Descifrando el lenguaje del cerebro: Un nuevo enfoque para el diagnóstico de enfermedades neurodegenerativas

“Papá, tienes el trabajo más aburrido del mundo, ¡te pasas el día viendo rayitas!” le decía su hija Kayla al Dr. Pavel Prado cuando era más pequeña y lo acompañaba al laboratorio. Pero si bien a simple vista el trabajo del Dr. Prado puede parecer tedioso, detrás de esas “rayitas” -que representan la actividad eléctrica cerebral medida en un electroencefalograma- se encuentra un novedoso campo de investigación que podría favorecer significativamente la caracterización y el diagnóstico oportuno de enfermedades neurodegenerativas, como las demencias.

Todo comenzó con las polillas. Estudiando Biología en la Universidad de La Habana, se interesó en el sistema auditivo de las mariposas nocturnas, las que, a diferencia de sus familiares diurnas (que son sordas), desarrollaron audición para escapar de sus depredadores. De ahí en más, su investigación ha estado relacionada con el sistema auditivo. Cursando un magister en Fisiología Comparada y un doctorado en Ciencias de la Salud, se especializó en audífonos e implantes cocleares, desarrollando métodos para ajustar automáticamente estos dispositivos y mejorar la estimación de las pérdidas auditivas.

Luego, su investigación dio un giro: “Empezamos a estudiar algunos procesos de percepción basándonos en la retroalimentación sensorial que tenemos de nuestras acciones motoras. Esto es particularmente relevante para la comunicación oral. Cuando hablamos, monitoreamos nuestra voz constantemente. Entonces cuando detectamos un error, en la pronunciación u otro, eso se rectifica de forma automática porque nos estamos escuchando todo el tiempo”.

Utilizando electroencefalogramas (EEG), se dedicó al estudio de ese monitoreo constante que hacemos al hablar, cómo percibimos nuestra propia voz y desarrollamos mecanismos para compensar errores. Después, extendió el uso de EEG hacia el objetivo que persigue actualmente: encontrar biomarcadores -señales o huellas biológicas- de la presencia de enfermedades neurodegenerativas.

A fines de 2022 se incorporó a la Universidad San Sebastián como académico de la carrera de Fonoaudiología. Allí continúa reuniendo evidencia para desarrollar metodologías basadas en mediciones objetivas -como los EEG, que miden la actividad eléctrica del cerebro mientras realiza ciertas tareas- que permitan mejorar el diagnóstico de diferentes patologías de la audición, enfermedades psiquiátricas y neurodegenerativas, así como monitorear su evolución.

Hoy, además, es co-investigador del Consorcio Europeo-Latinoamericano de Electroencefalografía (EuroLAD-EEG).

Estudiando el efecto de la altura sobre funciones cognitivas en el Monumento del Cristo Redentor de Los Andes, frontera entre Chile y Argentina a 3.800 m sobre el nivel del mar. En la foto: Pavel Prado junto a Lucía Z-Rivera, del Centro Avanzado de Ingeniería Eléctrica y Electrónica (AC3E), y Wael El-Deredy, de la Escuela de Ingeniería Biomédica de la Universidad de Valparaíso.

Superando limitaciones

La motivación de Pavel Prado radica no sólo en encontrar estas “marcas” biológicas que ayuden a detectar patologías, sino que además sean robustas y que sirvan de igual manera frente a diferentes variables. La mayor parte de los estudios de búsqueda de biomarcadores se realizan en poblaciones restringidas en términos geográficos, socioeconómicos, entre otros, lo cual dificulta generalizar resultados. Así, busca superar estas limitaciones con herramientas que sean representativas de una amplia variedad de poblaciones, de modo que los resultados puedan ser comparables incluso cuando se utilicen diferentes sistemas de adquisición de datos y sin importar, por ejemplo, la marca del equipamiento.

Para llevar a cabo esta investigación, el Dr. Prado se basa en el análisis de enormes bases de datos internacionales que contienen información sobre la actividad cerebral de diferentes grupos de personas. “Por ejemplo, comparamos personas con enfermedades neurodegenerativas con personas mayores que no las tienen, para identificar diferencias en la actividad cerebral o en las conexiones entre diferentes regiones del cerebro que puedan ser indicativas de una patología específica”, explica, recalcando el último punto: “si no hay discriminación entre diferentes patologías, no funciona como un biomarcador”. Para esto, utiliza algoritmos de machine learning que permiten ese tipo de diferenciación.

Bajo todo esto subyace la importancia de incorporar pruebas o mediciones objetivas en el diagnóstico de las enfermedades relacionadas al sistema nervioso, ya que, salvo excepciones, la mayoría de los criterios clínicos que se usan actualmente se basan en pruebas conductuales: “por ejemplo, para detectar sordera o pérdida auditiva, el criterio clínico es hacer una audiometría tonal en la que la persona debe levantar la mano si escucha”.

Por distintos motivos, las pruebas funcionales -registros de electroencefalografía o de resonancia magnética- no están contempladas en los criterios clínicos para el diagnóstico de estas enfermedades. “Hoy por hoy, intentamos demostrar que estas técnicas son útiles más allá del ámbito experimental y tienen validez por sí mismas, de forma que poco a poco se vayan introduciendo en la práctica médica y se explote su potencial”, señala.

“Ya sea en audiología, enfermedades mentales o neurodegenerativas, la aproximación es la misma: desarrollar metodologías diagnósticas que no estén basadas en pruebas en las que el paciente tiene que dar una respuesta, sino que dependan de la actividad cerebral”. Por ejemplo, para la enfermedad de Parkinson se utilizan criterios motores, siendo que los síntomas motores se manifiestan décadas después del comienzo del daño cerebral.

Las claves: interdisciplina y paciencia

El Dr. Pavel Prado señala que los mayores aprendizajes de su carrera han sido independientes a los resultados que ha obtenido, del impacto de los papers o la adquisición de fondos. Por un lado, el suyo es un trabajo intrínsecamente interdisciplinario, ya que comprender y analizar la actividad cerebral a través del electroencefalograma requiere conocimientos en física, ingeniería, procesamiento de señales e imágenes para obtener información que devenga en resultados biológicamente plausibles.

“Más allá de las relaciones personales, desde un punto de vista profesional se debe buscar lenguajes que te permitan comunicarte con personas de diversa formación; una interfaz en la que puedan articularse, por ejemplo, la perspectiva ingenieril y la perspectiva médica”.

Ahora bien, señala que para este trabajo “puedes pasarte semanas con las ‘rayitas’ tratando de sacarles información”, de ahí que un aspecto central en su carrera ha sido nutrir la paciencia y la constancia. “Uno hace investigaciones que pueden tener más o menos repercusión, y puede pasar mucho tiempo sin que tengas resultados o avances, pero lo que finalmente te llena es el orgullo de haber contribuido y de armar cosas desde cero”, concluye.