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: Daniela Andres, Gustavo Vinci, Andrea Cerminati, Josefina Bompensieri y Teresa Politi

Avances:

Detección automática de isquemia a partir de un canal único de ecg

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.

Cuantificación de turbulencia en Doppler color de vasos de cuello

Los estudios de ecoDoppler vascular fueron obtenidos con un equipo de ultrasonido Philips ClearVue 650 y transductor lineal L12-4 Philips Active Array 12-4 MHz, bajo el preset arterial carotídeo. Se tomaron imágenes de 50 pacientes con una mediana de edad de 63 [60-67] años, la mayoría siendo de sexo masculino (65%) y presentando placas ateroescleróticas carotídeas (72%). A partir de la imagen entregada por el equipo se extrajo y procesó la referencia de color, descomponiéndose en sus valores RGB. El color se umbralizó para extraer la región de la imagen correspondiente a señal Doppler. Las áreas con turbulencia se definieron a partir de la presencia de aliasing, entendido como aquellas regiones en las cuales se observa un aparente cambio en la dirección del flujo de la sangre en áreas de alta velocidad. Estas áreas aparecen con valores en los límites superiores de las escalas de velocidad anterógrada y retrógrada. Para delimitarlas y definir las áreas turbulentas se analizó el gráfico de dispersión de colores de cada cuadro, en coordenadas cilíndricas HSV. Las regiones de interés se encontraron optimizando el ángulo (correspondiente al matiz o hue) capaz de captar la densidad adecuada de zonas de aliasing. Este ángulo funciona como un parámetro crítico del algoritmo.
Una vez definidas las zonas turbulentas se implementó un método de box-counting para medir la dimensión fractal de las mismas cuadro por cuadro, es decir, para medir la cobertura del plano por zonas turbulentas. El método de box-counting es un método tradicional y robusto para calcular la dimensión fractal a partir de imágenes. La dimensión D se calcula como la pendiente de una regresión lineal en escala doble logarítmica de la relación entre el número de cajas ocupadas N, y la escala s, es decir, entre masa y escala (dimensión de Haudorff-Besicovitch):

log⁡〖(N)∝-D∙log⁡(s)〗. (1)

El coeficiente R2 de la regresión lineal funciona como segundo parámetro crítico del algoritmo, permitiendo decidir cuáles regresiones son aceptadas y cuáles descartadas, concluyendo cuáles cuadros presentan o no dimensión fractal cuantificable.
Nuestro análisis permitió obtener imágenes con zonas turbulentas con dimensión D en alrededor de 400 cuadros por estudio. La geometría de estas regiones turbulentas resultó ser monofractal, es decir D=constante. En la Figura 1 se muestran los resultados obtenidos para un paciente representativo con placa ateroesclerótica obstructiva y un paciente representativo con ecoDoppler normal. D fluctúa entre 0 y 1, oscilando de manera suave con el ciclo cardíaco, con valores más elevados en el paciente con placa ateroesclerótica obstructiva.



Figura 1. Evaluación de la dimensión fractal en el ecoDoppler de vasos de cuello. A. Gráfico de dispersión de colores en coordenadas cilíndricas HSV para un cuadro (frame) de ecoDoppler carotídeo de pacientes representativos con ecoDoppler carotídeo normal (izquierda) y con placa ateroesclerótica obstructiva (derecha). El ángulo marcado (ángulo agudo entre líneas negras) muestra la zona definida como de aliasing o turbulencia, en los límites superiores de las escalas anterógrada y retrógrada de velocidad (azules y rojos respectivamente). En el paciente con obstrucción se puede observar mayor densidad de puntos en el ángulo de interés. B. Dimensión fractal D como función del número de cuadro n en el ecoDoppler carotídeo de los pacientes representativos mostrados arriba (izquierda ecoDoppler carotídeo normal, derecha con placa ateroesclerótica obstructiva - ver texto en la sección 2). Se observan valores mayores de D en el paciente con obstrucción.

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