David Aparicio

Introducción.

La afasia progresiva primaria (APP) se caracteriza por un deterioro del lenguaje verbal lentamente progresivo en ausencia de otros trastornos cognitivos o conductuales. El diagnóstico clínico de la APP se hace cuando el lenguaje es el área predominante de disfunción y la memoria, la visuoconstrucción, el comportamiento y otros dominios se hallan preservados durante al menos dos años. Los criterios diagnósticos de Lund-Manchester identifican a la APP como parte de la demencia frontotemporal, pero se han descrito criterios diagnósticos propios para la APP  . Propuesta como síndrome con trastornos del lenguaje diversos, la APP podría responder a diversas enfermedades degenerativas, cuyo denominador común es el deterioro neuroanatómico de las áreas del lenguaje. En los últimos años se han incorporado trastornos cognitivos y conductuales leves asociados al síndrome .

Objetivo.

El objetivo del estudio es determinar la presencia y el tipo de manifestaciones neuropsiquiátricas en pacientes con APP.

Entendemos por migraña crónica aquella situación en la que las crisis de migraña aparecen 15 o más días al mes. Hasta hace muy poco tiempo, y a pesar de lo invalidante de este cuadro clínico, estos pacientes eran excluidos de los ensayos clínicos. Este trabajo revisa el tratamiento actual de la migraña crónica.

El primer paso del tratamiento consiste en intentar evitar los posibles desencadenantes/agravantes de la migraña crónica, fundamentalmente el abuso de analgésicos, y tratar si es necesario las patologías comórbidas, sobre todo ansiedad y depresión. El tratamiento sintomático debe restringirse al uso de antiinflamatorios no esteroideos (AINE) y triptanes (en este caso < 10 días/mes).

Se debe evitar el uso de analgésicos combinados, opiáceos y ergóticos. El tratamiento preventivo comprende un tratamiento ‘transicional’ a base de una tanda de esteroides o AINE, mientras el tratamiento preventivo hace efecto. Aunque se utilizan los fármacos útiles para el tratamiento preventivo de la migraña episódica, los únicos fármacos con datos disponibles que permiten asegurar su eficacia en el tratamiento de la migraña crónica son el topiramato y las infiltraciones pericraneales de Onabotulinumtoxin A.

Fuente: Neurología.com

La enuresis (mojar la cama)  es un problema que se presenta con frecuencia en la población infantil. Se han intentado tratamientos farmacológicos y de otros tipos para solucionar esta problemática, pero se encontró que su efectividad es bastante limitada. Sin embargo, una investigación recientemente publicada en la revista Journal Biofeedback, sugiere que el tratamiento por medio de la orientación de la actividad neuronal a través del neurofeedback es bastante efectivo.

Según las investigaciones anteriores, existen diferentes factores que pueden influir en la enuresis, incluyendo el sueño profundo, la sensibilidad a ciertas comidas y tener una baja capacidad funcional de la vejiga.  Solo el 15% de los niños que mojan la cama podrán resolver este problema sin ningún tipo de intervención. A esto hay que sumarle la baja efectividad de los tratamientos tradicionales. Según los datos, cuando estos tratamientos terminan, los accidentes vuelven a ocurrir.

El nuevo tratamiento

La investigación, dirigida por el médico Jonathan E. Walker, utilizó los ejercicios de neurofeedback guiados por la electroencefalografía cuantitativa  (QEEG), para  normalizar las conductas por medio de la retroalimentación constante. Once pacientes recibieron entrenamiento en neurofeedback durante 5 o 7 sesiones de 20 minutos, dos veces a la semana. Se encontró muy poca activación en la región media-occipital del cerebro entre los sujetos no-enuréticos. En cambio, aquellos con enuresis registraron una actividad de baja frecuencia en esta área.

¿Cuáles fueron los resultados?

Luego de este entrenamiento los accidentes de enuresis se detuvieron en los 11 pacientes y no se repitieron durante al menos los 12 meses siguientes.

Los autores de la investigación conjeturan que el control cortical de vaciar la vejiga puede estar defectuoso en los sujetos enuréticos. Y que el entrenamiento de Oz beta puede mejorar rápidamente el control y sostener los resultados a largo plazo.

