Evidencia de Ondas Resonantes en la Actividad Cerebral de las Ratas

^{Por Dra. Inés Urdaneta / Físico de Resonance Science Foundation}

Utilizando imágenes de resonancia magnética de campo ultrarrápido y ultraalto (fMRI), investigadores de la Fundación Champalimaud y de la Universidad de Minho han encontrado evidencias de ondas resonantes en la actividad cerebral de ratas. Esto significa que el cerebro (cráneo) parece ser una cámara resonante donde áreas cerebrales distantes muestran activaciones correlacionadas debidas a modos de ondas colectivas [1].

Muchos trabajos teóricos han propuesto modelos basados en ondas estacionarias para explicar los patrones macroscópicos observados [2-5], aunque la naturaleza de tales activaciones sigue sin estar clara. Para profundizar en este mecanismo y entender cómo áreas distantes exhiben correlaciones de señales, y cómo están implicadas en la función cerebral, las pruebas experimentales requerían una mejor resolución temporal de los espectros de fMRI para mostrar las oscilaciones de los patrones espaciales y probar la hipótesis de que estos patrones macroscópicos son el resultado de modos de oscilación transitorios distintos o independientes en diferentes escalas temporales y longitudes de onda que se suman para generar la imagen global resultante.

Esto significa que la fMRI se reconstruye como la superposición de ondas estacionarias, que son una característica fundamental de una cavidad resonante. Los autores creen que estos patrones resonantes son clave para una función cerebral saludable [6,7]. Las ondas estacionarias son el resultado de la interferencia constructiva entre ondas cuando se someten a condiciones de contorno estacionarias que actúan como elemento de confinamiento para que se acumulen dichas ondas estacionarias.

El siguiente vídeo explica la creación de ondas estacionarias en el contexto las ondas sonoras (ondas mecánicas que se propagan a través de la materia) que también puede aplicarse al caso de la luz (ondas electromagnéticas).

Para saber más sobre las resonancias, lee nuestro artículo de RSF ¿Qué es la Resonancia y Por Qué es Tan Importante?

Los movimientos oscilatorios mecánicos, como las ondas sonoras, suelen representarse mediante resortes que siguen una oscilación armónica, y obedecen a dos escenarios principales: ideal (cuando las oscilaciones no decaen en el tiempo) o amortiguado (cuando las oscilaciones decaen en el tiempo). Como explicaremos en este artículo, los autores utilizaron el caso amortiguado para modelar las oscilaciones electromagnéticas abordadas aquí.

Se ha demostrado que los procesos neuronales intrínsecos producen ritmos a frecuencias que oscilan entre 0,5 y >100 Hz, mientras que el papel y los mecanismos generativos de los ritmos por debajo de 0,5 Hz siguen sin estar claros. Utilizando experimentos de IRMf con una resolución espaciotemporal sin precedentes, los autores demuestran la existencia de modos oscilatorios intrínsecos a macroescala en las señales de IRMf que "se organizan con relaciones de fase específicas para cada modo en áreas extensas del córtex y el subcórtex, impulsando la actividad correlacionada entre regiones distantes"[1]. Por tanto, hay que pensar que la geometría del cerebro desempeña un papel clave como condición límite, como una cámara resonante. 

En este trabajo, los investigadores experimentaron con ratas en tres condiciones diferentes: sedadas, ligeramente anestesiadas y profundamente anestesiadas, y descubrieron que las señales en regiones cerebrales distantes sí oscilaban juntas en el tiempo, y la configuración espacial de estas ondas estacionarias era muy consistente entre ratas escaneadas en la misma condición, pero variaba en términos de configuración espacial, frecuencia pico y coeficiente de amortiguación entre condiciones. Los modos detectados en las distintas condiciones son cualitativamente similares, lo que indica que probablemente comparten un principio generativo común.

La visualización de tales oscilaciones se apoyó en la resolución temporal de 26 imágenes por segundo, obteniéndose 16.000 imágenes por escaneo de 10 minutos, de ahí el término imagen ultrarrápida. 

^{Imagen: captada con fMRI del cerebro de una rata, vista sobre una imagen anatómica del animal. Las áreas contralaterales coloreadas en rojo se activan juntas al mismo tiempo, a pesar de la gran distancia que las separa. Crédito: Joana Cabral}

"Nuestros datos muestran que los patrones espaciales complejos son el resultado de modos subyacentes que oscilan de forma transitoria e independiente, igual que los instrumentos individuales participan en la creación de una pieza más compleja en una orquesta", - Shemesh, coautor del estudio.

