Crean modelo matemático que inspecciona el cerebro humano
Por Ana Luisa Guerrero
México, DF. 29 de abril de 2015 (Agencia Informativa Conacyt).- Un grupo de científicos mexicanos del Centro de Investigación en Matemáticas (Cimat) logró detectar la estructura casi exacta del cerebro humano vivo sin la necesidad de abrir la cabeza, a través de un modelo matemático de difusión de moléculas de agua o de hidrógeno. Ello le valió obtener el primer lugar 
en el White Matter Modelling Challenge 2015, realizado en Nueva York.
Bajo la dirección del doctor Alonso Ramírez Manzanares, José Luis Marroquín y Mariano Rivera, en colaboración con dos investigadores de la Universidad de Pensilvania, Estados Unidos, presentaron el proyecto Empirical Diffusion and Direction Distributions to Estimate White Matter Microstructure, que los hizo merecedores de dicho reconocimiento internacional.
En entrevista para la Agencia Informativa Conacyt, el doctor Ramírez Manzanares detalló que el concurso celebrado en el marco del Simposio Internacional de Imágenes Biomédicas, organizado por la Universidad de Harvard y la Universidad Colegio de Londres, consistió en detectar la estructura de materia blanca cerebral mediante el ajuste de modelos matemáticos.
Previo registro de participación, los organizadores entregaron a cada uno de los equipos concursantes varias imágenes de resonancia magnética del cerebro en seis posiciones (lo que se conoce como seis “boxeles”), y ellos debían describir la estructura, orientación, dispersión y radios de los axones, es decir, las conexiones neuronales.
Así, cada grupo analizó en su laboratorio las imágenes y propuso el mejor modelo matemático y la herramienta computacional ideal para procesarlo.
“Los organizadores nos dieron el 75 por ciento de la información de lo que estaba ocurriendo en el cerebro, y nosotros con nuestro modelo teníamos que predecir el otro 25 por ciento. Nosotros sometimos el trabajo y obtuvimos la mejor predicción sobre las propiedades de tejido”, explicó.
Cambiar el modo de pensar
El investigador compartió que en el Cimat –perteneciente al Sistema de Centros Públicos de Investigación del Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología (Conacyt)– se realiza trabajo constante en el área de imágenes médicas aplicando modelos para estimar las estructuras de materia blanca cerebral, por lo que el proyecto que presentaron partió de la premisa de modificar el modo de pensar para resolver el problema.
“Lo que hicimos esta vez fue cambiar un poco la manera de pensar, porque normalmente se propone cierta distribución de probabilidad sobre las propiedades del tejido, por ejemplo, el radio de los axones al suponer una medición para encontrar su orientación; pero esta vez cambiamos nuestro pensamiento y dijimos que no íbamos a imponer un valor, sino que dejamos que el método computacional y el modelo matemático tuvieran la posibilidad de contestar”, detalló.
De esta manera, agregó, se trabajó con diversas variables como la orientación, la dispersión, el movimiento de moléculas de agua a lo largo de los manojos o su perpendicular, a fin de que el método indicara la distribución de la materia blanca, de ahí que el proyecto se titulara Una distribución de probabilidad empírica sobre los parámetros del tejido.
Los resultados que obtuvieron son producto de varios años de trabajo, pero para la competencia fue necesario duplicar los esfuerzos en un mes, tras la experiencia de haber participado en ediciones anteriores y quedar entre los primeros tres lugares.
En un ambiente competitivo, el equipo integrado por el Cimat y la Universidad de Pensilvania se enfrentó a las propuestas de la Universidad Colegio de Londres, de Inglaterra; las universidades Stanford y Cleveland Clinic, de Estados Unidos; la INRIA Sophia Antipolis, de Francia; las universidades de Lund y la Tecnológica Chalmers, de Suecia; la Universidad Erasmo de Róterdam, de Holanda, y la Bogaziçi University, de Turquía.
Aplicaciones médicas
Ramírez Manzanares, quien pertenece al Sistema Nacional de Investigadores (SNI) con el nivel I, detalló que este procesamiento de imágenes permite detectar enfermedades relacionadas con la conectividad del cerebro, por ejemplo alzhéimer o párkinson, a través de la lectura de las propiedades del tejido, como la orientación de sus estructuras fibrosas.
Aunque por sus características puede utilizarse para diagnósticos del corazón, en el área de la investigación hay cierto consenso para el análisis del cerebro, que es el órgano más complicado.
Colaboración internacional
El doctor en Ciencias señaló que además de las satisfacciones personales por haber obtenido el primer lugar, este premio trae consigo la posibilidad de intercambio de información con centros de investigación a nivel mundial.
“Nosotros tenemos varios años de ser un grupo de investigación con renombre internacional, y con esto se fomenta la comunicación con otros grupos. La ventaja es el intercambio académico y de conocimiento, así como el intercambio de estudiantes”, manifestó.
Ramírez Manzanares, quien además es ingeniero en Sistemas Computacionales por el Instituto Politécnico Nacional (IPN), hizo énfasis en que también hay oportunidades de colaboración con hospitales para datos de resonancia magnética de cerebros de personas con ciertas enfermedades.
Por ello, este grupo de investigación busca consolidar su trabajo en imágenes médicas para generar productos de diagnóstico, y por el momento tienen vínculos con el Instituto de Neurobiología de la Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM), que aplica sus modelos.
Y aunque el destino de estas investigaciones es desarrollar máquinas que permitan el diagnóstico certero de enfermedades, Ramírez Manzanares reconoce que, en su caso, ese propósito tardará unos años más debido a que los modelos que se desarrollan no son compatibles con otros.
“Hay que encontrar un modelo para determinados problemas. Hay una cuestión interesante hacia el diagnóstico, porque algunas enfermedades ya se han diagnosticado con uno, y si usan otro no es posible de comparar”, indicó.
De ahí que se deben generar modelos de estándar médico único lo cual, dijo, significa un retraso, porque una cosa es la ciencia aplicada y otra la implementación en máquinas.
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