Fuente: aapb-biofeedback.com

La adherencia al tratamiento farmacológico es una de las resistencias más difíciles de afrontar a la hora de completar un tratamiento efectivo en trastornos como la esquizofrenia y el trastorno bipolar. Según las estadísticas, el promedio  de adherencia está por debajo del 40% para algunas medicaciones. Al observar estas condiciones, AdhereTech, una startup ubicada en Nueva York, desarrolló un nuevo frasco de pastillas que monitorea constantemente cuánto queda del medicamento en el frasco y transmite estos datos por medio de una conexión 3G. Según los creadores, este nuevo frasco puede incrementar la adherencia al tratamiento hasta un 90%.

“Las personas están intentando llevar un registro de la adherencia, o bien basarse en la información propia del paciente o hacer un recuento retroactivo de las pastillas. Estos métodos son tan arcaicos, teniendo en cuenta la tecnología que tenemos ahora” dijo Grant Mitchell, uno de los tres cofundadores de AdhereTech.

El frasco confeccionado por AdhereTech mide la cantidad de medicación líquida o sólida en la botella, por medio de la tecnología capacitiva utilizada en las ya conocidas pantallas touch. Los sensores están localizados entremedio de las paredes plásticas del frasco, lo que les permite medir precisamente las pastillas una por una o un milímetro de medicación líquida. Luego el frasco transmite los datos a los pacientes por medio de un mensaje de texto o una llamada telefónica. Los pacientes también pueden enviarle estos datos a su médico, amigos o familiares.

¨Lo que sí funciona es toda la idea de automonitorización.¨

Cynthia Rusell dirigió una investigación para evaluar la efectividad sobre la automonitorización por medio de un sistema electrónico y dijo lo siguiente:

“La adherencia a la medicación no cambia realmente con la educación sobre la enfermedad o el fármaco. Lo que sí funciona es toda la idea de automonitorización. Es probable que pasemos mucho tiempo enfocándonos en la educación del paciente, y probablemente tengamos que concentrarnos en toda clase de técnicas que pueden ayudar a cambiar su adherencia a la medicación.»

El equipo de AdhereTech espera llegar pronto a las manos de los pacientes, para así aumentar la adherencia al tratamiento.

¿Crees que este instrumento puede realmente aumentar la adherencia al tratamiento farmacológico? ¿Qué otras variables crees que juegan un rol fundamental en este importante proceso? Esperamos tus opiniones.

Fuente: Theverge.com; Pubmed.org

Las innumerables investigaciones que utilizan el IRMf nos han enseñado que esta es una de las herramientas de investigación neurocientífica más poderosas e importantes de la última década. Esta tecnología permite obtener increíbles imágenes a color y nos ofrece gran cantidad de información sobre lo que sucede en nuestro cerebro. A pesar de toda la información que nos puede brindar, el IRMf también tiene sus debilidades, y cuando las personas que no tienen un conocimiento preciso intentan interpretar lo que muestran las imágenes se pueden producir fácilmente falsos positivos.

Esto motivó a los neurocientífico Craig Bennet y a la psicóloga Abigail Baird, en el año 2009 a realizar un estudio para demostrar la facilidad con la que los científicos se pueden engañar a sí mismo y demostrar porque se necesitan estadísticas bien hechas. Para esto utilizaron como “sujeto de estudio” a un salmón muerto y le tomaron imágenes por IRMf. ¿Qué demostraron los análisis posteriores? los análisis produjeron evidencia de actividad cerebral, como si el pez muerto estuviera pensando (claro que no lo estaba haciendo).

(Artículo relacionado: Los instrumentos de investigación más utilizados en neuropsicología )

La semana pasada, Maggie Koerth-Baker editora científica del reconocido sitio boingboing.net, entrevistó al par de investigadores y estos explicaron cómo trabaja realmente el IRMf y cómo los científicos deben asegurarse de que pueden confiar en sus resultados. La entrevista está completamente traducida y espero que la disfrutes y que despeje tus dudas metodológicas que fundamentan el conocimiento científico.

Maggie Koerth-Baker: Empecemos por lo básico. Como cualquier persona, veo regularmente en las noticias imágenes de resonancia magnética funcional, pero realmente no sé como funciona o  qué mide el IRMf. ¿Me pueden explicar?

