La Facultad de Psicología de la Universidad Pontificia de Salamanca (UPSA) ha organizado este martes una jornada con el neurocientífico Jorge Bosch-Bayard, investigador en el Centro de Neurociencias de Cuba, en el Instituto de Neurobiología de la UNAM (México) y en el Montreal Institute of Neurology (Canadá). Bosch-Bayard ha ofrecido una conferencia sobre Conectividad cerebral basada en el electroencefalograma (EEG) y un taller para los alumnos de segundo curso de la Facultad sobre el Aprendizaje basado en el movimiento: su uso como herramienta de intervención en los trastornos del neurodesarrollo.
La primera sesión ha estado centrada en la neurociencia computacional y la cartografía cerebral a través de la electroencefalografía cuantitativa (QEEG). Bosch-Bayard está reconocido por su destacada labor en el análisis de EEG y WEEG y ha contribuido significativamente al desarrollo de diversas herramientas para llevar a cabo el mapeo cerebral -tanto bidimensional como tridimensional-, así como en la identificación de fuentes de actividad eléctrica cerebral. En su intervención ha revisado sus principales investigaciones y se han analizado las aplicaciones clínicas de estas técnicas de evaluación y tratamiento de trastornos neurológicos y mentales.
Jorge Bosch-Bayard ha explicado cómo se estima la conectividad entre las distintas estructuras del cerebro a partir de la medida del EEG que se recoge en el cuero cabelludo. “Esto presenta una complicación porque lo que se registra en el cuero cabelludo es un reflejo de la señal atenuada que llega a la corteza cerebral. Nuestro objetivo es limpiar y obtener información fiel de las conexiones cerebrales que realmente tienen un contenido neurofisiológico, para lo cual hemos desarrollado algunos métodos y algunas medidas de conectividad. Todo ello nos permite tener una estimación más limpia - denominada medida de conectividad efectiva- que nos dirán la dirección del flujo de información y establecerán una ruta de conectividad”, ha relatado.
Respecto a la muestra de población sobre la que se investiga, ha señalado que “primero se trabaja con población sana para poder estimar los patrones de conectividad de personas con una funcionalidad normal y, a partir de ahí, se compara con el resto de pacientes para ver cómo está alterada dicha conectividad. Lo primero que se hace es obtener una descripción de los parámetros típicos de conectividad en la persona sana para saber cómo los pacientes se desvían de la normalidad”.
Por otra parte, el taller sobre el Aprendizaje basado en el movimiento: su uso como herramienta de intervención en los trastornos del neurodesarrollo se impartirá este martes a partir de las 16:30 horas y estará dirigido a los alumnos de la asignatura Neuropsicología de segundo curso del Grado en Psicología. En este encuentro se abordarán las aplicaciones de la neurociencia computacional en el campo de la neurorrehabilitación, destacando herramientas innovadoras como la modelización cerebral, el análisis de EEG y QEEG y la implementación de herramientas de realidad virtual y aumentada. Los estudiantes tendrán la oportunidad de explorar casos prácticos y metodologías avanzadas que vinculen la investigación científica con la práctica clínica, abriendo así una ventana hacia el futuro de la intervención en pacientes con daño cerebral.
Jorge Bosch-Bayard
Jorge Bosch-Bayard es graduado en Ciencias de la Computación por la Universidad de la Habana (Cuba). Es doctor en Ciencias de la Salud e investigador titular en el Centro de Neurociencias de Cuba e investigador asociado en el Instituto Neurológico de Montreal (Canadá). Actualmente, también colabora como investigador asociado en la Universidad Autónoma de Madrid y es profesor de Protocolo en la Universidad Tecnológica del Oeste de China, en Chengdu.
Bosch-Bayard desarrolla, asimismo, métodos para estudios normativos cuantitativos del EEG, el desarrollo de medidas de desviaciones de la normalidad y la obtención de biomarcadores para trastornos del neurodesarrollo. Además, elabora métodos para la neurorrehabilitación de trastornos motores y cognitivos de origen neurológico mediante la cinemática utilizando sensores de movimiento, algoritmos de aprendizaje automático (MLA) y videojuegos diseñados para la rehabilitación.
