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Laboratorio de Neuroingeniería de la Universidad Nacional de San Martín

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Laboratorio de Neuroingeniería de la Universidad Nacional de San Martín

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Laboratorio de Neuroingeniería de la Universidad Nacional de San Martín

Bienvenidos

LabNIng es el Laboratorio de Neuroingeniería de la Universidad Nacional de San Martín. Somos un grupo de ingenieros, médicos y biólogos apasionados por la neurociencia. Nuestro objetivo es solucionar problemas relevantes en neurociencias con herramientas provenientes de la ingeniería. Aplicamos técnicas de neurociencia teórica, experimental e investigación clínica para resolver preguntas básicas y diseñar tecnología disruptiva que mejore la calidad de vida de las personas.

Nosotros

Daniela Andres

Soy Médica y Dra. en Ciencias Exactas.

Mi principal interés es la matemática compleja aplicada al estudio de sistemas fisiológicos, y cómo emplearla para resolver problemas médicos.

Áreas de trabajo: modelado computacional, sistemas complejos, matemática no lineal, fisiología, medicina, trastornos del movimiento.

Gianfranco Bianchi

Soy Ing. Biomédico y Técnico Electrónico.

Me interesa la investigación y el desarrollo, aplicando técnicas de la ingeniería a resolver problemas del ámbito salud.

Mis áreas de trabajo son: Desarrollo de hardware y software para la adquisición de señales biomédicas y su procesamiento digital. Desarrollo de firmware para electrónica embebida, para control y procesamiento de señales eléctricas. Diseño y manufactura de circuitos impresos a través de software cad.

Oscar Filevich

Soy Lic. en Biología y Dr. en Química.

Me interesan las propiedades fundamentales de los sistemas hechos con neuronas, porque a partir de ellas podemos entender mecanismos complejos como percepción, procesamiento de información, locomoción, patologías, y fenómenos sociales.

Me gusta desarrollar herramientas para estudiarlos.

Mariano Paladino

Soy Ingeniero Biomédico y Técnico electricista con Orientación en Electrónica Industrial.

Mi objetivo es la creación y/o desarrollo de equipamientos para el área medicinal. Hace más de 20 años que trabajo en la automatización y renovación tanto de hardware como software en equipos de esterilización.

Sebastian Villafañe

Soy Ingeniero Biomédico y MBA.

Además poseo sólidos conocimientos de informática, soy programador profesional en varios lenguajes y administrador de base de datos con alta disponibilidad y grandes volúmenes de datos

Mis intereses son la ingeniería, la robótica y la informática al servicio de la mejora de la calidad de vida de las personas. Me gusta emprender proyectos encuadrados en estas características. Hablo Inglés, Italiano y Castellano Bilingüe.

Camila Reinaldo

Soy estudiante avanzada de Ing. Biomédica.

Me interesa el trabajo interdisciplinario aplicado al ámbito clínico. Trabajo en el laboratorio gracias a las becas correspondientes al Plan Estratégico para la Formación de Ingenieros (PEFI) otorgadas por la Universidad Nacional de San Martín (UNSAM).

En el LabNIng me encargo de diseñar el protocolo de adquisición de señales acelerométricas para diagnóstico cuantitativo de Parkinson y desarrollar una base de datos que permite el acceso a la información clínica del paciente y a las señales obtenidas durante la realización del protocolo.

Gustavo Vinci

Estudio Ingeniería Biomedica en la Universidad Nacional de Gral. San Martín.

Elegir esta carrera nació por la pasión por las nuevas tecnologías y la medicina.

Algunas de mis aptitudes son: capacidad de adaptación, habilidades comunicativas, trabajo en equipo, creatividad, conocimientos técnicos de computación y electrónica.

Pasaron por nuestro grupo:

Ing. Biomédico Federico Nanni (ITBA)

Ing. Biomédico Alejandro Torres Valencia (Universidad Tecnológica de Valencia, Colombia)

Bch. Sc. Vasco Duarte da Costa (FHNW, Basel, Suiza)

Josefina Bompensieri (UNSAM)

Proyectos

Participantes: Sebastián Villafañe, Oscar Filevich, Daniela Andres

Software plug & play desarrollado en nuestro laboratorio para clasificar spikes y aislar actividad de neurona única a partir de registros de actividad neuronal múltiple. Utilizamos detección por umbrales, transformada wavelet y un algoritmo genético de clasificación.

software Señales de prueba

Participantes: Daniela Andres, Oscar Filevich, Sebastián Villafañe.

