado diferentes componentes de la respuesta hemodinámica: la resonancia magnética funcional basada en perfusión mide el flujo sanguíneo 19,20, los compuestos se pueden inyectar en el torrente sanguíneo para permitir la medición del volumen sanguíneo 21 y las técnicas de resonancia magnética funcional basadas en difusión prometen medir los cambios en la inflamación de las células neurales y gliales que se producen con la excitación 22. Hasta ahora, solo ha habido una pequeña cantidad de trabajo para cuantificar las relaciones entre estas diferentes técnicas de resonancia magnética funcional (por ejemplo, consulte las referencias 20, 23, 24).

En segundo lugar, la relación entre la fMRI y las respuestas neuronales depende de los protocolos de comportamiento y estimulación, y de los métodos de análisis de datos de fMRI. En los primeros días de la resonancia magnética funcional existía cierta preocupación de que la señal se derivara por completo de grandes venas de drenaje y, en consecuencia, que proporcionara información engañosa sobre la localización espacial de la actividad neuronal. Por ejemplo, la presentación de estímulos visuales en dos lugares cercanos en el campo visual evoca actividad neuronal en dos lugares cercanos en áreas visuales retinotópicas como V1. Si la señal de fMRI fuera evidente solo en los vasos grandes, que drenan la sangre de V1, entonces no sería posible distinguir entre estos dos focos cercanos de actividad neuronal. Más bien, la actividad evocada por ambos estímulos visuales parecería desplazarse a la ubicación de la (s) vena (s) de drenaje.En gran medida, este problema se resolvió mediante la adopción de protocolos experimentales adecuados. Los mapas retinotópicos ahora se miden de forma rutinaria en la corteza visual utilizando estímulos que se mueven a través del campo visual, evocando así una onda viajera de actividad neuronal a través de la superficie de materia gris plegada 25. Las señales en una gran vena de drenaje, una que drena de la región de materia gris que corresponde a una gran fracción del mapa retinotópico, no se enfatizan porque el flujo sanguíneo y la oxigenación en esos vasos son aproximadamente constantes durante todo el experimento. Al utilizar esta técnica de ondas viajeras, y al restringir el análisis de datos a la materia gris, es posible distinguir la actividad que está separada por menos de 1,5 mm en la corteza 25 (las técnicas de resonancia magnética funcional han avanzado considerablemente desde que se informaron estas mediciones iniciales en 1994, lo que permite una resolución espacial aún más fina, como se analiza a continuación). Por lo tanto, el protocolo experimental podría ser crucial para obtener una localización espacial precisa de la actividad funcional, un punto al que volveremos más adelante. Seguramente hay una serie de problemas adicionales relacionados con el protocolo experimental y el análisis de datos que pueden afectar la fidelidad de las mediciones de fMRI. Por lo tanto, es importante, cada vez que se desarrolla un nuevo protocolo, medir la relación entre las señales de fMRI y la actividad neuronal subyacente.

En tercer lugar, la relación entre la resonancia magnética funcional y las respuestas neuronales depende de cómo se mida y cuantifique la actividad neuronal en sí misma. Considere registrar la actividad simultánea de una gran cantidad de neuronas individuales dentro de una región de la corteza (varios milímetros) y durante un período de tiempo (varios segundos). ¿Qué componente de la actividad neuronal sería más predictivo de la señal de fMRI? Las diversas medidas posibles de la actividad neuronal incluyen: la tasa de activación promedio de todas las neuronas la tasa de activación promedio de una subpoblación de neuronas actividad de picos sincrónicos en toda la población neuronal el potencial de campo local (LFP) la densidad de la fuente de corriente alguna medida del promedio local actividad sináptica o alguna medida de la actividad eléctrica subumbral. ¿Cuál es la relación entre estas diferentes medidas de actividad neuronal y cómo se relacionan cada una con la señal de fMRI? Nuevos experimentos apenas están comenzando a arrojar luz sobre esta cuestión (Recuadro 3).

Suma temporal de las respuestas de fMRI

En un experimento típico, se recopila una serie de tiempo de imágenes de resonancia magnética funcional en negrita mientras se varía sistemáticamente un estímulo o una tarea cognitiva. Si el estímulo o las variaciones de la tarea evocan un cambio suficientemente grande en el flujo sanguíneo y la oxigenación en una determinada región del cerebro, entonces la intensidad de la imagen en esa región se modulará (hasta ± 5%, pero típicamente menos que esto) a lo largo del tiempo aproximadamente. su valor medio de intensidad.

De acuerdo con el modelo de transformada lineal, debería ser posible predecir la respuesta a una presentación de estímulo largo sumando las respuestas a estímulos más cortos (Fig. 2). Por ejemplo, la respuesta a un estímulo de 12 s se predice sumando la respuesta a un estímulo de 6 s con una copia de la misma respuesta retrasada en 6 s. Tenga en cuenta que esto permite la posibilidad de una relación no lineal arbitrariamente compleja entre el estímulo y la actividad neuronal. Cualquiera que sea la actividad neuronal durante los primeros 6 s, siempre que sea idéntica durante los segundos 6 s, debería ser posible predecir la respuesta de fMRI a un par de estímulos consecutivos, dada la respuesta a una presentación de estímulo .

Izquierda: respuestas medidas de imágenes de resonancia magnética funcional (fMRI) de la corteza visual para presentaciones de estímulo de 6 y 12 s. Derecha: el procedimiento para medir la suma temporal, comparando las respuestas a las dos duraciones de estímulo diferentes. NEGRITA, dependiente del nivel de oxígeno en sangre. Modificado con permiso de Ref. 13 © 1996 Sociedad de Neurociencias.

La suma temporal se mantiene bien en algunos experimentos, pero no en otros 13,20,24,26,27,28,29,30,31,32,33. El fracaso puede atribuirse al hecho de que las presentaciones de estímulo muy breves evocan respuestas de resonancia magnética funcional desproporcionadamente grandes, en comparación con lo que se espera de las respuestas a presentaciones de estímulo largas. Una posible explicación para el fracaso de la suma temporal es que, aunque el flujo sanguíneo podría ser proporcional a la actividad neuronal subyacente, las señales BOLD fMRI pueden tener una dependencia inherentemente no lineal del flujo (ver Cuadro 2 y Refs 20,34). En particular, el efecto BOLD podría saturarse a niveles altos de flujo sanguíneo porque aumentos adicionales en el flujo causarían disminuciones insignificantes en la concentración de desoxihemoglobina 20,35,36. En consecuencia, un estímulo moderadamente fuerte podría evocar una respuesta de resonancia magnética funcional casi máxima, dejando muy poco espacio para revelar cualquier cambio adicional en la señal de resonancia magnética funcional en respuesta a un estímulo más fuerte que se sabe que evoca más actividad neuronal. De hecho, existe alguna evidencia de que el flujo puede mostrar una suma temporal incluso cuando BOLD fMRI no lo hace 20.

Una posibilidad alternativa es un fracaso en el diseño de los experimentos, más que un fracaso de la suma temporal en sí. Todos estos experimentos se completaron en áreas corticales sensoriales y motoras primarias, principalmente en V1, donde se espera que los estímulos de corta duración den respuestas neuronales desproporcionadamente grandes por al menos tres razones. En primer lugar, las neuronas V1 muestran grandes respuestas transitorias después del inicio del estímulo, que disminuyen rápidamente durante un período de varios cientos de milisegundos 37. En segundo lugar, las neuronas V1 adaptan sus respuestas disminuyen gradualmente con el tiempo después de una estimulación prolongada (4-30 s) 38. En tercer lugar, las respuestas V1 son impulsadas por la atención (ver arriba), y es probable que la aparición de estímulos atraiga la atención automáticamente. Por lo tanto, las presentaciones de estímulo muy cortas evocan respuestas neuronales desproporcionadamente grandes, que, según el modelo de transformación lineal, deberían a su vez evocar respuestas de resonancia magnética funcional desproporcionadamente grandes. Algunos estudios han incluido un análisis post-hoc para tener en cuenta los transitorios de respuesta esperados 13,20,33, pero aún no se han llevado a cabo experimentos que midan la suma temporal de las respuestas de fMRI mientras controlan o compensan explícitamente los transitorios de respuesta, la adaptación y atención. Por lo tanto, los experimentos de suma temporal completados hasta ahora no son concluyentes porque los fallos informados del modelo de transformación lineal podrían ser en realidad fallos de los supuestos subyacentes a la prueba, no fallos de la suma temporal en sí.

Comparación de fMRI y respuestas neuronales

Una segunda implicación del modelo de transformación lineal es que el curso temporal y la amplitud de las respuestas de fMRI deberían ser predecibles a partir de las respuestas neuronales subyacentes.

