Análisis no lineal de la actividad base del electroencefalograma. Aplicación a la enfermedad de alzheimer

Laburpena

El análisis de las señales generadas por los sistemas fisiológicos puede ayudar a los médicos en el diagnóstico y tratamiento de distintas enfermedades. Habitualmente, los especialistas analizan estas señales mediante una inspección visual, tarea muy compleja y, en cierta medida, subjetiva. Además, determinadas características presentes en la señal pudieran no ser detectadas de esta manera. Por lo tanto, el desarrollo de herramientas que faciliten a los médicos esta labor resultaría especialmente útil. En nuestra investigación hemos estudiado la señal de electroencefalograma (EEG), que registra la actividad eléctrica producida por las neuronas del encéfalo. Es de suponer que trastornos importantes del sistema nervioso central se traduzcan en una actividad eléctrica cerebral diferente que, finalmente, se reflejará en esta señal biomédica. De hecho, uno de los principales valores del EEG es la detección de patologías cerebrales. Debido a esto, nos hemos centrado en el análisis de la actividad base del EEG en la enfermedad de Alzheimer (EA). La EA es una enfermedad neurodegenerativa que está considerada la principal causa de demencia en el mundo occidental. Aunque el diagnóstico definitivo sólo es posible mediante necropsia (análisis microscópico del cerebro del paciente tras su fallecimiento), en la práctica clínica diaria es necesario diferenciar esta enfermedad de otras demencias. Pese a que los cambios en el EEG de pacientes con la EA han reflejado una lentificación de la actividad de fondo, el valor diagnóstico de esta prueba es limitado. La no linealidad es una característica que está presente en múltiples señales fisiológicas. Para una red neuronal como el cerebro aparece incluso a nivel celular, en el comportamiento de las neuronas. Esto implica que las neuronas del cerebro no siguen una actividad completamente aleatoria, sino que presentan un comportamiento colectivo sensible a las condicion