Craig Bennet: Los cientificos no medimos directamente la actividad del cerebro. Necesitas electrodos implantados en el cerebro para realizar esto. Lo que realmente medimos es la cantidad de interrupción magnética en el cerebro. Para lograr esto utilizamos un truco básico del funcionamiento del cerebro y del cuerpo: la sangre oxigenada y desoxigenada tienen diferentes propiedades magnéticas.

Abigail Baird: Si una región cerebral está realizando mucho trabajo es probable que esté consumiendo mucho oxígeno, por medio de un incremento del flujo sanguíneo. La premisa es que si un área está trabajando mucho, entonces esta necesitará mayor cantidad de nutrientes y oxígeno y esto será provisto por medio de la sangre.

Es un método fiable utilizar el flujo sanguíneo para medir la actividad cerebral, pero es una respuesta bastante lenta. La verdadera actividad cerebral pasa cuando las células se están comunicando con los neurotransmisores y transmiten electricidad. La actividad cerebral real se mide por medio de electrodos conectados al cerebro, como el EEG, que registra la actividad eléctrica. El problema de utilizar el EEG es que no se sabe exactamente de donde proviene la señal eléctrica o que significa esta señal. El IRMf presupone que la actividad cerebral se basa en el consumo de oxígeno, pero hay un retraso de 4-6 segundos, porque ese es el tiempo que le toma a la sangre para llegar. Es una respuesta lenta y en cierta forma es una respuesta descuidada. Estamos asumiendo  que hay sobras aquí en la mancha A luego en la mancha B, por lo que debe ser que la actividad cerebral está aquí y no allá.

Estoy muy cansada de escuchar la frase
“el cerebro se iluminó”

CB: La mejor descripción que he escuchado es cuando ves una escena de accidente de autos y eres capaz de decir que fue lo que sucedió basado en las marcas que dejaron los neumáticos en la calle. Es una aproximación.

MKB: Entonces cuando vemos estas imágenes de las áreas cerebrales produciendo colores brillantes, no necesariamente nos dicen que una parte está activa y el resto no.

AB: Estoy muy cansada de escuchar la frase “el cerebro se iluminó”. Esto te hace pensar que se ven luces en la cabeza o algo así. Esta no es la forma en que trabaja el cerebro. Esto produce un malentendido fundamental sobre el significado de los resultados del IRMf. Estos hermosos y coloridos mapas, son mapas de probabilidad. Ellos muestran la probabilidad de actividad que ocurre en un área dada, esto no es una prueba de actividad. Según nuestros análisis hay una probabilidad más alta en la región con más sangre, ya que encontramos más sangre desoxigenada en esta área. Esto también es correlacional. Aquí hay un marco de tiempo y los cambios que cabría esperar, así que vemos partes del cerebro que se correlacionan con esto.

CB: Contamos desde hace décadas con métodos para observar dentro del cerebro de un ser humano vivo y hemos conseguido ciencia de calidad sobre ese método. ¿Qué tiene el IRMf para agregar? Lo más importante es la locación espacial, se puede decir que en la actividad cerebral ocurre con un mayor grado de probabilidad, no es una prueba de actividad. Pero lo que realmente te compra es la habilidad de producir imágenes realmente hermosas del cerebro. Obtienen imágenes en escala de grises con puntos coloridos que indican lo que es significante. Pero esto no muestra la actividad cerebral, esto demuestra un dato estadístico. Tenemos una herramienta de gran alcance y la capacidad de crear dramáticas cifras que pueden ser persuasivas y lo podemos utilizar de manera impropia.

MKB: Entonces ¿cómo podemos saber si los datos que obtenemos del IRMf son útiles? Si es solo correlación entonces no demuestran realmente donde sucede la actividad cerebral.

CB:Esta es la razón por la cual debemos tener experimentos altamente controlados. Para hacerlos bien necesitaras de dos condiciones, casi exactamente iguales, excepto por algo fundamental. Algunos de los estudios que más me gustan son los estudios visuales. Podría enseñarle un mismo estímulo, por ejemplo, un círculo de luz intermitente, pero me gustaría cambiar la posición de la misma, ya sea que esté posada en el tercio superior o inferior de su campo de visión. Simplemente cambiando la posición y la comparación de cada posición a la otra se puede ver que las partes del cerebro son sensibles a cada mancha. Eso es un estudio estricto y de control muy bueno.