Dos estudios han comparado datos de una sola unidad de fMRI humana y de monos para inferir que las señales de fMRI son directamente proporcionales a las tasas de activación neuronal promedio 39,40. El primero de estos estudios comparó datos de una sola unidad registrados en la MT de mono, un área extraestriada de la corteza visual que se especializa en el procesamiento del movimiento visual, con mediciones de resonancia magnética funcional en MT + humana (el complejo MT, también conocido como V5), una respuesta al movimiento. región cortical que se cree ampliamente que es homóloga con MT de mono junto con áreas adyacentes sensibles al movimiento 41,42. Las neuronas MT son sensibles a la fuerza o coherencia de la señal de movimiento. En un estímulo que consta de un campo de puntos en movimiento, la coherencia del movimiento se puede variar paramétricamente desde 0% (en el que cada punto se mueve en una dirección aleatoria) hasta 100% (en el que todos los puntos se mueven en la misma dirección). Las respuestas de las neuronas MT a tales estímulos de movimiento estocásticos se han caracterizado ampliamente [43]. Usando esta gran base de datos de grabaciones de una sola unidad, Rees et al. 39 calcularon que se esperaría que la tasa de activación neuronal promedio en una gran población de neuronas MT aumentara linealmente con coherencia. Luego confirmaron que las respuestas de fMRI en humanos MT + también aumentaron aproximadamente linealmente con la coherencia de movimiento, lo que indica una proporcionalidad entre las señales de fMRI y las tasas de disparo promedio.

Motivados por su informe, llevamos a cabo un análisis similar de algunas de nuestras mediciones informadas anteriormente de la actividad en la corteza visual primaria (V1) de humanos y monos 40,44,45. Usamos el contraste de estímulos como variable independiente, porque casi todas las neuronas V1 (junto con la mayoría de las neuronas en otras áreas visuales tempranas) aumentan sus tasas de activación de manera monótona con el contraste. Por lo tanto, esperaríamos que si las señales de fMRI fueran proporcionales a las tasas de disparo promedio, entonces también aumentarían monótonamente con el contraste del estímulo. Analizamos las respuestas de una gran base de datos de neuronas V1 de macacos a estímulos de diferentes contrastes, orientaciones, direcciones y frecuencias espacio-temporales. A partir de esta base de datos de neuronas V1 individuales, estimamos la tasa de disparo promedio en V1 de mono, en función del contraste, para el patrón de estímulo específico que se había utilizado en los experimentos de resonancia magnética funcional. La fMRI y las curvas de respuesta de tasa de disparo promedio se superpusieron, lo que nuevamente indica una relación proporcional entre la respuesta de fMRI y la tasa de disparo promedio. Sin embargo, ambos estudios se basaron en una serie de cálculos para estimar la actividad neuronal promedio a partir de los datos electrofisiológicos. Además, compararon datos no solo de diferentes áreas del tejido cortical, sino también de diferentes cerebros en dos especies diferentes.

Varios estudios han encontrado una concordancia generalmente buena entre las amplitudes de las señales de resonancia magnética funcional y electroencefalográficas (EEG), tanto en humanos como en ratas anestesiadas 27,46. Asimismo, se ha informado que el flujo sanguíneo medido con la técnica de flujo láser Doppler es altamente predecible a partir de las mediciones de EEG y LFP 47,48,49. Consulte el Recuadro 3 para ver una discusión sobre cómo las mediciones de EEG y LFP se relacionan con la actividad de picos de las neuronas.

Un estudio seminal reciente de Logothetis et al. 50 evaluaron el modelo de transformación lineal comparando señales de resonancia magnética funcional y neuronales registradas simultáneamente en el mono anestesiado. La actividad neuronal se registró con un microelectrodo en V1 y se analizó para medir la actividad de unidades múltiples (MUA) y LFP, que se extrajeron de diferentes bandas de frecuencia de la señal electrofisiológica sin procesar (LFP, 40-130 Hz MUA, 300-1.500 Hz) . Para cada sitio de registro, los datos de fMRI se analizaron sobre una pequeña región (aproximadamente 2 x 2,5 x 7 mm) de materia gris que rodea la punta del electrodo.

Logotetis et al. examinaron qué tan bien podían predecir las mediciones de fMRI a partir de las mediciones de LFP y MUA (Fig. 3). Midieron la actividad de línea de base en ausencia de estimulación visual en cada sitio de registro para estimar los HIRF por separado para MUA y LFP (el método que usaron para estimar los HIRF se basó en tener fMRI y mediciones electrofisiológicas simultáneas). Luego utilizaron mediciones separadas de la actividad evocada visualmente para evaluar el modelo de transformación lineal, comparando las respuestas de fMRI evocadas visualmente con las predichas a partir de las señales MUA y LFP (de acuerdo con el modelo de transformación lineal, dados los HIRF estimados). En algunos sitios de grabación, el modelo de transformación lineal predijo bien las respuestas de fMRI medidas, lo que explica más del 90% de la varianza en las señales de fMRI. Sin embargo, en otros sitios de grabación, las señales de LFP y MUA fueron predictores muy pobres de las respuestas de fMRI. En aquellos sitios donde la LFP fue un buen predictor de las respuestas de fMRI, MUA también tendió a ser un buen predictor (N. K. Logothetis, comunicación personal). En promedio, el LFP fue ligeramente mejor que el MUA en la predicción de las respuestas de fMRI (aunque esta diferencia fue estadísticamente significativa, el LFP representó solo un 7,6% más de la varianza en las respuestas de fMRI que el MUA). Los datos indican que esta diferencia se relaciona con la naturaleza transitoria del MUA. Alrededor de una cuarta parte de los sitios de registro mostraron respuestas MUA transitorias que volvieron a la línea de base en 2-4 s, aunque el estímulo se mantuvo durante mucho más tiempo. Las señales de LFP y fMRI de los mismos sitios se mantuvieron a lo largo de las presentaciones de estímulo, que duraron hasta 20 s.

a | Funciones de respuesta al impulso hemodinámico (HIRF) estimadas a partir de dos (curvas rojas y azules) diferentes sitios de registro. B | Comparación de la respuesta medida de la resonancia magnética funcional (fMRI) con la predicha (utilizando el modelo de transformación lineal y el HIRF estimado) del potencial de campo local (LFP) (BOLD, desviación estándar dependiente del nivel de oxígeno en sangre, desviación estándar). El estímulo era un patrón de tablero de ajedrez giratorio de campo completo que variaba en contraste con el tiempo. Rectángulos de color turquesa oscuro: nivel de contraste a lo largo del tiempo. Turquesa claro: actividad neuronal medida (LFP). Curva roja: respuesta de fMRI medida. Curva azul: respuesta predicha de fMRI. Reproducido con permiso de Ref. 50 © 2001 Macmillan Magazines Ltd.

Sobre la base de estos resultados, Logothetis et al. concluyó que las señales BOLD fMRI "reflejan la entrada y el procesamiento intracortical de un área determinada en lugar de su salida de picos". Específicamente, los datos informados en la mayoría de los experimentos electrofisiológicos de una sola unidad reflejan la actividad de una muestra sesgada de neuronas, en su mayoría grandes células piramidales que envían proyecciones a otras áreas del cerebro. Las señales BOLD, argumentan, también reflejan la actividad de las fibras entrantes, las interneuronas y la actividad excitadora o inhibitoria recurrente, en lugar de simplemente las tasas de activación de las células piramidales (N. K. Logothetis, comunicación personal). En algunas condiciones, el procesamiento intracortical dentro de una región de tejido cortical estará altamente correlacionado con la actividad de picos de salida de las células piramidales. Por ejemplo, las entradas, la actividad intracortical y las salidas en V1 aumentan monótonamente con el contraste de estímulos (ver arriba). Pero puede haber algunas circunstancias en las que haya un desacoplamiento de los insumos y el procesamiento intracortical de la actividad de salida. Por ejemplo, las fuertes señales de atención (mencionadas anteriormente) medidas con fMRI en áreas corticales visuales tempranas podrían reflejar la actividad subumbral que surge de entradas moduladoras que no evocan picos en las células piramidales de salida. La interpretación de los resultados de la resonancia magnética funcional depende fundamentalmente, por lo tanto, de la medida en que la salida de un área cortical puede desacoplarse de la actividad intracortical dentro de esa área.

Mathiesen informó de un ejemplo de este tipo de desacoplamiento de insumos y productos. et al. 47, que comparó el flujo sanguíneo, la LFP y la actividad de picos en el cerebelo de ratas anestesiadas, mientras estimulaban eléctricamente las entradas al cerebelo. La condición crucial involucró la estimulación de las fibras paralelas del cerebelo que evocan potenciales postsinápticos excitadores monosinápticos y potenciales postsinápticos inhibidores disinápticos en las células de Purkinje, las neuronas de salida primarias de la corteza cerebelosa. Aprovechando este circuito cerebeloso especializado, proporcionaron una fuerte excitación sináptica, incluida la excitación de las interneuronas inhibidoras, con poco o ningún cambio en la actividad neta de las células de Purkinje. Sin embargo, el flujo sanguíneo y la LFP aumentaron.

Quizás el resultado más importante de Logothetis et al. El estudio se refiere a las grandes diferencias entre los sitios de grabación. Esto plantea una serie de preguntas. ¿Los HIRF estimados son estables en todos los sitios de registro? ¿La señal de resonancia magnética funcional es menos predicha por la actividad neuronal en algunos sitios que en otros debido a su proximidad a venas más grandes? En este contexto, también es importante señalar que los estímulos se presentaron en el diseño de alternancia de bloques de uso común, con intervalos relativamente largos (4-24 s) de un patrón de tablero de ajedrez de campo completo que se alternaba con intervalos de un blanco (uniforme gris) campo. Los resultados pueden diferir si se utiliza una serie rápida de presentaciones de estímulo breves (∼ 1 s) (N. K. Logothetis, comunicación personal). En tales condiciones, la actividad transitoria dominaría, aumentando así la correlación entre la LFP, MUA y la actividad de una sola unidad, y haciendo que cada una de estas medidas sea más predictiva de las respuestas de fMRI. Esta sería una buena noticia porque un número creciente de experimentos de resonancia magnética funcional ha estado utilizando una secuencia tan rápida de presentaciones de estímulo con breves intervalos entre ensayos 30,51.

