Conectoma Humano

 

CONECTOMA HUMANO

El término conectoma es un concepto relativamente nuevo que ha abierto numerosas investigaciones con grandes aplicaciones potenciales. Fue definido por primera vez en el 2005 como la descripción estructural integral de la red de elementos y conexiones que componen el cerebro humano (Sporns, Tononi, & Kötter, 2005), aunque posteriores revisiones incluyeron también la descripción funcional de dicha red (Bullmore & Sporns, 2009). La conectividad estructural describe la vinculación de un conjunto de elementos neurales a través de proyecciones de materia blanca que enlazan regiones corticales y subcorticales. En cambio, la conectividad funcional deriva de una serie de observaciones en el tiempo que permiten describir patrones de dependencia estadística entre elementos neurales anatómicamente separados (Bullmore & Sporns, 2009; Rudie et al., 2013). En el 2010, e inspirados por el Proyecto Genoma Humano, un equipo de neurocientíficos de alto nivel inició el mapeo sistemático de las distintas conexiones que tienen cada una de las diferentes regiones del cerebro entre sí, dando lugar a uno de los desafíos científicos más grandes que existen en la actualidad.

El estudio del conectoma humano ha permitido grandes avances respecto al conocimiento sobre la fisiopatología de enfermedades psiquiatrías.

La construcción y análisis de redes cerebrales estructurales y funcionales a partir de datos empíricos implican una serie de pasos (Sporns et al., 2005; Sporns, 2013). El primero de ellos es la definición de nodos, que consiste en diferenciar el cerebro en determinadas subregiones. Las estrategias más frecuentes utilizadas son el parcelamiento aleatorio en regiones de tamaño uniforme, o la utilización combinada de marcadores citoarquitectónicos, anatómicos y/o funcionales (Sporns, 2014). En un segundo momento, una vez que los nodos están definidos, se representan las relaciones entre ellos mediante aristas o líneas de conexiones (denominadas “edges” en la literatura anglosajona). La información que brindan los aristas depende del tipo de técnica empleada de adquisición de datos y del criterio de parcelación utilizado (Sporns, 2014). Por ejemplo, en conectomas estructurales anatómicos, la información básica es extraída a partir de matrices binarias que indican la presencia o ausencia de conexiones físicas entre los nodos. En cambio, las imágenes con ponderación de difusión permiten calcular el grado de la conexión entre dos nodos; y las aristas de las imágenes funcionales indican el grado de coactivación simultánea de dos nodos (Jones, Knösche, & Turner, 2013; Sporns, 2014).

El estudio del conectoma humano ha permitido grandes avances respecto al conocimiento sobre la fisiopatología de enfermedades psiquiatrías. Por ejemplo, el conectoma en la esquizofrenia indicaría una interrupción selectiva en las conexiones entre las regiones del eje central del cerebro (Lynall et al., 2010; Narr & Leaver, 2015), principalmente en las vías que enlazan la línea media frontal, parietal y las regiones insulares (Fornito, Zalesky, Pantelis, & Bullmore, 2012; van den Heuvel et al., 2013). Estos hallazgos podrían sugerir que la esquizofrenia es un fenómeno de desconectividad cerebral, lo cual explicaría los fallos que ocurren durante el procesamiento de la información (Collin, Kahn, de Reus, Cahn, & van den Heuvel, 2014; van den Heuvel et al., 2013). Otra patología estudiada mediante las características de su conectoma es el trastorno obsesivo-compulsivo. Se ha observado que este tipo de pacientes presentan una alteración típica en el circuito cortico-estriado, principalmente a nivel de la Corteza Cingulada Anterior, la Corteza Orbitofrontal, el Polo Frontal y el Parahipocampo (Cocchi et al., 2012; Harrison et al., 2009). Estos datos correlacionan con un déficit en la monitorización y detección de conflictos, falencias en los mecanismos de regulación emocional, y con la tendencia a la repetición automática de conductas. Estos dos ejemplos de enfermedades mentales analizadas según las propiedades de su conectoma ejemplifican las potenciales aplicaciones de la técnica. Sin embargo, el mapeo las características particulares de las distintas enfermedades que pueden afectar al cerebro es un trabajo recién iniciado, lo cual implica un campo de investigación emergente con grandes posibilidades de generar nuevas investigaciones y prometedoras terapias. Se esperan grandes avances en la comprensión de la conducta humana cuando el Proyecto Conectoma Humano este finalizado.