AB: Más de un par de investigación son sensacionalistas. Existen comparaciones del cerebro entre los Republicanos y Demócratas (partidos políticos en EE.UU.). Esto es ridículo y un mal uso del IRMf. Esta no es una pregunta lo suficientemente específica.

MKB: ¿Pueden explicar qué quieren decir con una pregunta específica?

AB: En un estudio por IRMf tienes que estimular de alguna manera el cerebro. Entonces, ¿qué le estás demostrando al cerebro con el objetivo de hacer una distinción entre Republicanos y Demócratas? Digamos que les muestran fotos de personas en bienestar, y los demócratas muestran una mayor activación en un área y los republicanos en otra. Estos resultados tal vez te digan algo sobre la compasión. O cómo procesamos la compasión. Pero para decir que hay una diferencia fundamental entre los dos grupos de personas, cuando hay tanta variación dentro del grupo, es simplemente una tontería. Yo puedo obtener el mismo resultado… encontrar grandes diferencias… entre dos grupos de Demócratas. Recuerda, no es que el cerebro simplemente se ilumina, estas imágenes son el resultado de las estadísticas, no de toda la actividad cerebral. Si observas el mismo fenómeno en diferentes estudios, entonces puedes confiar en sus resultados. Pero debes sospechar de un estudio si la pregunta no fue lo suficientemente específica y los investigadores se apresuraron a ver qué pasaba.

En casi todos los experimentos hay
una medida ruidosa

Además, lo que estas observado es el promedio del grupo, no los resultados individuales de cada sujeto. Puedes tener un grupo de 40 personas y 39 de las 40 pueden mostrar actividad en un área, pero esa área aún podría quedar afuera de las imágenes finales, porque no todo el mundo lo tenía. Así que hay que considerar a los individuos, no sólo al grupo.

MKB: Volvamos al salmón muerto con el que trabajaron. Si el IRMf está midiendo los cambios del flujo de sangre -o los cambios en la oxigenación que indican un cambio en el flujo de sangre- ¿por qué ustedes vieron alguna señal en el cerebro del salmón muerto?

CB: En casi todos los experimentos, especialmente con el IRM y en el IRMf, hay una medida ruidosa. Existen toda clases de ruidos que entran en la señal. Puede escoger una sobre su propio corazón latiendo. En una ocasión teníamos una bombilla de luz funcionando mal en el scanner y este estaba introduciendo una señal específica en nuestra base de datos. Es necesario recolectar suficientes datos… realizar los experimentos la suficiente cantidad de veces… para separar el ruido de la señal.
Estamos buscando una variación en el campo magnético. Con el salmón, la grasa lograría hacer esta variación. El tejido graso tiene una señal magnética, pero en algunas áreas de este tejido graso es más densa y en otras regiones es menos grasosa, así que podrás encontrar la diferencia. El cerebro del salmón es más grasoso y creó una variabilidad inherente. Pero fué sólo ruido. Esto no se debió a ninguna actividad real. Pudiendo producir un falso positivo como este.

AB: También encontramos actividad fuera del cuerpo del salmón. El imán en sí tiene ruido. Siempre tendrá ruido. Y si este umbral es lo suficientemente bajo, vas a conseguir que este patrón de ruido se corresponda con tu hipótesis.

MKB: Básicamente, el salmón se trata de estadísticas, ¿verdad? ¿Por qué las estadísticas son tan importantes? Creo que la mayoría de las personas se imaginan a los científicos tomando registro de los datos y reportando lo que observaron. Pero es algo mucho más complicado.

AB:  En la mayoría de las ciencias conductuales y las ciencia naturales, hay un cierto nivel de corte donde se consideran las cosas que hemos encontrado como significativas y las que no lo son. La regla de oro es 0.01, menos de 1% de probabilidad de que estés viendo algo solo por accidente, o un 99% de posibilidades de que se trate de una diferencia real. Pero aún así puedes obtener sólo por casualidad 1 de cada 100 veces que te den el mismo exacto resultado. También estamos interesados en los datos de nivel de 0.5. Cualquier cosa por arriba del 10% lo llamamos tendencia -algo que podría estar sucediendo. Esto se ha mantenido a lo largo de la historia de la psicología y las neurociencias y es algo bastante bueno. Pero no se había tenido ninguna herramienta que produjera la magnitud de datos que el IRMf produce. En lugar de hacer comparaciones entre dos grupos de 40 personas, estás haciendo comparaciones entre 100 mil puntos en el cerebro y los 0.01 ya no dicen tanto porque tienen mucha más información para trabajar.