Un resultado final de Logothetis et al. El estudio es que la fMRI y las respuestas neuronales no eran simplemente proporcionales entre sí. Un contraste de estímulo del 12% provocó aproximadamente la mitad de la respuesta máxima de resonancia magnética funcional, pero mucho menos de la mitad de la LFP y MUA máximas. Esto implica que existe una relación monótona pero no lineal entre la señal de fMRI y las respuestas neuronales, de modo que las respuestas de fMRI aumentan más rápidamente que las respuestas neuronales en contrastes bajos, pero menos rápidamente en contrastes altos. Por ejemplo, la señal de fMRI podría incluir una contribución de actividad subumbral asíncrona que no es visible en las mediciones de LFP o MUA. Sin embargo, se observó exactamente el resultado opuesto en una comparación de LFP y flujo sanguíneo (medido con la técnica de flujo láser Doppler) en la corteza somatosensorial de la rata anestesiada. No se produjo una respuesta del flujo sanguíneo a niveles bajos de actividad neuronal, mientras que el flujo aumentó en proporción a la LFP por encima de un cierto nivel de umbral 49. Esto indica que el flujo aumenta más lentamente que la actividad neuronal a niveles bajos de actividad, pero que el flujo aumenta a un ritmo mayor para niveles más altos de actividad.

A pesar de las relaciones no lineales observadas entre LFP y las señales de flujo o BOLD, las velocidades de disparo de una sola unidad parecen ser aproximadamente proporcionales a las señales de IRMf BOLD. Las neuronas V1 aisladas alcanzan la mitad de su tasa de activación máxima con un contraste de ∼ 10-15% en promedio 40,45, consistente con las mediciones de fMRI informadas por Logothetis et al. y con otras mediciones de fMRI en humanos 40,44, pero en contraste con las mediciones de LFP y MUA reportadas por Logothetis et al.

Colocalización de fMRI y actividad neuronal

Una tercera implicación del modelo de transformación lineal es que las respuestas de fMRI deben estar colocalizadas con la actividad neuronal subyacente. Esto se ha explorado tanto en el cerebro humano como en el de los monos.

Varios estudios de pacientes sometidos a neurocirugía han informado de una concordancia general entre los mapas sensoriomotores medidos con fMRI y el registro intraoperatorio de la superficie cortical, la estimulación cortical y las imágenes ópticas 52,53,54,55,56. Esto tiene implicaciones obvias e importantes para la planificación prequirúrgica. Sin embargo, Cannestra et al. 56 señalan que la precisión de la concordancia depende de manera crucial de las técnicas de análisis de datos de fMRI. Como es típico de muchos estudios de resonancia magnética funcional, utilizaron un modelo del HIRF para analizar sus datos y localizar regiones de actividad. Utilizando un modelo del HIRF, el CENTROIDE de la actividad de fMRI estaba en promedio a más de 1 cm del centroide de la actividad intrínseca de imágenes ópticas. Una ligera modificación del HIRF, incluida una caída inicial (Cuadro 2), produjo una mejora marcada, de modo que los centroides estaban separados por 2 mm en promedio.

Desechar et al. 57 informaron una profunda discordancia entre fMRI y registros electrofisiológicos de mapas corticales somatosensoriales en el mono anestesiado. Aunque fue posible utilizar fMRI para determinar la organización general de las representaciones de las partes del cuerpo, hubo diferencias importantes entre los dos mapas. En primer lugar, solo en aproximadamente la mitad de las mediciones se obtuvieron electrofisiológicamente los centroides de la actividad de resonancia magnética funcional ubicada dentro de las respectivas representaciones de la mano y la cara, y la distancia media entre los centros del mapa (resonancia magnética funcional versus electrofisiología) fue ∼ 1 cm. En segundo lugar, los mapas corticales definidos por fMRI eran considerablemente más grandes que los mapas que se obtuvieron sobre la base de registros de microelectrodos.

Wandell et al. 58, por otro lado, informaron una excelente concordancia entre las ubicaciones y los mapas retinotópicos de los monos V1, V2, V4 y MT, medidos por fMRI, y los esperados de la literatura electrofisiológica. Esta diferencia entre la precisión de los mapas somatosensoriales y visuales podría reflejar una diferencia fundamental en la base de las respuestas hemodinámicas en estas dos áreas corticales. O podría ser una simple consecuencia de las diferencias en los métodos experimentales Wandell et al. utilizó el estímulo de onda viajera para medir los mapas retinotópicos en la corteza visual, mientras que Disbrow et al. presentaron estímulos táctiles utilizando un diseño de alternancia de bloques con intervalos relativamente largos (∼ 20 s) de estimulación versus reposo.

La evidencia adicional de la colocalización de la fMRI y las señales neuronales proviene de experimentos en los que se ha utilizado la fMRI para obtener imágenes de dominancia ocular y columnas de orientación 59,60,61,62,63. Aunque algunos de estos artículos han provocado una controversia considerable (por ejemplo, Refs. 64,65), otros son convincentes y no hubieran sido posibles a menos que las señales estuvieran correctamente localizadas dentro de una fracción de milímetro.

Comenzamos esta revisión describiendo el modelo de transformada lineal, que ha sido una suposición común en la interpretación de los estudios de resonancia magnética funcional. ¿Indica la evidencia que este modelo es una aproximación razonable y útil? La respuesta es "sí" para algunos sitios de grabación, en algunas áreas del cerebro, utilizando ciertos protocolos experimentales. Pero la respuesta es "no" en otras circunstancias.

Después de diez años de estudios de resonancia magnética funcional, todavía hay mucho que aprender sobre la fuente de estas señales. En particular, se necesitan más mediciones que comparen fMRI y señales neuronales. Los detalles de los protocolos experimentales son importantes y, por lo tanto, deben variarse sistemáticamente. Claramente, necesitamos saber más sobre las relaciones entre las diferentes medidas de actividad neuronal, actividad de picos de unidades únicas y múltiples y LFP, para determinar si reflejan diferentes aspectos de la función neuronal. Por ejemplo, sería útil para los neurofisiólogos digitalizar de forma rutinaria toda la señal electrofisiológica, no solo los tiempos de pico, para determinar si, y bajo qué circunstancias, la actividad intracortical dentro de un área cortical (por ejemplo, representada por la LFP o MUA) podrían estar desacoplados de la actividad de picos de salida de unidades individuales aisladas. También sería útil comparar las mediciones de las tasas de disparo promedio locales con la actividad sináptica promedio local, porque se ha identificado que la actividad sináptica está relacionada con la demanda metabólica (Cuadro 2), aunque no está claro exactamente cómo se puede medir directamente la actividad sináptica promedio. . Además, sería informativo medir la señal de fMRI en ausencia de picos, por ejemplo, enfriando la corteza, para determinar qué cantidad de la señal es inducida exclusivamente por las entradas a un área cortical.

Esta revisión ha planteado más preguntas que respuestas. Aunque estas preguntas están motivadas por consideraciones metodológicas, muchas de ellas se refieren a cuestiones fundamentales relacionadas con los circuitos corticales y las formas en que grandes poblaciones de neuronas representan información en el cerebro. Con cualquier técnica nueva, se necesita algo de tiempo para resolver los detalles metodológicos. La resonancia magnética ofrece una gran cantidad de flexibilidad: buenas noticias, porque debería permitirnos refinar los métodos para medir con precisión la actividad neuronal subyacente, pero también malas noticias, porque podría llevarnos un tiempo converger en esos métodos. La fMRI proporciona una imagen nueva y diferente de la función cerebral, complementaria a otras técnicas, aunque esto presenta un desafío, también demostrará ser de gran beneficio.

Recuadro 1 | RMNf en negrita

La señal fundamental para la resonancia magnética funcional (fMRI) dependiente del nivel de oxígeno en sangre (BOLD) proviene de los átomos de hidrógeno, que abundan en las moléculas de agua del cerebro. En presencia de un campo magnético, estos átomos de hidrógeno absorben energía que se aplica a una frecuencia de radio característica (∼ 64 MHz para un escáner de resonancia magnética clínica estándar de 1.5 Tesla). Después de este paso de aplicar excitación por radiofrecuencia, los átomos de hidrógeno emiten energía a la misma radiofrecuencia hasta que regresan gradualmente a su estado de equilibrio. El escáner de resonancia magnética mide la suma total de la energía de radiofrecuencia emitida. La señal de radiofrecuencia medida decae con el tiempo, debido a varios factores, incluida la presencia de inhomogeneidades en el campo magnético. Una mayor falta de homogeneidad da como resultado una disminución de la intensidad de la imagen, porque cada átomo de hidrógeno experimenta una intensidad de campo magnético ligeramente diferente y, después de un breve período de tiempo (comúnmente llamado T2 *), sus emisiones de radiofrecuencia se cancelan entre sí. Las técnicas BOLD fMRI están diseñadas para medir principalmente cambios en la falta de homogeneidad del campo magnético, dentro de cada pequeño volumen de tejido, que resultan de cambios en la oxigenación de la sangre. La desoxi y la oxihemoglobina tienen diferentes propiedades magnéticas. La desoxihemoglobina es paramagnética e introduce una falta de homogeneidad en el campo magnético cercano, mientras que la oxihemoglobina es débilmente diamagnética y tiene poco efecto. Por lo tanto, un aumento en la concentración de desoxihemoglobina causaría una disminución en la intensidad de la imagen, y una disminución en la desoxihemoglobina causaría un aumento en la intensidad de la imagen (ver figura Hb, hemoglobina).