Objetivo: Comprender y caracterizar de manera cuantitativa y formal la codificación de información en el sistema nervioso. Modelar la actividad neuronal y la transmisión de información en el tejido nervioso en el dominio espacio-temporal. Utilizar este conocimiento para desarrollar aplicaciones y tecnología de base científica que ofrezca soluciones en neurología y neurofisiología.



Publicaciones relevantes:

D. S. Andres On the motion of spikes: turbulent-like neuronal activity in the human basal ganglia. Frontiers in Human Neuroscience doi: 10.3389/fnhum.2018.00429, 2018.


Computer simulations. Left column: Time evolution of the velocity of spikes, u(x,t), as the diffusion coefficient δ increases (from top to bottom), with time on the vertical axis and space on the horizontal axis. White areas represent the parts of the integration domain where the module of the velocity of spikes is below an arbitrary limit (108), in opposition to black areas, where it is higher than this limit. As the diffusion coefficient increases, white areas are enlarged, as the total velocity diminishes across the integration domain. Middle column: Sample temporal multifractal spectra ζτ(q) obtained from temporal structure functions of increasing order, at fixed spatial points. Non-linearity indicates temporal multifractality. Right column: Sample spatial multifractal spectra ζx(q) obtained from spatial structure functions of increasing order, at fixed times. Non-linearity indicates spatial multifractality.



D.S. Andres, O. Darbin. Complex dynamics in the basal ganglia: health and disease beyond the motor system. The Journal of Neuropsychiatry and Clinical Neurosciences doi: 10.1176/appi.neuropsych.17020039, 2018.

F. Nanni, D.S. Andres. Structure function revisited: a simple tool for complex analysis of neuronal activity. Frontiers in Human Neuroscience doi: 10.3389/fnhum.2017.00409, 2017


Transformation from a raw neuronal recording into a temporal structure function. (Upper) Sample raw extracellular microelectrode recording of neuronal activity. This recording was obtained from the entopeduncular nucleus of a healthy rat (technical details can be found in Andres et al., 2014a). The vertical axis indicates electric potential (mV) and the horizontal axis indicates time (s). The inlet at the lower right shows the whole recording, from which a zoom is shown in the bigger window. Individual spikes are marked with a red arrow. Once spikes are classified as belonging to a single neuron's activity, interspike intervals (ISI) are calculated as shown (ISI = time elapsed between the occurrence of a spike and the next). (Middle) Sample time series of interspike intervals, obtained from a neuronal recording like the one shown in the upper panel. The vertical axis indicates ISI duration (ms) and the horizontal axis indicates ISI number (position in the time series). Notice the high variability of the ISI, typical of complex systems. (Lower) Temporal structure function obtained from a time series of ISI like the one shown in the middle panel. The vertical axis is the value of the function S(τ) and the horizontal axis is the scale τ. In pallidal neurons it is common to observe a positive slope of the function at lower scales, followed by a breakpoint and a plateau at higher scales, also typical of complex systems. The double logarithmic scale helps visualization of smaller τ.


D.S. Andres, D.F. Cerquetti, M. Merello. Neural code alterations and abnormal time patterns in Parkinson's disease. Journal of Neural Engineering 12:026004 (9pp), 2015.



DS. Andres, F. Gomez, F.S. Ferrari, D.F. Cerquetti, M. Merello, R. Viana, R. Stoop. Multiple-time-scale framework for understanding the progression of Parkinson's disease. Physical Review E 90:062709, 2014

D.S. Andres, D.F. Cerquetti, M. Merello, R. Stoop. Neuronal entropy depends on the level of alertness in the parkinsonian Globus Pallidus in vivo. Frontiers in Neurology, 5, 96:1-9, 2014

D.S. Andres, D.F. Cerquetti, M. Merello. Finite dimensional structure of the GPi discharge in patients with Parkinson’s disease. International Journal of Neural Systems 21(3): 175-186, 2011

D.S. Andres, D.F. Cerquetti, M. Merello. Turbulence in Globus pallidum neurons in patients with Parkinson's disease: Exponential decay of the power spectrum. Journal of Neuroscience Methods 197(1): 14-20, 2011

Participantes: Oscar Filevich, Daniela Andres.

Objetivo: Usando distintos sistemas de cultivos neuronales con distintos grados de complejidad, como neuronas puras en cultivos planos, neuronas + feeder layer de glía, neuroesferas y organoides cerebrales intentamos obtener información sobre propiedades que emergen del número de células que integran el cultivo, teniendo en cuenta sus patrones de expresión de canales y receptores.

