La medicina convencional se basa en el análisis de los síntomas que presenta un paciente, para posteriormente realizar un diagnóstico adecuado y si fuera necesario, aplicar el tratamiento que alivie sus dolencias.
Lo mismo ocurre en las enfermedades relacionadas con el cerebro, aunque en este caso sea más complicado evaluar el estado del paciente. El uso de las matemáticas y la computación, más conocida como neuromodelización, pretende ayudar a mejorar el diagnóstico y el tratamiento de estos trastornos.
De forma clásica, los problemas relacionados con la psiquiatría y la neurociencia se evalúan con técnicas tan importantes como la resonancia magnética o los encefalogramas. Gracias a la primera metodología de neuroimagen, por ejemplo, podemos ver en directo el cerebro de un paciente y así estudiar si tiene alguna zona dañada o sufre de alguna dolencia más complicada, como la existencia de tumores cerebrales.
A pesar de los increíbles avances biomédicos de las últimas décadas, la psiquiatría sigue siendo un área bastante "limitada". Eso era lo que nos contaba el médico e investigador Klaas Enno Stephan, experto en neuromodelización traslacional, que consideraba que la existencia de un único manual diagnóstico para los trastornos psiquiátricos (el conocido DSM) era insuficiente, dada la extraordinaria complejidad de nuestro cerebro.
Matemáticas para entender el cerebro
Stephan dirige la unidad de neuromodelización traslacional, centro pionero localizado en el Instituto de Ingeniería Biomédica de Zurich. Sus proyectos de investigación pretenden apoyar los resultados y conclusiones que ya proporcionan los estudios genéticos y las técnicas clásicas de neuroimagen.Las matemáticas permiten realizar un diagnóstico diferencial de cada paciente
Hasta el momento, la ciencia había logrado inferir y entender qué ocurría en el cerebro de pacientes a partir de estudios e imágenes. Si conseguíamos captar una fotografía de nuestra mente (por ejemplo, mediante resonancia magnética) o analizar el comportamiento de un individuo, podríamos saber qué ocurría exactamente en el cerebro, diagnosticar su problema y aplicar un tratamiento.
Esta metodología, sin embargo, no siempre funciona. En ocasiones, la psiquiatría ha de administrar las mismas terapias para los mismos síntomas, a pesar de que en el fondo los pacientes no sufran las mismas condiciones patológicas. ¿Qué hacer entonces? Este centro de Zurich, junto con otro grupo de investigación de Londres, decidieron cambiar el abordaje médico convencional.
Su trabajo se centra ahora en desarrollar modelos matemáticos y computacionales que ayuden a simular el comportamiento de determinadas poblaciones neuronales. La modelización del cerebro podría entonces permitir un conocimiento más profundo sobre la propia fisiología y patología de nuestro órgano más importante.
Posteriormente, el equipo de Stephan quiere aplicar estas ecuaciones para modelizar la actividad cerebral y el comportamiento de los pacientes. Su trabajo computacional podría ayudar algún día a realizar el diagnóstico diferencial de un determinado trastorno, y a partir de ahí, aplicar tratamientos más individualizados en los pacientes.
El uso de los modelos matemáticos y computacionales permitirá mejorar el diagnóstico de algunos de los trastornos mentales más intrigantes. En palabras de Stephan, "el cerebro no es más que una máquina predictiva".Simular la actividad cerebral ayudaría a personalizar más los tratamientos
Si utilizamos este tipo de modelización, podríamos comparar datos clínicos de pacientes reales y dividir en subgrupos de diferentes condiciones. De este modo, no se trataría por ejemplo de la misma manera a individuos afectados por esquizofrenia, sino que el diagnóstico diferencial ayudaría a personalizar mucho más los tratamientos, en función de lo que nos dijeran las ecuaciones matemáticas.
Sin duda, la investigación realizada en el ETH de Zurich es una buena muestra de cómo las matemáticas y la computación pueden ser herramientas claves en el estudio del cerebro. Quizás en un futuro la neuromodelización sirva para aclarar las dudas que aún existen sobre este tipo de trastornos, y mejorar el cuidado de la salud de estos pacientes.