El modelo emergente de la respuesta hemodinámica (Cuadro 2) postula que hay tres fases de la respuesta BOLD fMRI a un aumento transitorio de la actividad neuronal: una pequeña disminución inicial en la intensidad de la imagen por debajo de la línea de base (durante el período inicial de consumo de oxígeno), seguido de un gran aumento por encima de la línea de base (un exceso de sangre oxigenada, que solo se compensa parcialmente con un aumento en el volumen de sangre venosa desoxigenada), y luego por una disminución de nuevo por debajo de la línea de base (después de que haya disminuido el exceso de sangre oxigenada, todavía se necesita algo de tiempo para que el volumen de sangre vuelva a la línea de base). La señal BOLD fMRI también depende de la entrada de sangre fresca que no ha experimentado el mismo historial de excitación de radiofrecuencia. Este efecto de entrada, por sí mismo (en ausencia de cualquiera de los cambios mencionados anteriormente en la concentración de desoxihemoglobina), aparecería como un aumento en la intensidad de la imagen y se suma al aumento en la intensidad de la imagen durante la segunda fase de la respuesta. La figura muestra la relación propuesta entre la actividad sináptica, el reciclaje de neurotransmisores y la demanda metabólica (parte a) y el efecto de la desoxihemoglobina en la señal de resonancia magnética (parte B).

Recuadro 2 | Hemodinámica y metabolismo

El modelo emergente de la respuesta hemodinámica postula que un aumento en la actividad neuronal da como resultado un aumento inicial en el consumo de oxígeno debido al aumento de la demanda metabólica, esto cambia las concentraciones de oxi y desoxihemoglobina en la vasculatura cercana, aumentando la concentración de desoxihemoglobina mientras disminuye la concentración. de oxihemoglobina 66,67,68. El aumento de la actividad neuronal también desencadena, después de un retraso de ∼ 2 s, un gran aumento del flujo sanguíneo local. Este aumento en el flujo sanguíneo proporciona un aumento aproximadamente proporcional en el consumo de glucosa, pero en realidad compensa en exceso la cantidad de oxígeno que se extrae, de modo que se libera un exceso de sangre oxigenada 69,70. El aumento del flujo también causa vasodilatación de las vénulas y venas, debido a su elasticidad en forma de globo, lo que resulta en un aumento del volumen de sangre venosa (principalmente desoxigenada) 71,72,73,74.

Las pruebas empíricas de este modelo de respuesta hemodinámica se han basado en varios métodos para medir por separado el volumen sanguíneo, el flujo, la oxigenación y la susceptibilidad magnética 36,66,68,74,75,76,77,78,79,80,81,82. Se ha hecho especial hincapié en la fase inicial propuesta de consumo de oxígeno, antes de que tengan lugar los efectos de entrada y volumen. La importancia de la 'caída inicial', como se le ha dado en llamar, es que debería estar más relacionada con la actividad neuronal que los otros componentes más lentos de la respuesta hemodinámica 66. Gran parte de la evidencia empírica de la caída inicial proviene de estudios de imágenes ópticas 66,67,68,82. También hay algunos informes de la caída inicial utilizando BOLD fMRI 63,83,84,85 y espectroscopia de resonancia magnética 86. Sin embargo, la caída inicial es muy controvertida tanto en la literatura de imágenes ópticas como de resonancia magnética funcional, porque no siempre se ha encontrado 64,65,81,87.

Se cree ampliamente que el aumento del flujo sanguíneo es consecuencia directa del aumento de la actividad sináptica. La justificación de esto se basa en las dos observaciones siguientes. Primero, como se mencionó anteriormente, el flujo sanguíneo aumenta en proporción al consumo de glucosa 70. En segundo lugar, el metabolismo de la glucosa está relacionado con la actividad sináptica 88,89,90,91. También se ha sugerido que los aumentos en la activación cerebral están respaldados por la glucólisis (metabolismo de la glucosa no oxidativo) 69,70. Esto explicaría la proporcionalidad observada entre el flujo sanguíneo y el consumo de glucosa, junto con el desajuste entre el flujo sanguíneo y el consumo de oxígeno. En particular, los astrocitos tienen un papel crucial en el reciclaje de neurotransmisores, ya que utilizan energía para eliminar el glutamato del espacio extracelular y convertirlo en glutamina. Los astrocitos rodean tanto las sinapsis como los capilares intraparenquimatosos, y la liberación de glutamato en una sinapsis excitadora desencadena una captación concomitante de glucosa por parte de los astrocitos de la sangre. Los astrocitos dependen de la glucólisis para lograr su función de reciclaje de neurotransmisores (consumiendo glucosa y liberando lactato) 89. En resumen, se ha propuesto que el cambio del flujo sanguíneo libera el nivel de glucosa requerido por los astrocitos, independientemente de la oxigenación de la sangre.

Una visión alternativa es que la respuesta del flujo sanguíneo sirve para suministrar el nivel de oxígeno requerido por las neuronas. Según este punto de vista, el aparente desajuste entre el flujo sanguíneo y el consumo de oxígeno es una consecuencia necesaria de cómo se entrega el oxígeno, se requiere un cambio desproporcionadamente grande en el flujo sanguíneo para soportar un pequeño cambio en el metabolismo del oxígeno, porque la extracción (por difusión pasiva) de el oxígeno de la sangre es menos eficiente a velocidades de flujo más altas 92,93,94. Esta visión alternativa está respaldada por tres consideraciones adicionales. En primer lugar, el consumo de oxígeno aumenta con la actividad neuronal, aunque en menor medida que el flujo sanguíneo 36,95. En segundo lugar, las estimaciones de los costos metabólicos de la actividad cerebral muestran que la mayor parte de la energía es utilizada por las neuronas y que su uso de energía depende en gran medida de las tasas de activación, solo un pequeño porcentaje de la energía se usa para el reciclaje de neurotransmisores por parte de los astrocitos 96. Las neuronas dependen del metabolismo oxidativo del lactato, mientras que los astrocitos dependen de la glucólisis no oxidativa 89. Por lo tanto, tendría sentido que la respuesta hemodinámica respaldara la necesidad de oxígeno. En tercer lugar, se ha propuesto que los astrocitos podrían depender de sus reservas integradas de glucógeno para proporcionar energía durante períodos transitorios de fuerte actividad neuronal, obviando la necesidad de un mayor suministro de glucosa 97.

Resolver estos puntos de vista seguramente dependerá de aprender más sobre los mecanismos celulares y moleculares detallados que causan el aumento del flujo sanguíneo 89,98. Aunque la respuesta del flujo sanguíneo se correlaciona con el consumo de glucosa en circunstancias normales, podría deberse a algo más. Asimismo, la respuesta del flujo sanguíneo está correlacionada con el consumo de oxígeno, pero no necesariamente de manera causal. Estas sospechas se destacan por la evidencia de que la respuesta del flujo sanguíneo no se ve afectada por la hipoxia sostenida (disminución del oxígeno en sangre) ni por la hipoglucemia (disminución de la glucosa en sangre) 99,100. Además, es importante tener en cuenta que la respuesta del flujo sanguíneo, cualquiera que sea su propósito, es notablemente lenta en relación con los cambios subyacentes en la actividad neuronal: el cerebro normalmente ha hecho lo suyo y ha seguido adelante antes de que responda la vasculatura.

Se han propuesto varias señales para provocar la respuesta del flujo sanguíneo 89,98; mencionamos tres posibilidades. Primero, la respuesta podría ser desencadenada por el lactato (liberado por los astrocitos), lo que implica un vínculo estrecho entre la señal de resonancia magnética funcional y la actividad sináptica. En segundo lugar, podría desencadenarse por un subproducto difusible de los picos neuronales, por ejemplo, por el óxido nítrico. De hecho, la respuesta del flujo sanguíneo se reduce bloqueando la sintasa de óxido nítrico mientras se preserva el nivel normal de metabolismo de la glucosa 101. Una tercera posibilidad es que la respuesta del flujo sanguíneo pueda desencadenarse dentro de los propios vasos sanguíneos, en respuesta a disminuciones transitorias de la oxigenación (la caída inicial). Por supuesto, estos tres procesos pueden operar juntos y con otros mecanismos.

Recuadro 3 | Potencial de campo local y actividad de unidades múltiples

¿Qué se sabe sobre el potencial de campo local (componente de baja frecuencia LFP de la señal electrofisiológica) y la actividad de unidades múltiples (MUA), y cómo se relaciona cada uno con el procesamiento en la corteza cerebral? Se cree que el MUA refleja la actividad de picos de las neuronas cerca de la punta del electrodo (dentro de ∼ 200 μm) 102,103. Se cree que la LFP, por otro lado, refleja la superposición de corrientes dendríticas sincronizadas, promediadas sobre un volumen mayor de tejido 104.

