{"id":1449,"date":"2022-09-29T16:33:27","date_gmt":"2022-09-29T19:33:27","guid":{"rendered":"http:\/\/datamining.dc.uba.ar\/predictivos\/?p=1449"},"modified":"2022-09-29T16:37:00","modified_gmt":"2022-09-29T19:37:00","slug":"ciencia-de-datos-aplicada-al-estudio-de-la-memoria","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/datamining.dc.uba.ar\/predictivos\/?p=1449","title":{"rendered":"Ciencia de datos aplicada al estudio de la memoria"},"content":{"rendered":"

Por Ignacio Uman – Luz Bavassi <\/b>es investigadora de CONICET en el Laboratorio de Neurociencias de la Memoria (LNM) del Instituto de Fisiolog\u00eda Biolog\u00eda Molecular y Neurociencias (IFIByNE UBA-CONICET). Es Licenciada y Doctora en F\u00edsica (UBA). Sus investigaciones se enfocan en neurociencia de memoria, en particular estudia los cambios de la representaci\u00f3n de una memoria en humanos y los diferentes efectos de la reactivaci\u00f3n, desde un abordaje tanto del comportamiento como cl\u00ednico. En 2021 se incorpor\u00f3 como docente de nuestra Maestr\u00eda en Ciencia de Datos, en la materia \u201cData Mining en Ciencia y Tecnolog\u00eda\u201d.<\/span><\/em><\/p>\n

En esta entrevista con Predictivos, Luz nos cuenta c\u00f3mo interact\u00faan la neurociencia de la memoria, la ciencia de datos y el aprendizaje autom\u00e1tico en sus investigaciones. Tambi\u00e9n comenta sobre su experiencia de dar clases en la Maestr\u00eda.<\/span><\/em><\/p>\n

Al trabajar en Neurociencias de la Memoria, \u00bfqu\u00e9 se investiga actualmente y cu\u00e1les son los problemas que se buscan resolver?<\/b><\/p>\n

El estudio de la memoria data de hace siglos y trata de entender por qu\u00e9 nos acordamos de las cosas y c\u00f3mo nos la acordamos. Es un campo que particularmente es muy interdisciplinario porque se encara desde el lado de la psicolog\u00eda, la biolog\u00eda, la pedagog\u00eda y la medicina cl\u00ednica. Originalmente se estudiaba a nivel comportamental, uno entend\u00eda una memoria como un cambio en el comportamiento. Pero cuando fueron avanzando las t\u00e9cnicas y tecnolog\u00edas se empez\u00f3 a analizar qu\u00e9 es lo que estaba pasando en el cerebro en distintos animales, c\u00f3mo hac\u00edan para poder recordar, adquirir informaci\u00f3n, guardarla, procesarla, modificarla y, finalmente, usarla. Cabe recalcar que el cerebro es un sistema complejo que se puede estudiar desde muchos puntos de vista: desde qu\u00e9 pasa a nivel microsc\u00f3pico o molecular, c\u00f3mo cambian los distintos componentes que se ocupan de la comunicaci\u00f3n entre neuronas; hasta pensarlo como un todo, a gran escala, con un enfoque macrosc\u00f3pico donde se pueden ver fluctuaciones o activaciones de distintas regiones del cerebro o distintos potenciales el\u00e9ctricos.<\/span><\/p>\n

Hoy gracias a todos los avances tecnol\u00f3gicos podemos estudiar qu\u00e9 es lo que pasa en humanos, con t\u00e9cnicas como la electroencefalograf\u00eda y la resonancia magn\u00e9tica funcional, t\u00e9cnicas que son relativamente econ\u00f3micas y no son invasivas. En particular la electroencefalograf\u00eda mide potenciales el\u00e9ctricos en la corteza cerebral y la resonancia magn\u00e9tica permite ver en qu\u00e9 zonas del cerebro est\u00e1 la mayor cantidad de consumo de sangre y de ox\u00edgeno y, por ende, mayor consumo de energ\u00eda.<\/span><\/p>\n

Claramente estas t\u00e9cnicas nos permiten intentar comprender qu\u00e9 est\u00e1 pasando en el momento del guardado de informaci\u00f3n o en el momento de evocar una memoria. Y as\u00ed generar un enlace entre lo que se llama sistemas de memoria -cuando estudiamos el cerebro como un todo- y la parte biol\u00f3gica, que estudia la memoria a nivel molecular.\u00a0<\/span><\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 impacto tienen estos avances en el tema del aprendizaje?<\/b><\/p>\n

En el campo pedag\u00f3gico directamente con resultados comportamentales tal vez nos alcanzar\u00eda para poder tener nuevos avances. Pero en el campo de la cl\u00ednica es muy importante saber qu\u00e9 est\u00e1 pasando en el cerebro para poder predecir enfermedades como Alzheimer,\u00a0 <\/span>o entender d\u00f3nde se localizan distintas disfuncionalidades cerebrales y saber qu\u00e9 probables consecuencias puede tener cualquier tipo de lesi\u00f3n.<\/span> Todo este an\u00e1lisis m\u00e1s macro del cerebro nos permite estudiar esas situaciones. Poder predecir enfermedades, trastornos o disfuncionalidades, nos ayudar\u00eda mucho al avance de esta tem\u00e1tica.<\/span><\/p>\n

