Proyecto SIMULATIO

SIMULACIÓN COMPUTACIONAL DE LOS MECANISMOS NEURODEGENERATIVOS EN LA ENFERMEDAD DE ALZHEIMER: DESCIFRANDO LAS ALTERACIONES DE LA RED NEURONAL

El objetivo general del proyecto consiste en investigar y simular computacionalmente las alteraciones en la red neuronal causadas por las lesiones cerebrales involucradas en las diferentes etapas de la demencia debida a la enfermedad de Alzheimer usando señales de magnetoencefalografía (MEG) y electroencefalografía (EEG)

Este proyecto financiado por el Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades, Agencia Estatal de Investigación y cofinanciado con Fondos Estructurales de la Unión Europea dentro del objetivo temático "Promover el desarrollo tecnológico, la innovación y una investigación de calidad"

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Grupo responsable y colaboradores

GIB-UVa

El grupo responsable de este proyecto es el Grupo de Ingeniería Biomédica de la Universidad de Valladolid (GIB). El GIB es un grupo multidisciplinar, formado principalmente por Ingenieros de Telecomunicación y Médicos de diferentes especialidades (neumología, neurología, neurofisiología, psiquiatría y oftalmología). Sus miembros tienen una amplia experiencia en el procesado de señales cerebrales como ayuda al diagnóstico de diferentes enfermedades neurológicas.

Jesús Poza Crespojesus.poza@tel.uva.es

Hospital Río Hortega

El Hospital Universitario Río Hortega (HURH) es un centro público de la Gerencia Regional de Salud de Castilla y León. Posee un Servicio de Neurología y Neurofisiología con una amplia experiencia en el diagnóstico y tratamiento de la enfermedad de Alzheimer.

Grupo de Telemática e Imagen

Grupo de Telemática e Imagen (GTI) es un grupo de investigación multidisciplinario de la Universidad de Valladolid. Su objetivo es contribuir y fomentar la investigación en los campos de Visión Artificial, e-Health, e-Learning y Sistemas Inteligentes de Transporte.

Hokuto Hospital

El Hospital de Hokuto se encuentra en la isla de Hokkaidō (Japón). Tienen una amplia experiencia investigadora orientada a mejorar la atención médica. Desde 2004, utilizan sistemas de magnetoencefalografía (MEG) que tanto para la medicina clínica como para la investigación básica.

VU University

La Vrije Universitetit (VU) de Ánmsterdam, es una universidad caracterizada por un un alto nivel en la investigación académica, la cual fomenta la comunicación y las ideas libres y abiertas. Poseen una gran experiencia en neurociencia, con científicos pioneors a nivel mundial.

Ottawa University

The Royal’s Institute of Mental Health Research (IMHR), afiliado a la Universidad de Ottawa, es uno de los principales institutos de investigación de Canadá centrados en la salud mental. Están fuertemente enfocados en avanzar en estrategias de prevención e intervención temprana para ayudar a frenar la enfermedad mental antes de que comience.

Goethe University

La Goethe University es una de las principales universidades de investigación en Alemania, que opera a un nivel internacional líder en numerosos campos de investigación. Su investigación está respaldada tanto por excelentes proyectos individuales como por una excelente investigación colaborativa.

Nuestros Objetivos

El objetivo general del proyecto consiste en investigar y simular computacionalmente las alteraciones en la red neuronal causadas por las lesiones cerebrales involucradas en las diferentes etapas de la demencia debida a la enfermedad de Alzheimer usando señales de magnetoencefalografía (MEG) y electroencefalografía (EEG) .

Objetivos específicos

Muestra representativa - SO1

Obtener un conjunto de datos representativo, que nos permita simular computacionalmente los mecanismos de neurodegeneración asociados con la progresión de la demencia debida a la enfermedad de Alzheimer.

Caracterización exhaustiva de la actividad cerebral - SO2

Generar un nuevo paradigma para construir y caracterizar la red neuronal funcional utilizando registros MEG y EEG, para representar de manera fiable las propiedades inherentes de las redes neuronales funcionales: robustez, plasticidad y dinamismo.

Simulación computacional - SO3

Identificar los escenarios "in-silico" más plausibles para simular los mecanismos de neurodegeneración asociados con la progresión de la enfermedad de Alzheimer.

Difusión, transferencia y explotación - SO4

Difundir, transferir y explotar los resultados de la investigación para promover, aumentar y mejorar el impacto científico-técnico, social y económico de la actividad de investigación.

Internacionalización de la investigación

Para lograr los ambiciosos objetivos del proyecto, consideramos esencial aunar fuerzas con investigadores de diferentes disciplinas y países. Por lo tanto, esta propuesta constituye un proyecto de Ingeniería Biomédica y Neurociencia con una clara vocación transnacional (investigadores de España, Países Bajos, Alemania, Japón y Canadá participarán en este proyecto) y altamente multidisciplinar (involucrando ingenieros, neurocientíficos, físicos, neurofisiólogos, neurólogos, psiquiatras y neurocirujanos)

En particular, cuatro centros punteros extranjeros participarán activamente en el proyecto

  • Centro de Medicina de Precisión en el Hospital Hokuto (Japón).
  • La VU University de Ámsterdam (Holanda).
  • The Royal’s Institute de la Universidad de Ottawa (Canadá).
  • La Goethe University de Frankfurt (Alemania).

