En un emocionante avance en la investigación neurocientífica, un equipo liderado por el Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC) ha desarrollado modelos de aprendizaje automático para detectar y analizar patrones de actividad cerebral mediante Inteligencia Artificial (IA). Este logro se enmarca en los proyectos DeepCode y NeuroSpark, financiados por la Fundación “la Caixa” y dirigidos por la investigadora Liset M. de la Prida del CSIC.
El estudio, publicado en la revista Communications Biology, se centra en las oscilaciones electroencefalográficas, específicamente las conocidas como ripples, que almacenan trazas de memoria y son biomarcadores cruciales en desórdenes neurológicos como la epilepsia y el alzhéimer.
Para entrenar los modelos de IA, se utilizaron señales electroencefalográficas de ratones de experimentación, y los resultados fueron probados con datos de primates no humanos, obtenidos en colaboración con el laboratorio de Kari Hoffman de la Universidad de Vanderbilt. Según De la Prida, estos resultados sugieren la posibilidad de utilizar datos de roedores para entrenar algoritmos de IA aplicables a primates y posiblemente a humanos.
El banco de modelos de IA, desarrollado a través de un hackathon colaborativo, ha sido compartido con la comunidad científica a través de software de acceso libre. Incluye arquitecturas de aprendizaje supervisado como vectores de soporte, árboles de decisión y redes convolucionales, ofreciendo más de cien modelos para aplicación o reentrenamiento por parte de otros investigadores.
Con la evolución de las herramientas de IA y su aplicación en neurotecnologías, los neurocientíficos ven con optimismo la mejora y estandarización en la detección de patrones críticos de actividad neuronal. Este banco de modelos de IA podría ser fundamental en la detección y análisis de oscilaciones de alta frecuencia en enfermedades como la epilepsia y el alzhéimer, abriendo nuevas posibilidades en el campo de la neurociencia.
Liset M. de la Prida, parte de la conexión AI-HUB del CSIC, destaca la importancia de avanzar en el uso de la IA y sus aplicaciones en el ámbito neurocientífico, brindando nuevas herramientas para comprender y tratar enfermedades del sistema nervioso.
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