El papel de las señales neuronales sincronizadas, incluida la que se infiere de las mediciones de LFP, ha sido una fuente de acalorados debates y una considerable controversia 105,106,107. Independientemente de su papel funcional, es concebible que la sincronía neuronal (y por lo tanto la LFP) podría aumentar sin un aumento concomitante en la tasa media de disparo 11.

Sin embargo, se espera que la LFP en muchas circunstancias esté altamente correlacionada con las tasas de disparo promedio locales. La mayoría de las sinapsis (tanto excitadoras como inhibidoras) se pueden rastrear a una red local de conexiones que se origina en la vecindad cortical cercana, dejando solo una pequeña minoría de entradas de estructuras corticales y subcorticales más remotas 108,109,110. Por lo tanto, la actividad local de picos, la actividad sináptica y las corrientes dendríticas deberían covariar. Además, aunque algunos estudios han encontrado que la LFP incluye contribuciones de fuentes distantes 104, otros han encontrado que está dominado por la actividad de las neuronas cercanas 111,112,113. Las elecciones metodológicas pueden marcar una gran diferencia, como si el registro de LFP es de un solo extremo (referenciado a una tierra remota) o diferencial (referenciado a otro electrodo o bola de plata epidural) (P. Fries, comunicación personal). El primer método puede proporcionar una medida localizada de la actividad neuronal, por ejemplo, en el área MT, la selectividad de estímulo de la LFP es similar a las de MUA y las respuestas de una sola unidad (G. DeAngelis y W. T. Newsome, comunicación personal). El último método depende fundamentalmente de las posiciones relativas de los dos sitios de registro. Si solo están abrazando una columna cortical, la medida se denomina "potencial de campo transcortical" y proporciona la mejor localización disponible con LFP 112,113. Sin embargo, si la referencia es una bola de plata epidural distante, la LFP capta una señal más global que está fuertemente correlacionada con la electroencefalografía del cuero cabelludo (EEG).

En resumen, se cree que la LFP refleja las entradas y la actividad intracortical, pero a menudo (pero no siempre) se correlaciona con la actividad de aumento de la salida en las grabaciones de una o varias unidades.


Una ventana a su cerebro: cómo la resonancia magnética funcional nos ayuda a comprender lo que sucede dentro de nuestra cabeza

Soy un estudiante de pregrado en la Universidad de Augusta, Augusta, Georgia (EE. UU.) Y estudio Psicología y Biología con una concentración de pre-medicina. Disfruto aprendiendo sobre el cerebro y los trastornos neurológicos, y espero poder brindar pronto atención médica a las personas que padecen trastornos neurológicos. Actualmente soy pasante de investigación en el laboratorio del Dr. Jay Hegde y participante en el Programa de Extensión Educativa del Ejército (AEOP): Programa de Aprendizaje de Investigación de Pregrado (URAP). En mi tiempo libre, disfruto cantar, viajar, deleitarme con la naturaleza, pasar tiempo con mi familia y hacer bromas a mis amigos. *[email protected]

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El Dr. Jay Hegdé es un experto en neurociencia visual en el Medical College of Georgia de la Augusta University (EE. UU.). Su investigación se centra en cómo funciona el cerebro en condiciones del mundo real. También es editor asociado de Fronteras en neurociencia computacional y recientemente coeditó un tema de investigación sobre el aprendizaje profundo para múltiples Fronteras revistas. Pasa mucho de su tiempo libre tratando de ayudar a los menos afortunados, como los fanáticos de los Boston Red Sox. Por ejemplo, organiza una campaña de chupetes para los fanáticos de los Medias Rojas el primer día de la temporada de béisbol todos los años, cuando su equipo es eliminado matemáticamente de los playoffs.

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El cerebro & # x02014la última frontera de la ciencia moderna. A pesar de muchos avances tecnológicos, todavía sabemos poco sobre cómo funciona el cerebro. Afortunadamente, el desarrollo de una técnica llamada resonancia magnética funcional (fMRI) está ayudando a cambiar esto lentamente. La resonancia magnética funcional puede medir la actividad cerebral sin abrir el cráneo ni exponer las células cerebrales a radiación dañina. Al utilizar las propiedades magnéticas de la sangre, la resonancia magnética funcional puede detectar cambios en el flujo sanguíneo relacionados con la actividad cerebral, lo que permite a los científicos y médicos determinar qué regiones del cerebro están más activas que otras. Actualmente, los investigadores utilizan la resonancia magnética funcional para estudiar varios aspectos de la actividad cerebral en la salud y la enfermedad. Los científicos continúan ampliando los límites de la técnica de resonancia magnética funcional y la combinan con otras técnicas para obtener una comprensión aún mejor de la función y disfunción del cerebro.


Cómo funciona la resonancia magnética funcional

La tecnología médica ha llegado tan lejos en los últimos años que ahora es posible que las exploraciones por imágenes disecten el cuerpo en imágenes delgadas como una oblea y creen modelos tridimensionales de órganos y tejidos para encontrar anomalías y diagnosticar enfermedades. Sin embargo, un tipo de escaneo relativamente nuevo llamado imagen de resonancia magnética funcional (fMRI) lleva la tecnología un paso más allá. No solo puede ayudar a diagnosticar enfermedades del cerebro, sino que también podría permitir a los médicos adentrarse en nuestros procesos mentales para determinar lo que estamos pensando y sintiendo. La resonancia magnética funcional podría incluso detectar si estamos diciendo la verdad.

fMRI se basa en la misma tecnología que imagen de resonancia magnética (Resonancia magnética): una prueba no invasiva que utiliza un fuerte campo magnético y ondas de radio para crear imágenes detalladas del cuerpo. Pero en lugar de crear imágenes de órganos y tejidos como la resonancia magnética, la resonancia magnética funcional observa el flujo sanguíneo en el cerebro para detectar áreas de actividad. Estos cambios en el flujo sanguíneo, que se capturan en una computadora, ayudan a los médicos a comprender mejor cómo funciona el cerebro.

El concepto detrás de la resonancia magnética ha existido desde principios del siglo XX. A principios de la década de 1930, un físico de la Universidad de Columbia llamado Isidor Isaac Rabi experimentó con las propiedades magnéticas de los átomos. Descubrió que un campo magnético combinado con ondas de radio causaba que los núcleos de los átomos `` voltearan '', una propiedad que ahora se conoce como resonancia magnetica. En 1944, Rabi recibió el Premio Nobel de Física por su trabajo pionero.

En la década de 1970, Paul Lauterbur, profesor de química en la Universidad Estatal de Nueva York, y el profesor de física Peter Mansfield de la Universidad de Nottingham en Inglaterra, utilizaron individualmente la resonancia magnética como base para desarrollar una nueva técnica de diagnóstico, llamada resonancia magnética. El primer escáner de resonancia magnética comercial se fabricó en 1980.

Luego, a principios de la década de 1990, un físico llamado Seiji Ogawa que trabajaba en lo que entonces eran los Laboratorios Bell en Nueva Jersey, descubrió algo mientras realizaba estudios con animales. Descubrió que la hemoglobina pobre en oxígeno (la molécula en la sangre que transporta oxígeno) se ve afectada de manera diferente por un campo magnético que la hemoglobina rica en oxígeno. Ogawa se dio cuenta de que podía usar estos contrastes en la respuesta al oxígeno en sangre para mapear imágenes de la actividad cerebral en una resonancia magnética normal.

La idea básica detrás del descubrimiento de Ogawa había sido propuesta más de medio siglo antes por el químico Linus Pauling. En la década de 1930, Pauling descubrió que la reacción de la sangre rica en oxígeno y la sangre pobre en oxígeno a la atracción de un campo magnético difería hasta en un 20 por ciento. En fMRI, identificar estas diferencias permite a los científicos determinar qué partes del cerebro están más activas.


¿Cómo nos muestra la resonancia magnética funcional lo que está sucediendo en el cerebro?

[Ed. nota: Hoy les traemos un doble primero: la primera respuesta a una solicitud de un lector (por un usuario de Twitter llamado @slentinator) y la primera publicación invitada, de Cat Ferguson, quien pronto se unirá al programa de escritura científica en UC Santa Cruz. ¡Quítatelo, gato!]

Imágenes de resonancia magnética funcional: una forma de utilizar una máquina de resonancia magnética estándar para estudiar el funcionamiento del cerebro y # 8211 parece simple cuando se mira. Las salpicaduras de pintura de "actividad" se destacan sobre un fondo gris opaco, que muestra dónde fluye la sangre en el cerebro y, por lo tanto, qué parte del cerebro está "encendida" cuando una persona está pensando o haciendo algo.

Pero como ocurre con la mayoría de las cosas en la vida, la verdad detrás de las imágenes es mucho más complicada. Los científicos tienden a dividirse en tres campos cuando se trata de fMRI. Algunos lo ven como la clave para responder a nuestras preguntas filosóficas más profundas. En el extremo opuesto del espectro están aquellos que lo llaman la respuesta moderna a la frenología (el estudio ahora desacreditado de la forma del cráneo para determinar la personalidad y la inteligencia). La mayoría se ubica en el medio, creyendo que la resonancia magnética funcional es una tecnología útil pero imperfecta para ayudar a comprender el cerebro humano.