"Cuando vimos por primera vez los vídeos de la actividad cerebral grabada, vimos ondas claras de actividad, como olas en el océano, propagándose en patrones complejos dentro de la corteza y el cuerpo estriado [una región subcortical del cerebro anterior]. Y descubrimos que las señales podían describirse mediante la superposición de un pequeño número de ondas estacionarias macroscópicas, o modos resonantes, que oscilaban en el tiempo. En particular, cada onda estacionaria cubría amplias zonas del cerebro, con picos distribuidos en distintas estructuras corticales y subcorticales, formando redes funcionales", explica Cabral, autor principal, a la Fundación Champalimaud.

Shemesh añade: "Demostramos que las redes funcionales cerebrales están impulsadas por fenómenos de resonancia. Esto explica las correlaciones que de otro modo se observan cuando se hacen imágenes lentas. Las interacciones cerebrales de largo alcance se rigen por un 'flujo' de información que es oscilatorio y repetitivo".

Dado que los principales elementos detectados en la actividad cerebral de las ratas son la característica espacial de las ondas estacionarias y la característica temporal dada por la presencia de oscilaciones transitorias en el tiempo, los autores plantearon la hipótesis de que su fenomenología puede asociarse a la resonancia estocástica de las ondas estacionarias, donde se cree que las diferencias detectadas entre condiciones están relacionadas con alteraciones en las propiedades del medio a través del cual se propagan las ondas, mientras que la estructura anatómica permanece inalterada.

Para demostrar la hipótesis de que la resonancia estocástica de los patrones de ondas estacionarias puede generar los patrones de conectividad funcional intrínseca observados experimentalmente, los autores modelaron las señales en el corte cerebral como la superposición (suma lineal) de modos cuya configuración espacial ψ_α(n) es fija y viene dada por los componentes principales detectados empíricamente, mientras que la firma temporal Z_α(t) se obtiene utilizando una ecuación conocida como ecuación de Stuart-Landau, para simular el comportamiento de un oscilador en el régimen subamortiguado y en presencia de ruido de fondo.

^{Figura 1: a Al igual que la respuesta de un muelle, la firma temporal de los modos cerebrales puede aproximarse mediante un oscilador amortiguado. A pesar de que la menor resolución temporal inherente a las adquisiciones multicorte dificulta la detección del comportamiento resonante, la coherencia de los patrones espaciales refuerza la hipótesis de que la respuesta oscilatoria amortiguada de las redes funcionales se extiende al nivel de todo el cerebro, aquí representado por los 5 primeros vectores propios de las matrices de covarianza medias de 6 exploraciones de todo el cerebro (de 3 ratas diferentes). b Diagrama que ilustra un escenario mecanicista para la actividad cerebral, donde cada red funcional está representada por un patrón espacial ψα que responde a la perturbación con un movimiento armónico amortiguado. Figura y texto extraídos de [1].}

Como se muestra en la Fig. 2, la resonancia estocástica de diversas ondas estacionarias detectadas empíricamente en animales sedados da lugar a un patrón espaciotemporal que comparte características con lo detectado en las grabaciones de RMf. Para completar todo el cerebro, el proceso se aplica a 12 cortes cerebrales.

^{Figura 2: Las configuraciones espaciales y las firmas temporales de los componentes principales concuerdan con la hipótesis de que representan ondas estacionarias, cuya fenomenología está inherentemente asociada a fenómenos de resonancia. Para modelar la dinámica que emerge de la resonancia transitoria de las ondas estacionarias en presencia de ruido de fondo, para cada uno de los patrones espaciales detectados en ratas sedadas con medetomidina (a), simulamos una firma temporal como el comportamiento de un oscilador subamortiguado perturbado con ruido blanco gaussiano (b). (c) Multiplicando cada patrón espacial N × 1 por la correspondiente firma temporal 1 × T se obtiene un patrón espaciotemporal N × T para cada modo. La suma lineal de estos patrones espaciotemporales representa la superposición de un repertorio de ondas estacionarias que resuenan transitoriamente en presencia de ruido. (d) Fotogramas de la dinámica simulada obtenidos en distintos puntos temporales revelan la multiplicidad de patrones que pueden generarse a lo largo del tiempo. (e) Para demostrar que este escenario genera patrones de conectividad funcional de largo alcance, calculamos la matriz de correlación de las señales simuladas, como se hizo inicialmente con los datos empíricos de fMRI (Fig. 1). (f) Los mapas de correlación de semillas obtenidos a partir de las señales simuladas revelan patrones de correlación visualmente similares a los detectados a partir de grabaciones reales de fMRI. Figura y pie de foto tomados del trabajo original[1].}