\u00bfY qu\u00e9 experimentos se realizan puntualmente en el laboratorio?<\/b><\/p>\n

Dentro del<\/span> IFIByNE<\/span><\/a> tenemos un gabinete donde hacemos distintos experimentos comportamentales mientras registramos la actividad cerebral con un EEG (electroencefalograma). Generamos una nueva memoria para estudiar c\u00f3mo se mantiene esa informaci\u00f3n en el tiempo o c\u00f3mo se modifica. Tambi\u00e9n hacemos experimentos con el instituto FLENI, que cuenta con una poblaci\u00f3n de pacientes con diferentes diagn\u00f3sticos cl\u00ednicos y con un resonador. Justo ahora estamos trabajando con pacientes que tuvieron amnesia global transitoria, la idea es entender por qu\u00e9 sucede y qu\u00e9 es lo que pasa en ese momento en el cerebro, as\u00ed como entender las consecuencias de esos eventos.<\/span><\/p>\n

Una cuesti\u00f3n importante es que el proceso de memoria o este tipo de procesos cognitivos superiores no son propios de una \u00fanica regi\u00f3n del cerebro. Sino que necesitan la comunicaci\u00f3n de varias regiones que trabajan juntas y los cambios no se observan a nivel de regiones sino de comunicaciones o conexiones funcionales entre ellas. Por lo que al analizar los registros neurofisiol\u00f3gicos usamos herramientas de la Teor\u00eda de Grafos. Muchas veces tomamos medidas del estado de reposo (o <\/span>resting state<\/span><\/i> ) donde caracterizamos la actividad espont\u00e1nea en un determinado momento (por ejemplo posterior a un aprendizaje) o para explorar la din\u00e1mica de las conexiones funcionales entre regiones cerebrales en pacientes.<\/span><\/p>\n

Recientemente publicamos un paper sobre la mejora de la retenci\u00f3n de la memoria epis\u00f3dica por un recuerdo y su reactivaci\u00f3n a lo largo de la vida: desde j\u00f3venes adultos hasta pacientes amn\u00e9sicos (<\/span>ver art\u00edculo<\/span><\/a>) y otro sobre la recuperaci\u00f3n de recuerdos reentrenados y reconsolidados y su asociaci\u00f3n con redes neuronales\u00a0<\/span>(ver art\u00edculo<\/span><\/a>).<\/span><\/p>\n

Adem\u00e1s hay una diversidad enorme de personas y por ende de cerebros\u2026<\/b><\/p>\n

As\u00ed es, existe mucha variabilidad dentro de los datos que analizamos. Por eso, muchos de los estudios tienen una fuerte etapa exploratoria, donde entra en gran medida la ciencia de datos. Muchas veces sabemos que un paciente que tiene tal patolog\u00eda o una probabilidad de llegar a tenerla, a veces tenemos hip\u00f3tesis d\u00f3nde o qu\u00e9 buscar, pero no siempre, por lo que tenemos que analizar los datos desde diferentes \u00f2pticas, abarcando diferentes variables, para poder extraer alguna propiedad que nos permita hacer proyecciones. Adem\u00e1s, todos los registros tienen alta dimensi\u00f3n, por ejemplo, con FMRI estudiamos la din\u00e1mica del cerebro segmentado en un mont\u00f3n de voxels, lo que implica un an\u00e1lisis de reducci\u00f3n de la dimensionalidad para poder entender los datos.<\/span><\/p>\n

\"\"<\/a><\/p>\n

\u00bfY c\u00f3mo entra la inteligencia artificial, en particular el aprendizaje autom\u00e1tico, en estos estudios?<\/b><\/p>\n

El aporte principal en este caso de IA son los m\u00e9todos de clasificaci\u00f3n. Por ejemplo, a veces tenemos que caracterizar los marcadores neurales entre un grupo de personas que tienen Alzheimer y otras que no. Por otro lado, en el Laboratorio, donde trabajamos con personas cl\u00ednicamente sanas, la clasificaci\u00f3n es a partir del comportamiento, si aprendi\u00f3 m\u00e1s o menos, qu\u00e9 le pas\u00f3 a la memoria. En ambos casos, usamos t\u00e9cnicas de <\/span>clustering<\/span><\/i> y algoritmos de aprendizaje supervisado como <\/span>Support-Vector Machine<\/span><\/i>, para poder identificar propiedades en la actividad cerebral que nos permita identificar los diferentes casos. Tambi\u00e9n, usamos herramientas y algoritmos de Teor\u00eda de Grafos, para poder entender la din\u00e1mica y los cambios en las conexiones de las redes cerebrales.<\/span><\/p>\n