Hemos escuchado que el uso de científicos de fMRI puede decir que los republicanos usan su amígdala más que los demócratas y detectan a un pedófilo. Pero desde los no científicos, ¡incluso los estudiantes universitarios que estudian neurociencia! & # 8211 es más probable que crean una mala explicación de la investigación en psicología si va acompañada de una resonancia magnética funcional completamente irrelevante, es importante comprender qué muestran realmente las imágenes de resonancia magnética funcional.

Dejemos que & # 8217s comience con algo pequeño & # 8230 muy pequeño. Su cuerpo está lleno de átomos de hidrógeno, cada uno de los cuales es un protón con un electrón orbitando alrededor. Estos protones no se quedan quietos, sino que giran sobre un eje, como lo hace la Tierra todos los días. Una fMRI usa un campo magnético increíblemente poderoso, aproximadamente 600 veces la fuerza de los imanes de su refrigerador, para alinear algunos de esos protones.

Luego, la máquina dispara ondas de radio al cerebro. Cuando esas ondas golpean los protones alineados, los protones comienzan a vibrar. Cuando las ondas se apagan, los protones disparan sus propias ondas de radio. Y eso es lo que detecta el escáner.

Ahora dejemos que & # 8217s crezca un poco y hablemos de proteínas, específicamente de la hemoglobina, la proteína que transporta el oxígeno. Como el resto de su cuerpo, el cerebro necesita oxígeno y las partes del cerebro que están quemando más combustible de lo normal necesitan mucho oxígeno.

Los protones de la hemoglobina con oxígeno se comportan de manera diferente en los campos magnéticos que los de la hemoglobina sin él. Eso significa que la resonancia magnética funcional se puede usar para determinar la proporción en el cerebro de hemoglobina con oxígeno y hemoglobina sin él. Los científicos llaman a esta relación BOLD, o señal dependiente del nivel de oxigenación de la sangre, y la usan para calcular dónde se dejó caer la mayor cantidad de oxígeno para que lo usen las células. Eso les dice, teóricamente, dónde estaba más activo el cerebro unos segundos antes.

Entonces, ¿cómo pasamos de las señales de radio que rebotan en el cerebro a imágenes que nos muestran el reflujo y el flujo de sangre (y oxígeno)? Estadísticas. Al procesar los números, los científicos pueden medir qué tan diferentes son las señales de diferentes partes del cerebro. Luego, las computadoras usan colores para resaltar esas diferencias, mostrando qué partes del cerebro tienen menos oxígeno, y listo.

Ahora, esa matemática es increíblemente importante. El año pasado, un equipo de científicos ganó un Premio Ignobel por un estudio en el que entrevistaron a un salmón muerto en una máquina de resonancia magnética funcional. Cuando utilizaron las mismas matemáticas estadísticas que entre el 25 y el 40 por ciento de los artículos de resonancia magnética funcional publicados en 2009, encontraron una actividad significativa en el cerebro y la médula espinal de los peces. O su espíritu se comunicaba desde más allá de la tumba, o esos documentos tenían problemas graves.

¡El pez muerto piensa! (Cortesía de The Scicurious Brain)

No hay duda de que la resonancia magnética funcional ha redefinido la neurociencia, ya sea cambiando nuestras ideas sobre el libre albedrío o ayudando a definir la biología de la espiritualidad. Sin embargo, existe un peligro en su aparente sencillez. Los resultados de los estudios a menudo encajan perfectamente con el "sentido común", como cuando una parte del cerebro asociada con el control de los impulsos parece predecir la reincidencia de los delincuentes.

Pero antes de apresurarnos a colocar a todos los solicitantes de libertad condicional en un escáner, debemos recordar que la verdad es mucho más espinosa que la reducción que acapara los titulares: las resonancias magnéticas funcionales muestran el cerebro en tonos de gris, no en blanco y negro.


Cómo el cerebro encuentra significado en la metáfora

Uno es literal. Uno es metafórico. Nuestros cerebros conocen la diferencia, pero ¿seríamos capaces de entender lo segundo sin lo primero?

Estudios anteriores han sugerido que nuestra comprensión de las metáforas puede tener sus raíces en nuestra experiencia corporal. Algunos estudios de imágenes cerebrales de resonancia magnética funcional, o resonancia magnética funcional, han indicado, por ejemplo, que cuando escuchas una metáfora como "tuvo un día difícil", se activan regiones del cerebro asociadas con la experiencia táctil. Si escuchas "es tan dulce", se activan las áreas asociadas con el gusto. Y cuando escuchas los verbos de acción usados ​​en un contexto metafórico, como "captar un concepto", las regiones involucradas en la percepción motora y la planificación se activan.

Un estudio realizado por un investigador de la Universidad de Arizona Vicky Lai, publicado en la revista Brain Research, se basa en esta investigación al observar cuándo, exactamente, las diferentes regiones del cerebro se activan en la comprensión de metáforas y qué nos dice eso sobre la forma en que entendemos el lenguaje.

A los humanos les encanta hablar en metáforas

Los humanos usamos metáforas todo el tiempo, están tan arraigadas en nuestro lenguaje que a menudo ni siquiera nos damos cuenta de que lo estamos haciendo.

De hecho, los investigadores han descubierto que, en promedio, las personas usan una metáfora cada 20 palabras, dijo Lai, profesor asistente de psicología y ciencias cognitivas en la UA. Como directora del Laboratorio de Neurociencia Cognitiva del Lenguaje en el Departamento de Psicología de la UA, Lai está interesada en cómo el cerebro procesa las metáforas y otros tipos de lenguaje.

Su último estudio utilizó EEG, o estudios de ondas cerebrales, para registrar patrones eléctricos en el cerebro cuando a los participantes se les presentaron metáforas que contenían contenido de acción, como "captar la idea" o "doblar las reglas".

A los participantes del estudio se les mostraron tres oraciones diferentes en una pantalla de computadora, cada una presentada una palabra a la vez. Una frase describía una acción concreta, como "El guardaespaldas dobló la vara". Otro era una metáfora que usaba el mismo verbo: "La iglesia cambió las reglas". En la tercera oración, el verbo fue reemplazado por una palabra más abstracta que transmitía el mismo significado que la metáfora: "La iglesia alteró las reglas".

Cuando los participantes vieron la palabra "doblada" usada tanto en el contexto literal como en el metafórico, se evocó una respuesta similar en el cerebro, con la región sensorial-motora activándose casi inmediatamente - dentro de 200 milisegundos - desde que el verbo se presentó en la pantalla. Esa respuesta fue diferente cuando "doblado" fue reemplazado por "alterado".

El trabajo de Lai respalda hallazgos previos de estudios de resonancia magnética funcional, que miden los cambios en la actividad cerebral relacionados con el flujo sanguíneo, sin embargo, el EEG, que mide la actividad eléctrica en el cerebro, proporciona una imagen más clara de cuán importantes pueden ser las regiones sensoriales motoras del cerebro para la metáfora. comprensión.

"En una resonancia magnética funcional, se necesita tiempo para que la oxigenación y desoxigenación de la sangre reflejen el cambio causado por el lenguaje que se acaba de pronunciar", dijo Lai. "Pero la comprensión del lenguaje es rápida, a razón de cuatro palabras por segundo".

Por lo tanto, con una resonancia magnética funcional, es difícil saber si la región sensorial motora es realmente necesaria para comprender las metáforas basadas en la acción o si es algo que se activa después de que la comprensión ya ha tenido lugar. El EEG proporciona una sensación de sincronización mucho más precisa.

"Al usar la medida de ondas cerebrales, separamos el curso temporal de lo que sucede primero", dijo Lai.

En el estudio, la activación casi inmediata de la región sensorial motora después de que se mostró el verbo sugiere que esa región del cerebro es bastante importante en la comprensión.

Explorando el poder del lenguaje

La investigación actual de Lai amplía la comprensión de cómo los humanos comprenden el lenguaje y ayudará fundamentalmente con algunas de las otras preguntas que está explorando su laboratorio, como: ¿Se puede usar el lenguaje metafórico para mejorar el estado de ánimo de las personas? ¿Qué papel puede jugar el lenguaje en el envejecimiento saludable? Y, ¿pueden las metáforas ayudar en el aprendizaje de conceptos abstractos? Lai presentó recientemente una investigación en curso sobre el uso de metáforas para ayudar en la enseñanza, el aprendizaje y la retención de conceptos científicos en la reunión anual de la Cognitive Neuroscience Society en San Francisco.

La fascinación de Lai por las metáforas proviene de un amor temprano por la literatura, que evolucionó hacia un interés por la lingüística. Como estudiante de maestría en lingüística en Taiwán, recopiló y estudió cientos de metáforas del chino mandarín. Eso finalmente la llevó a la psicología y su trabajo en la UA.

"Comprender cómo el cerebro se acerca a la complejidad del lenguaje nos permite comenzar a probar cómo el lenguaje complejo afecta otros aspectos de la cognición", dijo.