Los autores también descubrieron que el aumento de la cantidad de anestésico reduce el número, la frecuencia y la duración de las ondas estacionarias resonantes. Estudios anteriores han demostrado que las redes funcionales aparecen alteradas en varios trastornos neurológicos y psiquiátricos. Si esto se confirma en humanos, sus resultados podrían conducir al uso de modos resonantes como biomarcadores de enfermedades.

"Las fluctuaciones espontáneas de las señales detectadas con Resonancia Magnética funcional (RMf) se correlacionan a través de áreas cerebrales distribuidas espacialmente formando redes funcionales que aparecen alteradas en numerosos trastornos psiquiátricos y neurológicos, lo que apunta a un papel clave en la función cerebral"[1].

Como explica Cabral a la fundación Champalimaud :

"Comprender el mecanismo de las interacciones de largo alcance podría conducir a una forma completamente nueva de caracterizar las enfermedades e insinuar el tipo de tratamiento que puede ser necesario: por ejemplo, si en un paciente faltara un modo resonante específico, podríamos buscar formas de estimular ese modo concreto".

Estos resultados sugieren que el cerebro funciona como un todo para determinados procesos que ocurren en su interior, y este comportamiento holístico es clave para la salud mental. Sus hallazgos también representan un enfoque revolucionario para diseñar tratamientos para pacientes con trastornos mentales. 

RSF en perspectiva –

Los procesos resonantes son uno de los principales mecanismos a través de los cuales se organizan los procesos coherentes desde la escala subatómica, que es muy pequeña, hasta la macroescala. 

Un próximo artículo de Haramein et al. titulado  Scale-invariant Unification of Forces, Fields and Particles in a Quantum Vacuum Plasma (Invarianza bajo escalas en la unificación de fuerzas, campos y partículas en el plasma del vacío cuántico), muestra que los sucesos que llamamos masa -átomos, células, planetas, estrellas, sistemas solares, galaxias- están en una clara relación radio-masa. Esto sugiere que el universo mismo puede ser entendido como una cámara resonante donde una condición resonante organiza de manera coherente estos eventos que van desde la escala de Planck, hasta la escala universal, como los armónicos de una pieza musical produciendo una melodía fractal-holográfica ...

Referencias

[1] Cabral, J., Fernandes, F.F. & Shemesh, N. Intrinsic macroscale oscillatory modes driving long range functional connectivity in female rat brains detected by ultrafast fMRI. Nat Commun 14, 375 (2023). https://doi.org/10.1038/s41467-023-36025-x

[2] Breakspear, M. Dynamic models of large-scale brain activity. Nat. Neurosci. 20, 340–352 (2017).

[3] Henderson, J. A., Aquino, K. M. & Robinson, P. Empirical estimation of the eigenmodes of macroscale cortical dynamics: reconciling neural field eigenmodes and resting-state networks. Neuroimage 2, 100103 (2022).

[4] Jirsa, V. K. & Haken, H. Field theory of electromagnetic brain activity. Phys. Rev. Lett. 77, 960 (1996).

[5] Gabay, N. C. & Robinson, P. Cortical geometry as a determinant of brain activity eigenmodes: Neural field analysis. Phys. Rev. E 96, 032413 (2017).

[6]  Belloy, M. E. et al. Quasi-periodic patterns of neural activity improve classification of Alzheimer’s disease in mice. Sci. Rep. 8, 1–15 (2018).

[7] van den Berg, M. et al. Altered basal forebrain function during whole-brain network activity at pre-and early-plaque stages of Alzheimer’s disease in TgF344-AD rats. Alzheimer’s Res. Ther. 14, 1–21 (2022).

[8] Nassim Haramein & Olivier Alirol. Scale-invariant Unification of Forces, Fields and Particles in a Quantum Vacuum Plasma.