Usaremos microelectrodos de superficie y genetically-encoded Ca++ imaging para registrar y caracterizar actividad neuronal. También usaremos fotoliberación de Caged-Compounds desarrollados en el laboratorio de Roberto Etchenique, FCEN, UBA (www.neuro.qi.fcen.uba.ar) para estimular o inhibir actividad con alta precisión espacial y temporal.

Qué características de un cerebro intacto podemos recuperar en estas construcciones arcaicas?

Descargar archivos:

A caged nicotine with nanosecond range kinetics and visible light sensitivity

A Visible-Light-Sensitive Caged Serotonin

Ruthenium polypyridyl phototriggers - from beginnings to perspectives

Fast optical pH manipulation and imaging

Participantes: Gianfranco Bianchi, Camila Reinaldo, Daniela Andrés

Justificación: La enfermedad de Parkinson es un trastorno neurodegenerativo con síntomas complejos, por lo que acceder a un correcto diagnóstico se vuelve extremadamente difícil.

Objetivo: Utilizando tecnología específica se busca acortar la brecha entre la medicina y quién la necesita.

Avances: En este proyecto se utiliza un sistema integral para diagnóstico cuantitativo y seguimiento clínico de pacientes con trastornos del movimiento como enfermedad de Parkinson, ataxia de Friedreich y corea de Huntington. Utilizando prendas tecnológicas (wearables) y aplicaciones móviles, se toma información del movimiento y se procesa, permitiendo objetivar mediciones de evaluaciones motoras. Esto logra que el paciente obtenga una evaluación de su estado motor en un centro de diagnóstico menos especializado y transmitir los resultados a distancia para su consideración por un grupo de expertos o especialista.

Presentaciones: FENS 2018, Berlin “Quantitative diagnosis of Parkinson´s disease based on scale invariance of acceleration signals”

Participantes: Mariano Paladino, Oscar Filevich, Daniela Andres.

Objetivo: Desarrollar una herramienta quirúrgica para lograr la recanalización de la vía biliar en pacientes pediátricos con trasplante hepático que sufren de fibrosis de la misma.

Avances: Existen varios estudios realizados sobre la técnica utilizada en la actualidad para solucionar la fibrosis en la vía biliar en pacientes trasplantados hepáticos. En colaboración con médicos del equipo de intervencionismo quirúrgico del Htal. Garrahan, bajo la dirección del Dr. Matías Garriga, nos encontramos desarrollando una herramienta novedosa con técnicas electrónicas y de inteligencia artificial para resolver este problema. Considerando el creciente número de trasplantes que se están realizando en nuestro país y en el mundo y el elevado porcentaje de pacientes que presentan esta complicación, este dispositivo será de gran ayuda para los profesionales así como de una gran viabilidad en el mercado.

Participantes: Daniela Andres, Gustavo Vinci

Objetivo: Obtener medidas cuantitativas a partir del ecocardiograma, registros sonoros de actividad cardíaca, electrocardiograma o distintos instrumentos diagnósticos que permitan mejorar el diagnóstico y tratamiento de enfermedades cardíacas.

Avances: La isquemia de miocardio es la patología por falta de oxígeno en el tejido cardíaco, cuya expresión más grave es el infarto de miocardio. Utilizando la base de datos pública Physionet revisamos y clasificamos electrocardiogramas para obtener ciclos cardíacos aislados representativos de casos sanos y con isquemia. Aplicamos nuestro propio algoritmo de detección de ciclo cardíaco, y utilizamos los mismos para entrenar una red neuronal capaz de detectar isquemia a partir de un único ciclo de ecg. Obtuvimos una precisión del 86%. Este tipo de análisis puede aplicarse a la detección precoz de isquemia, en etapas en que el infarto de miocardio puede ser prevenido o tratado sin dejar secuelas.

Participantes: Daniela Andres, Gianfranco Bianchi, Sebastián Villafañe, Mariano Paladino

Start-Up nacido en el LabNIng dedicado al desarrollo de tecnología médica de base electrónica.

www.ideme.com.ar

Colaboraciones

Grupo de Movimientos Anormales del Instituto FLENI, dirigido por el Dr. Marcelo Merello
Prof. Simone Hemm-Ode, FHNW, Basel, Suiza
Roberto Etchenique
Arancha del Campo

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