Visión en el cerebro: un estudio de resonancia magnética funcional de coaching y tutoría inspiradores

El coaching y la tutoría efectivos son cruciales para el éxito de las personas y las organizaciones, pero se sabe relativamente poco sobre sus fundamentos neuronales. El entrenamiento y la tutoría del Atractor Emocional Positivo (PEA) enfatiza la compasión por las esperanzas y los sueños del individuo y se ha demostrado que mejora un cambio de comportamiento. Por el contrario, el coaching para el atractor emocional negativo (NEA), al centrarse en criterios de éxito definidos externamente y en las debilidades del individuo en relación con ellos, no muestra un cambio sostenido. Usamos fMRI para medir las respuestas BOLD asociadas con estos dos estilos de entrenamiento. Presumimos que el entrenamiento PEA estaría asociado con un mayor procesamiento visual global y con la participación del sistema nervioso parasimpático (SNP), mientras que el entrenamiento NEA involucraría una mayor participación del sistema nervioso simpático (SNS). Las regiones que muestran más actividad en las condiciones de PEA incluyen la corteza occipital lateral, la corteza temporal superior, parietal medial, cingulado subgenual, núcleo accumbens y corteza prefrontal lateral izquierda. Relacionamos estas activaciones con la visión, la actividad de PNS y el afecto positivo. Las regiones que muestran más actividad en las condiciones NEA incluyen las regiones prefrontales medial y la corteza prefrontal lateral derecha. Relacionamos estas activaciones con la actividad del SNS, la atribución de rasgos propios y el afecto negativo.


El procedimiento de resonancia magnética funcional

Como todos los procedimientos de resonancia magnética, una resonancia magnética funcional utiliza un dispositivo grande (aproximadamente del tamaño de un camión), un imán potente y ondas de radio para ver órganos y estructuras del cuerpo.

Por lo general, una resonancia magnética funcional tarda aproximadamente una hora o menos en realizarse.

Antes del procedimiento, es posible que necesite una inyección de medio de contraste para ayudar a proporcionar más detalles en las imágenes.

Lo recibirá a través de una vía intravenosa (IV) en su mano o brazo.

Si sufre de ansiedad o claustrofobia, es posible que le administren sedantes antes de su fMRI.

Se le colocará sobre una mesa de exploración móvil. Es posible que coloquen su cabeza en un dispositivo que está diseñado para mantenerlo quieto. También es posible que le den gafas o auriculares especiales para que los use.

Un técnico o radiólogo lo trasladará al imán de la unidad de resonancia magnética. Los médicos realizarán la prueba de imágenes mientras trabajan en una computadora fuera de la sala de examen.

Un técnico podrá verlo, escucharlo y hablar con usted a través de un intercomunicador.

Es importante que permanezca quieto durante el procedimiento. A veces, incluso se le puede pedir que contenga la respiración.

Una resonancia magnética funcional debe ser indolora, pero es posible que le resulte incómodo quedarse quieto.

Cuando finalice el procedimiento, le quitarán la vía intravenosa.


Imágenes del cerebro: fMRI 2.0

La resonancia magnética funcional está creciendo desde la vistosa adolescencia hasta convertirse en un caballo de batalla de las imágenes cerebrales.

Las manchas aparecieron hace 20 años. Dos equipos, uno dirigido por Seiji Ogawa en Bell Laboratories en Murray Hill, Nueva Jersey, el otro por Kenneth Kwong en el Massachusetts General Hospital en Charlestown, deslizaron un puñado de voluntarios en imanes gigantes. Con la cabeza quieta, los voluntarios observaron luces parpadeantes o tensaron sus manos, mientras los equipos de investigación construían los datos que fluían de las máquinas en imágenes granuladas que mostraban partes del cerebro iluminadas como manchas multicolores.

Los resultados mostraron que una técnica llamada imagen de resonancia magnética funcional (fMRI) podría usar la sangre como un proxy para medir la actividad de las neuronas, sin la inyección de un compuesto 1,2 que aumenta la señal. Fue la primera demostración de resonancia magnética funcional tal como se usa comúnmente en la actualidad, y se produjo pocos meses después de que la técnica debutara, utilizando un agente de contraste, en humanos 3. Sensible a las propiedades magnéticas distintivas de la sangre rica en oxígeno, el método muestra que la sangre oxigenada fluye hacia las regiones activas del cerebro. A diferencia de las técnicas de exploración como la electroencefalografía (EEG), que detecta la actividad eléctrica en la superficie del cráneo, la resonancia magnética funcional produce mediciones desde lo más profundo del cerebro. Además, no es invasivo, lo que lo hace más seguro y cómodo que la tomografía por emisión de positrones (PET), en la que se inyectan y rastrean compuestos radiactivos a medida que fluyen por el cuerpo.

La resonancia magnética funcional se ha aplicado a casi todos los aspectos de la ciencia del cerebro desde entonces. Se ha demostrado que el cerebro está altamente compartimentado, con regiones específicas responsables de tareas como percibir caras 4 y sopesar la responsabilidad moral 5, que el cerebro en reposo de hecho está tarareando con la actividad 6 y que puede ser posible comunicarse con los pacientes de forma rápida. estado vegetativo mediante el seguimiento de su actividad cerebral 7. En 2010, los neurocientíficos utilizaron la resonancia magnética funcional en más de 1.500 artículos publicados (consulte 'El auge de la resonancia magnética funcional').

Pero los investigadores admiten fácilmente que la técnica tiene fallas. No mide la actividad neuronal directamente y no conoce detalles como cuántas neuronas se están activando o si la activación en una región amplifica o atenúa la actividad en las áreas vecinas. La señal, un aumento en el flujo sanguíneo en respuesta a un estímulo, puede ser difícil de extraer del 'ruido' de los cambios rutinarios en el flujo sanguíneo, y las técnicas estadísticas involucradas son fáciles de malinterpretar y utilizar incorrectamente. “Me sorprende que la fMRI se haya mantenido durante 20 años”, dice Karl Friston, director científico del centro de neuroimagen del University College de Londres.Friston dice que pensó que todas las preguntas interesantes habrían sido "seleccionadas cuidadosamente en los primeros dos o tres años".

Pero la resonancia magnética funcional ha continuado, en parte porque ninguna otra técnica ha mejorado su capacidad para ver lo que está haciendo el cerebro humano. Ha convertido la psicología "en una ciencia biológica", dice Richard Frackowiak, que trabaja con Friston. Ahora, los científicos tienen la intención de encontrar formas de sortear algunas de las limitaciones y llevar la técnica a los próximos 20 años. Naturaleza echa un vistazo a cuatro futuros para fMRI.

Quizás el mayor enigma de la resonancia magnética funcional es qué mide exactamente la técnica. Los investigadores saben que mide el oxígeno transportado en sangre por la hemoglobina y suponen que una señal más fuerte refleja una mayor demanda de sangre oxigenada cuando las neuronas se vuelven eléctricamente activas en respuesta a una tarea. Pero varios artículos han cuestionado esta suposición, sugiriendo que los niveles de oxígeno en sangre podrían elevarse en preparación para la actividad neuronal así como durante la misma 8 o, peor aún, que podrían estar ondulando por razones distintas a la actividad neuronal 9.

La mayoría de los investigadores de la comunidad de resonancia magnética funcional se sienten lo suficientemente cómodos con el proxy para continuar haciendo experimentos, incluso si no se han resuelto todos los detalles. "Sabemos bastante bien que está midiendo algo que hacen las neuronas que es relevante para la función mental", dice Russell Poldrack, director del Centro de Investigación de Imágenes de la Universidad de Texas en Austin. Pero algunos equipos quieren hacerlo mejor al obtener una medida más directa de la actividad neuronal. “Lo que más nos interesa no es dónde está el flujo sanguíneo, sino dónde está eléctricamente activo el cerebro”, dice John George, físico de resonancia magnética en el Laboratorio Nacional de Los Alamos en Nuevo México. Sin embargo, las únicas formas en que se puede medir la actividad eléctrica directamente son colocando electrodos en el cerebro o captando señales eléctricas del exterior del cráneo, un método que carece de la profundidad y resolución espacial de la fMRI.

Pódcast

Kerri Smith echa un vistazo a lo que depara el futuro para la resonancia magnética funcional

Una solución podría ser utilizar un tipo de resonancia magnética que pueda medir el campo magnético de cada neurona mientras conduce señales eléctricas. Pero estas perturbaciones son un orden de magnitud más pequeñas que las producidas por cambios en el nivel de oxígeno en sangre. Por lo tanto, el equipo de George está desarrollando una técnica que utiliza magnetómetros ultrasensibles llamados SQUID (dispositivos de interferencia cuántica superconductores) para detectar tales perturbaciones 10. “Detectamos corrientes cercanas a los niveles que anticipamos que producirían las neuronas”, dice. Pero los obstáculos son enormes. “Es muy parecido a los primeros días de la resonancia magnética funcional”, dice George. Los siguientes pasos son hacer que los métodos de detección sean más rápidos (las señales neuronales son mucho más rápidas que las de la sangre) y ganar a los escépticos con una demostración clara de las mediciones en una muestra de tejido o en un animal. “Hay indicios de que las señales están ahí, pero la mayoría de la gente no lo cree”, dice George. "Una vez que crean que puede hacerlo, le mostrarán cómo hacerlo mejor".

Más que una bonita foto

Las manchas multicolores que corresponden a áreas cerebrales activas han ayudado a que la fMRI se ganara el despectivo apodo de "blobología", lo que refleja la frustración de algunos neurocientíficos con la información limitada que transmite una gota. Puede mostrar que una tarea de lenguaje, por ejemplo, se correlaciona con la actividad en el lóbulo frontal del hemisferio izquierdo, pero no si la actividad es realmente el resultado del procesamiento del lenguaje o simplemente de prestar atención a una pantalla. “No se puede inferir una causalidad simplemente observando dónde está ocurriendo una tarea”, dice Peter Bandettini, quien dirige la sección de métodos de imágenes funcionales en el Laboratorio de Cerebro y Cognición del Instituto Nacional de Salud Mental de EE. UU. En Bethesda, Maryland. Es por eso que el uso de fMRI para mostrar que una región está correlacionada con una tarea, "está comenzando a desacelerarse", dice. "Ya nadie obtiene la titularidad basándose en eso".