Referencias:
Bullmore, E., & Sporns, O. (2009). Complex brain networks: graph theoretical analysis of structural and functional systems. Nat Rev Neurosci, 10(3), 186–198. doi:10.1038/nrn2575
Cocchi, L., Harrison, B. J., Pujol, J., Harding, I. H., Fornito, A., Pantelis, C., & Yücel, M. (2012). Functional alterations of large-scale brain networks related to cognitive control in obsessive-compulsive disorder. Human Brain Mapping, 33(5), 1089–106. doi:10.1002/hbm.21270
Collin, G., Kahn, R. S., de Reus, M. A., Cahn, W., & van den Heuvel, M. P. (2014). Impaired rich club connectivity in unaffected siblings of schizophrenia patients. Schizophrenia Bulletin, 40(2), 438–48. doi:10.1093/schbul/sbt162
Fornito, A., Zalesky, A., Pantelis, C., & Bullmore, E. T. (2012). Schizophrenia, neuroimaging and connectomics. NeuroImage, 62(4), 2296–314. doi:10.1016/j.neuroimage.2011.12.090
Harrison, B. J., Soriano-Mas, C., Pujol, J., Ortiz, H., López-Solà, M., Hernández-Ribas, R., … Cardoner, N. (2009). Altered corticostriatal functional connectivity in obsessive-compulsive disorder. Archives of General Psychiatry, 66(11), 1189–1200. doi:10.1001/archgenpsychiatry.2009.152
Jones, D. K., Knösche, T. R., & Turner, R. (2013). White matter integrity, fiber count, and other fallacies: the do’s and don'ts of diffusion MRI. NeuroImage, 73, 239–54. doi:10.1016/j.neuroimage.2012.06.081
Lynall, M.-E., Bassett, D. S., Kerwin, R., McKenna, P. J., Kitzbichler, M., Muller, U., & Bullmore, E. (2010). Functional connectivity and brain networks in schizophrenia. The Journal of Neuroscience : The Official Journal of the Society for Neuroscience, 30(28), 9477–87. doi:10.1523/JNEUROSCI.0333-10.2010
Narr, K. L., & Leaver, A. M. (2015). Connectome and schizophrenia. Current Opinion in Psychiatry, 28(3), 1. doi:10.1097/YCO.0000000000000157
Rudie, J. D., Brown, J. a., Beck-Pancer, D., Hernandez, L. M., Dennis, E. L., Thompson, P. M., … Dapretto, M. (2013). Altered functional and structural brain network organization in autism. NeuroImage: Clinical, 2(1), 79–94. doi:10.1016/j.nicl.2012.11.006
Sporns, O. (2013). Structure and function of complex brain networks. Dialogues in Clinical Neuroscience, 15(3), 247–62. Retrieved from http://www.pubmedcentral.nih.gov/articlerender.fcgi?artid=3811098
Sporns, O. (2014). Contributions and challenges for network models in cognitive neuroscience. Nature Neuroscience, 17(5), 652–60. doi:10.1038/nn.3690
Sporns, O., Tononi, G., & Kötter, R. (2005). The human connectome: A structural description of the human brain. PLoS Computational Biology, 1(4), e42. doi:10.1371/journal.pcbi.0010042
van den Heuvel, M. P., Sporns, O., Collin, G., Scheewe, T., Mandl, R. C. W., Cahn, W., … Kahn, R. S. (2013). Abnormal rich club organization and functional brain dynamics in schizophrenia. JAMA Psychiatry, 70(8), 783–92. doi:10.1001/jamapsychiatry.2013.1328

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Sobre el Autor: Julián Marino

Doctor en Psicología. Especializado en Resonancia Magnética aplicada a la Psicología. Post Doctorado en las Universidad de Granada (España) y Utrecht (Holanda). Tiene publicaciones en diferentes revistas especializadas. Su trabajo está aplicado a la Regulación Emocional y las Funciones Ejecutivas. Es docente de la Universidad Nacional de Córdoba y director del Laboratorio de Neuroimágenes de esa universidad.