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Los investigadores inyectaron partículas diminutas para medir su posición y velocidad a lo largo del tiempo dentro del espacio perivascular
La alteración de los fluidos cerebrales se relacionan con afecciones neurológicas, accidentes cerebrovasculares y lesiones cerebrales traumáticas, pero medir este flujo en vivo para prevenir estos sucesos es un objetivo científico en el que todavía se está trabajando.
Conociendo esto, un equipo de ingenieros mecánicos, neurocientíficos e informáticos, liderado por el profesor de la Universidad de Rochester, Douglas Kelley, desarrolló una técnica basada en inteligencia artificial para calcular el flujo de líquido cerebral, lo que serviría para tratar enfermedades como el Alzheimer.
"En este estudio, combinamos algunas medidas del interior de los modelos animales con una nueva técnica de inteligencia artificial que nos permitió medir con eficacia cosas que nadie había podido medir antes", dijo el profesor Kelley, quien es miembro del Departamento de Ingeniería Mecánica de la universidad.
Esta técnica, de velocimetría, busca medir el flujo de fluidos alrededor de los vasos sanguíneos del cerebro, los cuales son transportados por los espacios perivasculares.
En esta imagen muestra el espacio perivascular, que es el área que está dentro de líneas blancas, y allí los investigadores inyectaron partículas diminutas (los puntos), y cerca a ellas se observan líneas que indican su dirección; de esta forma midieron la posición y velocidad de las partículas a lo largo del tiempo.
"Esta es una forma de revelar presiones, fuerzas y el caudal tridimensional con mucha más precisión de lo que podríamos hacer de otra manera. La presión es importante porque nadie sabe con certeza qué mecanismo de bombeo impulsa todos estos flujos alrededor del cerebro todavía. Este es un campo nuevo”, añadió Kelley.
La investigación se basó en varios experimentos previos del coautor del estudio, Maiken Nedergaard , quien a su vez es codirector del Centro de Neuromedicina Traslacional de Rochester.
Y para ir más allá de la velocidad y posición colaboraron con George Karniadakis de la Universidad de Brown, de esta forma lograron integrar un video 2D con redes neuronales informadas para crear una vista 3D de alta resolución del sistema de flujo de fluidos del cerebro que no se había logrado antes.
Considerando la relevancia de los avances en el campo para el tratamiento y diagnóstico de enfermedades cerebrales, el estudio se dio con el apoyo del programa de Investigación Colaborativa en Neurociencia Computacional, el de Iniciativas de Investigación Universitaria Multidisciplinaria de la Oficina de Investigación del Ejército, y la Iniciativa Cerebral de los Institutos Nacionales de Salud de Estados Unidos.