Los neurocientíficos ahora están buscando formas de construir un modelo más detallado de la organización, las redes y la función del cerebro, de modo que puedan interpretar los patrones de activación con más confianza. Un buen modelo de redes cerebrales podría proporcionar más detalles sobre lo que sucede cuando una persona mira una cara familiar, por ejemplo, incluyendo qué regiones están involucradas en el procesamiento visual, los recuerdos y las emociones, el orden en que responden las regiones y la importancia de cada área. a la tarea general. "El cambio principal es hacia las redes", dice Stephen Smith, director asociado del Centro de la Universidad de Oxford para la resonancia magnética funcional del cerebro, Reino Unido, cuyo equipo está trabajando en tales modelos. "Lo que estamos tratando de obtener es la verdadera conectividad subyacente", dice, "en lugar de hacer un comentario superficial sobre que todo está conectado con todo porque todos están correlacionados".

Una imagen sofisticada de las redes cerebrales es también el objetivo del Human Connectome Project 11, un esfuerzo de 5 años y 40 millones de dólares financiado por los Institutos Nacionales de Salud de EE. UU. (NIH) en Bethesda, Maryland, que se puso en marcha en 2010. El proyecto tiene como objetivo mapear el cableado del cerebro humano utilizando una variedad de técnicas, incluida la resonancia magnética funcional. Tal conectoma de "referencia" podría ayudar a interpretar las exploraciones de resonancia magnética funcional de las personas y podría revelar cómo las variaciones en los conectomas afectan el comportamiento o contribuyen a la enfermedad.

Otros investigadores están utilizando técnicas estadísticas sofisticadas para seleccionar patrones detallados de las exploraciones de resonancia magnética funcional. Uno, llamado análisis multivariado, traza el comportamiento de muchas unidades, o vóxeles, de actividad cerebral en paralelo, en lugar de promediarlas juntas en una mancha. Las manchas pueden identificar áreas cerebrales grandes y activas, pero pueden pasar por alto grupos de neuronas inactivas dentro de ellas o pequeñas islas de neuronas activas en áreas tranquilas. “Cuanto más miras, más información significativa obtienes”, dice Bandettini. "Lo que antes era ruido, ahora de repente se convierte en señal". Estas técnicas incluso permiten a los investigadores determinar qué estímulos están presentes con solo observar los patrones de actividad cerebral. El año pasado, Jack Gallant de la Universidad de California, Berkeley, registró la actividad de resonancia magnética funcional de tres miembros de su laboratorio mientras veían horas de clips de películas. Luego, el equipo desarrolló un modelo computacional que usaba escáneres de resonancia magnética funcional para reconstruir una película que se aproximaba a lo que la gente había estado viendo: una persona vestida de azul, por ejemplo, o un pájaro rojo 12.

La fMRI tiende a generar pequeñas señales y mucho ruido. "Se necesitan muchas neuronas que se activen en sincronía entre sí para ver un cambio en la oxigenación de la sangre", dice Smith. El ruido significa que muchos cambios (un pequeño grupo de neuronas que se activan juntas o variaciones sutiles o rápidas en el flujo sanguíneo oxigenado) podrían no detectarse. La baja relación señal-ruido obliga a los investigadores de resonancia magnética funcional a utilizar enfoques estadísticos para seleccionar lo que es significativo en sus exploraciones, y eso significa que existen numerosas formas de interpretar un conjunto de datos. "Si los prueba todos, encontrará algo", dice Poldrack.

Algunos grupos logran aumentar la señal mediante el uso de imanes más fuertes. En una máquina de resonancia magnética, un campo magnético alto alinea los espines de los protones en los átomos de hidrógeno y luego las ondas de radio desalinean los espines. A medida que los giros se realinean gradualmente, envían una señal, o resuenan, y los que se encuentran en áreas de sangre oxigenada resuenan con una frecuencia diferente a los de la sangre desoxigenada. Pero solo una pequeña proporción de los protones reacciona al campo y a las ondas de radio. Los imanes más fuertes alinean una mayor proporción de los giros de protones, que luego generan una señal más fuerte a medida que se realinean.

“Lo que antes era ruido, ahora de repente se convierte en señal. "

Los escáneres que se utilizan hoy en día en neurociencia suelen tener una fuerza de imán de 3 tesla, que es muchos miles de veces más fuerte que el campo magnético de la Tierra, y tienen una resolución de 3 milímetros cúbicos. Pero se están poniendo en práctica imanes más potentes. En 2010, por ejemplo, científicos de la Universidad de Nottingham, Reino Unido, utilizaron un imán de 7 teslas para construir un mapa de la corteza somatosensorial humana 13, que es responsable de procesar el tacto y algunos aspectos del movimiento, con una resolución de 1 cúbico. milímetro. La instalación de NeuroSpin cerca de París está construyendo un sistema de cuerpo entero de 11,7 teslas, el más fuerte hasta ahora para estudios en humanos. Los imanes mucho más fuertes que este no se pueden usar en humanos, porque aumentan los artefactos en las imágenes y pueden desencadenar mareos y otros efectos secundarios.

Otra forma de aumentar la señal es inyectar moléculas que son más fáciles de detectar que la sangre oxigenada, en un método más parecido al PET. Gary Green, director del Centro de Neuroimagen de York de la Universidad de York, Reino Unido, está trabajando con parahidrógeno, una molécula 'hiperpolarizada' en la que los espines de los protones están más alineados que en muchas otras moléculas y que genera una fuerte señal durante la resonancia magnética. En 2009, Green y sus colegas demostraron que podían transferir espines de parahidrógeno a una molécula orgánica sin cambiar la estructura química de esta última 14, el primer paso hacia la preparación de fármacos hiperpolarizados u otras moléculas que se unen a los receptores, y luego rastrear cómo se toman estas sustancias. o cómo interactúan.

Encontrar mejores formas estadísticas de eliminar el ruido también será de gran ayuda. Poldrack tiene un wiki de 'mejores prácticas' (www.fmrimethods.org) que cubre cómo se deben analizar los datos de fMRI y ha publicado pautas sobre cómo se debe informar el trabajo, recomendando, por ejemplo, que los investigadores incluyan todos los detalles experimentales necesarios para Reproduzca un análisis, como “lo que se les pidió a sus sujetos que hicieran y lo que realmente hicieron” 15. “Necesitamos aplicar más rigor”, dice.

¿Qué camino a la clínica?

Llevar la resonancia magnética funcional a la clínica es, para algunos, el desafío más urgente que enfrentará el campo en los próximos años. "Realmente no se ha utilizado clínicamente todavía, en sujetos individuales", dice Bandettini. Los médicos quieren poder preguntar, por ejemplo, si un medicamento está funcionando para aliviar la esquizofrenia o si una persona con depresión está en peligro de suicidarse. La dificultad radica en dar sentido a la exploración de un individuo. La mayoría de los datos de resonancia magnética funcional son promedios de los resultados de muchas personas que realizan la misma tarea. Este método tiene una mayor probabilidad de ver una verdadera diferencia entre dos grupos o dos tareas que las de un individuo.

Los investigadores ahora están desarrollando métodos estadísticos para extraer información significativa de un solo escaneo. En un estudio 16 publicado en 2010, un equipo entrenó una computadora para detectar patrones en los datos de escaneo cerebral recopilados cuando los participantes descansaban. Hicieron esto para casi 240 personas de entre 7 y 30 años para construir mapas de conectividad cerebral a diferentes edades. Luego demostraron que podían tomar un solo escaneo cerebral de una persona diferente y, al compararlo con su conjunto de referencia, calcular la madurez cerebral del propietario. Estas técnicas podrían eventualmente usarse para diagnosticar un retraso en el desarrollo o un trastorno psiquiátrico, y hay indicios de que pueden identificar a los adolescentes genéticamente en riesgo de depresión 17.

Tener un buen conjunto de referencias formará la columna vertebral de la resonancia magnética funcional clínica, dice Arthur Toga, neurólogo de la Universidad de California en Los Ángeles. Toga es un investigador principal en un esfuerzo para construir una referencia de este tipo, llamada Iniciativa de neuroimagen de la enfermedad de Alzheimer, un estudio longitudinal de alrededor de 800 personas que analiza el inicio y la progresión de la enfermedad de Alzheimer a través de análisis genéticos, estructura y función del cerebro y biomarcadores sanguíneos. Toga espera que la información forme una base de datos con la que se puedan comparar los análisis individuales futuros.

Con nuevas formas tanto de examinar los datos como de impulsar la tecnología, muchos neurocientíficos ven un futuro lleno de manchas multicolores, aunque más nítidas y mejor entendidas. “La gente estará muy ocupada fácilmente durante los próximos 20 años”, dice Bandettini. "Yo diría que la resonancia magnética funcional en muchos aspectos ni siquiera ha comenzado".


Ver el vídeo: RESONANCIA MAGNÉTICA FUNCIONAL CEREBRAL, ESPECTROSCOPÍA, TRACTOGRAFÍA Y SUS APLICACIONES. (Agosto 2022).