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El proyecto liderado por Pamela Guevara, investigadora chilena del Centro Avanzado de Ingeniería Eléctrica y Electrónica de la Universidad Técnica Federico Santa María, AC3E, busca aportar en el diagnóstico temprano de distintas afecciones, a través del análisis de resonancias magnéticas de difusión y procedimientos que permiten reconstruir la trayectoria de las conexiones cerebrales y caracterizarlas, con lo que se podría detectar este tipo de enfermedades en etapas iniciales.

En Chile, los desórdenes psiquiátricos y también las patologías neurológicas ocupan un porcentaje importante en las afecciones de la población. Según la Organización Mundial de la Salud -OMS-, uno de cada 160 niños tiene algún grado de Trastorno del Espectro Autista -TEA, siendo más alto en niños que en niñas. Esta condición ha aumentado significativamente en las últimas décadas y se estima que el 1% de la población tiene TEA. Por su parte, un 23% de la población del país presenta alguna enfermedad psiquiátrica, cifra que también se ha incrementado con el impacto que han tenido las restricciones de movilidad producto de la pandemia Covid-19.

Estos tipos de patologías comparten un componente común, que es la importancia de un diagnóstico certero y temprano. Con los conocimientos que ha obtenido la ciencia hasta ahora, se sabe que los desórdenes psiquiátricos y también las patologías neurológicas están muy relacionadas con la conectividad cerebral, para lo cual se han llevado a cabo una serie de estudios. Estos han tenido como objetivo tratar de entender dichas enfermedades, ya que a pesar de que algunas de ellas se conocen hace mucho tiempo, no se sabe con exactitud cómo se desarrollan y evolucionan en su etapa temprana.

La investigadora titular del Centro Avanzado de Ingeniería Eléctrica y Electrónica, AC3E, de la Universidad Técnica Federico Santa María y académica de la Universidad de Concepción, Pamela Guevara, se encuentra trabajando desde el 2019 en el proyecto titulado «Methods for tractography-based parcellation of the cortical surface», con financiamiento ANID-FONDECYT, en colaboración con investigadores del prestigioso laboratorio de investigación francés Neurospin.

Esta iniciativa busca aportar en el diagnóstico temprano de distintos desórdenes psiquiátricos como esquizofrenia, trastorno bipolar o trastorno del espectro autista, a través del análisis de resonancias magnéticas de difusión. Esta técnica permite detectar el movimiento tridimensional del agua en los tejidos cerebrales, en particular, de la materia blanca, donde los axones de las neuronas (o fibras nerviosas) conforman los tractos cerebrales. A través de varios procesamientos, es posible reconstruir la trayectoria de los principales tractos de materia blanca, es decir, las conexiones cerebrales más importantes.

La investigadora está desarrollando métodos de análisis que detectan patrones e índices que revelan diferencias entre las distintas patologías y permiten definir mejor las alteraciones en la conectividad cerebral asociadas con la enfermedad, contribuyendo en el futuro a su diagnóstico. Guevara, Ingeniera Civil Electrónica, Doctora en Física y Magister en Información, Sistemas y Tecnología con especialidad en Imágenes Médicas, lo que le ha permitido combinar su especialidad desde la ingeniería hacia el campo de la medicina, abriendo con este cruce de disciplinas nuevas posibilidades de investigación y desarrollo de soluciones en beneficio de la salud de las personas. “La ingeniería se nutre con información desde la medicina, con la cual puede crear modelos más realistas que permiten detectar patrones y predecir. Con esto es posible comprender mejor las enfermedades, generar mejores y más precoces diagnósticos y apoyar el seguimiento de los pacientes”, afirma la Dra. Pamela Guevara, agregando que “La tecnología e ingeniería están presentes en muchos aspectos relacionados con la medicina, como en la generación de variados equipos para el diagnóstico, seguimiento y tratamiento, la telemedicina, el análisis de información como detección de patrones y últimamente en la creación de algoritmos inteligentes que permiten diagnosticar mejor las enfermedades”.

Lograr la detección temprana de afecciones neurológicas, como Esclerosis Múltiple y psiquiátricas, como TEA, con estas técnicas de imágenes que no son invasivas y que permiten observar la microestructura de las conexiones cerebrales, posibilitará entender las principales diferencias que se producen entre las distintas patologías entregando un diagnóstico certero y con ello un tratamiento adecuado a tiempo.

 

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