CB: Aquí está mi analogía, si te doy un dardo y te digo, “intenta dar en la diana”, tienes alguna posibilidad de acertar. Tu oportunidad no es 0. Pero, dependiendo de tu habilidad, podrás dar en el blanco en más o en menos ocasiones. Así que probar el tiro con el dardo y acertar en el primer tiro, eso sería algo impresionante. Es como encontrar un resultado. Pero si sólo aciertas una vez de cada 100 intentos, entonces sería algo menos impresionante. El IRMf es como tener 60 mil dardos que se pueden tirar. Algunos darán en el blanco por casualidad y tenemos que tratar de corregir esto. Tenemos la tendencia de establecer un umbral y decir que es legítimo. Pero nuestro equipo ha encontrado que en la literatura científica, entre el 25-40% de los artículos publicados están usando una corrección inadecuada. Esto demuestra que podemos encontrar más datos significativos, así que debemos ser más conservadores  a la hora de decir que los resultados son confiables.

AB: Si tienes una hipótesis realmente específica, entonces te puedes adherir a los números tradicionales. Pero si no sabes bien qué es lo que estás buscando y solo estás esperando a que se “activen las luces”, entonces tendrás muchas más probabilidades de ver cosas al azar. Aquí es cuando tenemos que ser más estrictos con lo que consideramos real. Y las personas no siempre son tan cuidadosas con esto, como deberían ser.

MKB: ¿Entonces están diciendo, ahora mismo, que hay buenas probabilidades de que muchas investigaciones que utilizan el IRMf, muestran resultados casi tan malos como los resultados que ustedes obtuvieron mientras estudiaban al salmón muerto?

CB: Más del 40% de las investigaciones publicadas en el 2008 no tienen una corrección apropiada, así que ¿pueden haber resultados incorrectos en la literatura científica? Absolutamente. Aún si corregimos perfectamente los resultados es probablemente que 5% esten incorrectas. Siempre habrán falsos positivos. Pero necesitamos hacer un buen trabajo para entregar los mejores resultados que podamos. Lo que estamos diciendo es que no es bueno para ti o para tu campo de estudio, si no corriges lo suficiente.

Este artículo se realizó en colaboración de Fernanda y Alejandra Alonso.

Fuente:

• BoingBoing.net
• Artículo completo (PDF) Neural Correlates of Interspecies Perspective Taking in the Post-Mortem Atlantic Salmon: An Argument For Proper Multiple Comparisons Correction

Desde que cursamos psicología general nos enseñan que la inteligencia, al igual que otros rasgos, está parcialmente determinada por genes específicos. Pero una nueva investigación, dirigida por el científico Christopher Chabris del Union College y el economista de Harvard, David Laibson, revelaron que los genes que se pensaba que están relacionados con la inteligencia, probablemente no tengan ninguna relevancia con la inteligencia per se. Y puede pasar mucho tiempo para que los investigadores sean capaces de identificar las raíces genéticas específicas de la inteligencia.

“En las pruebas, solamente encontramos un gen que parece estar asociado con la inteligencia y tenía un efecto muy pequeño. Esto no significa que la inteligencia no tenga un componente genético, significa que es muy difícil encontrar los genes responsables, o sus variaciones específicas, que influyen en la diferenciación de la inteligencia,” sostuvo Chabris.

Durante mucho tiempo se ha creído, sobre la base de los estudios realizados con gemelos idénticos y no idénticos, que la inteligencia era un rasgo hereditario. La nueva investigación afirma esta conclusión. Sin embargo, los estudios anteriores que habían elegido los genes específicos, tenían defectos, agregó Chabris, principalmente debido a las limitaciones tecnológicas que impedían a los investigadores profundizar en el genoma humano para encontrar los genes que afectan la inteligencia.

Los investigadores aseguran que se necesitan estudios adicionales para determinar el rol exacto que juegan los genes en la inteligencia. También agregaron que los resultados de esta investigación muestran que el método del gen candidato puede ofrecer muchos falsos negativos, por lo que otros métodos deben ser utilizados.

Fuente: psychologicalscience
Imagen: CienciaHumana