La actividad eléctrica cerebral que se registra en el EEG o en los potenciales de campo intracraneal es una mezcla de las actividades de muchas poblaciones neuronales, que al propagarse en el volumen conductor del cerebro se mezclan y distorsionan mutuamente, haciendo que las fluctuaciones de voltaje registradas difieran dependiendo de la cercanía a unas u otras poblaciones y sus características geométricas. En consecuencia, los registros de potenciales de campo son en su mayor parte, fluctuaciones de escasa utilidad y sin interpretación fiable. Este problema centenario es conocido como problema inverso en electroencefalografía, y fue resuelto para FPs por nuestro laboratorio en la década pasada mediante técnicas de separación ciega de fuentes (Herreras et al., Neuroscience 310, 2015). La técnica demanda un esfuerzo extra de análisis y requiere un conocimiento de la estructura espacial cambiante de los gradientes de voltaje en el cerebro. En el presente trabajo publicado en la revista Chaos, nuestro grupo, en colaboración con investigadores de la UCM (V Makarov) ha investigado las posibilidades de otra técnica para caracterizar señales eléctricas multifuente sin acudir al desenredado previo.

En este artículo exploramos la complejidad cambiante de la señal midiendo lo que se denomina dimensiones de correlación (DC), una medida que pertenece al ámbito del análisis fractal. En trabajos previos de otros grupos su aplicación ofrecía resultados variables e impredecibles, lo que mantenía este análisis bajo el radar de la comunidad investigadora y clínica. Aquí hemos conseguido mostrar que las fluctuaciones de DC a lo largo de la señal dependen de la contribución variable de las poblaciones neuronales co-activas, cuyas actividades se pueden separar utilizando la técnica descrita más arriba. Pensamos que este es un primer paso importante para caracterizar las fluctuaciones de una señal multifuente sin desenredado previo. En este artículo hemos probado su utilidad en registros animales y en la actualidad continuamos los estudios para probar su utilidad en registros intracraneales de humanos.

Encuentra más información en: https://doi.org/10.1063/5.0168400