Capacidad formativa

Plan de formación de los nuevos investigadores

El plan de capacitación para los investigadores predoctorales está diseñado para garantizar el desarrollo de habilidades metodológicas avanzadas y el conocimiento necesario para emprender una investigación de vanguardia en métodos avanzados de procesamiento de señales neuronales y simulación computacional de sistemas biológicos.

Experiencia previa - Tesis doctorales finalizadas

Durante la última década, se han defendido 14 Tesis Doctorales dentro del grupo de investigación que lidera la propuesta (GIB), todas ellas relacionadas con el procesamiento de señales e imágenes. Generaron un total de 122 artículos en revistas JCR.

Trayectoria profesional de los doctores graduados

Todos los doctores que han desarrollado su Tesis Doctoral en el GIB han continuado su carrera en prestigiosas instituciones o empresas innovadoras, tanto dentro como fuera de España.

Contexto científico-técnico y formativo del equipo

Los investigadores involucrados en el proyecto combinan la experiencia de científicos consolidados y jóvenes investigadores con un enorme potencial. La propuesta de investigación incluye especialistas internacionales en Ingeniería, Neurociencia, Física Médica, Neurología, Neurofisiología, Psiquiatría y Neuroanatomía, que trabajan en diversas instituciones de prestigio internacional.

Impacto esperado de los resultados

Impacto científico-técnico

  • Aplicación de nuevas técnicas para estudiar y simular las alteraciones que la enfermedad de Alzheimer provoca en la actividad neuronal.
  • Desarrollo de una herramienta de software para simular los mecanismos de neurodegeneración asociados con la evolución de la enfermedad de Alzheimer, basada en registros MEG y EEG.
  • Investigación de potenciales biomarcadores de las etapas tempranas de demencia debida a la enfermedad de Alzheimer.
  • Transferencia de conocimiento entre los diversos campos científicos involucrados en el proyecto.
  • Formación de nuevos investigadores en un campo científico prometedor.

Impacto social y clínico/sanitario

  • Reducción de la carga para los cuidadores y la dependencia asociada con la demencia, gracias a la posibilidad de una planificación temprana y efectiva de las intervenciones terapéuticas.
  • Transferencia de conocimiento a la práctica clínica para objetivar el diagnóstico de la enfermedad de Alzheimer (y sus primeras etapas).
  • Empleo: contratación de investigadores predoctorales.

Impacto económico

  • Ahorro en recursos humanos, materiales y económicos dedicados al diagnóstico en los Sistemas Nacionales de Salud, gracias a la introducción de nuevos biomarcadores de enfermedad de Alzheimer en la etapa de deterioro cognitivo leve, basados en una técnica ampliamente difundida en el entorno clínico y con un coste reducido, como es el EEG.
  • Ahorro de costes médicos directos e indirectos, debido a la aplicación temprana de terapias para retrasar las discapacidades asociadas con la enferemdad de Alzheimer y, por lo tanto, para reducir la dependencia de la atención médica.

Etapas del Proyecto

Etapa 1. Organización de la base de datos.

Aumentaremos el tamaño de la muestra de las tres bases de datos que actualmente tenemos disponibles para obtener un conjunto de datos representativo, que será útil para llevar a cabo una configuración y validación apropiadas de los escenarios plausibles "in-silico" y la identificación de potenciales biomarcadores de la demencia por enfermedad de Alzheimer. Actualmente, estas bases de datos están formadas por registros MEG o EEG, variables sociodemográficas y datos clínicos, todas recopiladas de acuerdo al mismo protocolo y pertenecientes a controles cognitivamente sanos de edad avanzada, pacientes con deterioro cognitivo leve y pacientes con la enfermedad de Alzheimer.

Etapa 2. Construcción y caracterización de la red neuronal funcional.

La red cerebral se construirá de forma independiente utilizando los registros MEG y EEG de cada base de datos. Para esta tarea, será esencial investigar y aplicar nuevas medidas de acoplamiento neuronal, capaces de reflejar con precisión el comportamiento dinámico de la red cerebral. Esto proporcionará una representación precisa de la red neuronal funcional como un grafo dinámico. Luego se calcularán diferentes parámetros de red para obtener una descripción precisa de la red cerebral.

Etapa 3. Generación y evaluación de las simulaciones computacionales.

Se propondrán, crearán y evaluarán escenarios "in-silico" basados en lesiones cerebrales previamente descritas en la literatura. Esta ambiciosa etapa se puede dividir en las siguientes cuatro sub-etapas:

  • Identificación de los mecanismos neurodegenerativos asociados con la evolución de la demencia.
  • Propuesta de escenarios "in-silico" para simular mecanismos de neurodegeneración.
  • Configuración, ajuste y selección de los escenarios "in-silico" utilizando datos MEG.
  • Replicación y generalización de los resultados.

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  • Jesús Poza Crespo, PhD
  • Grupo de Ingeniería Biomédica
  • Paseo Belén 15 | 47011 - Valladolid, España
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  • jesus.poza@tel.uva.es