Saliendo del \u00e1mbito de la investigaci\u00f3n, el a\u00f1o pasado te incorporaste como docente de la Maestr\u00eda a la materia de primer a\u00f1o \u201cData Mining en Ciencia y Tecnolog\u00eda\u201d. \u00bfPodr\u00edas contarnos sobre tu experiencia en las clases?<\/b><\/p>\n

El a\u00f1o pasado me sum\u00e9 a dar clases en la maestr\u00eda, junto a Juan Kamienkowski. Me resulta s\u00faper desafiante el posgrado, porque los cursantes siempre son de disciplinas diversas. Usualmente doy clases para estudiantes de carreras de grado que pertenecen al campo acad\u00e9mico y es bastante diferente. Trabajando en ciencia, como f\u00edsica, me interesa que se lleven la importancia de tener una hip\u00f3tesis previa al an\u00e1lisis de datos, una idea de ad\u00f3nde uno quiere llegar. Tener un norte, estructura c\u00f3mo va a ser el camino del procesamiento y an\u00e1lisis de los datos, ayuda a la selecci\u00f3n de algoritmos que mejor se ajusta a los datos y enriquece la discusi\u00f3n de los resultados obtenidos.<\/span><\/p>\n

En la Maestr\u00eda se da una interacci\u00f3n muy productiva entre lo que aprendo de ellos y lo que puedo ense\u00f1arles. Muchas veces alg\u00fan estudiante trabaja en alguno de los temas que dictamos y comparte con el curso su experiencia y su conocimiento. La verdad que el <\/span>background<\/span><\/i> de los alumnos hace la clase m\u00e1s entretenida, disparando siempre discusiones muy ricas. Muchas veces, los docentes nos encontramos actualiz\u00e1ndonos en herramientas que nos presentan los alumnos para resolver los trabajos pr\u00e1cticos. En definitiva, el desaf\u00edo viene de buscar c\u00f3mo hacer la materia m\u00e1s interesante y pr\u00e1ctica.<\/span><\/p>\n

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Se busca Tesista de Maestr\u00eda para el proyecto \u201c<\/b>Marcadores cerebrales de la Amnesia Global Transitoria: un estudio de resonancia magn\u00e9tica funcional<\/i><\/b>\u201d<\/b><\/span><\/h4>\n

Desde el <\/span>LNM IFIByNE<\/span><\/a> estamos en la b\u00fasqueda de un\/a estudiante de posgrado para realizar una tesis de Maestr\u00eda. El proyecto se realiza con el Instituto FLENI y consiste en la identificaci\u00f3n entre personas que hayan sufrido este evento amn\u00e9sico que dura 24 horas, poder identificar si hay alg\u00fan tipo de marca que queda de haber sufrido ese evento amn\u00e9sico, o alg\u00fan tipo de predictor que nos diga si esa persona puede volver o no a tener ese evento, que resulta traum\u00e1tico para las personas. Contamos con much\u00edsimos datos de resonancias magn\u00e9ticas funcionales (m\u00e1s de 40) y la tarea consiste en hacer todo el trabajo de procesamiento y clasificaci\u00f3n de las im\u00e1genes. Adem\u00e1s como grupo control tenemos un grupo diverso de personas que no sufrieron ese evento. La idea es poder clasificar los dos tipos de resonancias magn\u00e9ticas y analizar los datos usando todo el bagaje de conocimiento que tienen alumnos y alumnas que cursan la Maestr\u00eda (<\/span>ver proyecto completo<\/span><\/a>). Contacto: <\/span>luzbavassi@gmail.com<\/span><\/a>\u00a0\u00a0<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Luz Bavassi es investigadora de CONICET en el Laboratorio de Neurociencias de la Memoria (LNM) del Instituto de Fisiolog\u00eda Biolog\u00eda Molecular y Neurociencias (IFIByNE UBA-CONICET). Es Licenciada y Doctora en F\u00edsica (UBA). En esta entrevista nos cuenta c\u00f3mo interact\u00faan la neurociencia de la memoria, la ciencia de datos y el aprendizaje autom\u00e1tico en sus investigaciones. Tambi\u00e9n comenta sobre su experiencia de dar clases en la Maestr\u00eda.<\/p>\n","protected":false},"author":4,"featured_media":1451,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_mi_skip_tracking":false},"categories":[24,36,25],"tags":[21,37,31],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/datamining.dc.uba.ar\/predictivos\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/1449"}],"collection":[{"href":"https:\/\/datamining.dc.uba.ar\/predictivos\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/datamining.dc.uba.ar\/predictivos\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/datamining.dc.uba.ar\/predictivos\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/4"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/datamining.dc.uba.ar\/predictivos\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=1449"}],"version-history":[{"count":5,"href":"https:\/\/datamining.dc.uba.ar\/predictivos\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/1449\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":1456,"href":"https:\/\/datamining.dc.uba.ar\/predictivos\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/1449\/revisions\/1456"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/datamining.dc.uba.ar\/predictivos\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/media\/1451"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/datamining.dc.uba.ar\/predictivos\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=1449"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/datamining.dc.uba.ar\/predictivos\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=1449"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/datamining.dc.uba.ar\/predictivos\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=1449"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}