En las últimas décadas, hemos asistido a un aumento vertiginoso en las técnicas de visionado del cerebro in vivo. Entre estas, podemos contar la resonancia magnética funcional (fMRI), tomografía por emisión de positrones (PET) y la tomografía computarizada por emisión de fotones simples (SPECT), entre otras. Dichas técnicas nos permiten saber con precisión las funciones de las redes neurales y su implicación con las distintas afectaciones que podríamos padecer. Conozcamos más sobre la aplicación de la espectroscopía funcional de infrarrojo cercano (fNIRs).
¿Qué es la espectroscopía funcional de infrarrojo cercano?
La espectroscopía funcional de infrarrojo cercano (fNIRs) es una técnica basada en la emisión de haces de luz infrarroja. Su objetivo es detectar del consumo de oxígeno en el cerebro a través de las células sanguíneas.
Y es que, el cerebro, con su actividad, consume oxígeno, detectando la cantidad que consume, podemos saber la cantidad de activación que hay en la corteza. Es decir, precisamente, lo que hace la espectroscopía funcional de infrarrojo cercano.
¿Cómo funciona la espectroscopía funcional de infrarrojo cercano?
La espectroscopía funcional de infrarrojo cercano o fNIRs, por sus siglas en inglés (Functional Near Infrared Spectroscopy), es una técnica no invasiva de neuroimagen. Utiliza haces de luz infrarroja para determinar los niveles de activación en la corteza cerebral según el consumo de oxígeno.
Así mismo, mide los cambios en el consumo de oxígeno en el cerebro, lo que indica una mayor actividad en las zonas que más oxígeno consumen.
Esto, lo consigue a partir de la medición continua de la hemoglobina oxigenada, hemoglobina desoxigenada y la hemoglobina total.
Dicha medición se realiza a partir de la ratio de reflexión de los haces de luz infrarroja emitidos.
Rayos que son recogidos a su vuelta por una serie de receptores que detectan la intensidad.
En otras palabras, los receptores detectan con qué fuerza se reflejan los rayos de luz emitidos hacia la corteza cerebral.
A partir de esta medición, se determina la cantidad de oxígeno consumido y, por tanto, la activación observada (Quaresima y Ferrari, 2019).
Aplicaciones de la espectroscopía funcional de infrarrojo cercano
Esta tecnología está siendo ampliamente usada en los ámbitos de investigación funcional del cerebro en diversos contextos. Por ejemplo, en la Universidad Federal ABC (UFABC, São Bernardo do Campo, Brazil) se llevaron a cabo experimentos piloto sobre la actividad neural con músicos mientras ejecutaban piezas musicales.
De la misma forma, es ahora objeto de investigaciones en relación a las interfaces cerebro computador (BCI) (Shin et al., 2016).
Por otro lado, se ha utilizado el fNIRs para el diagnóstico de padecimientos psiquiátricos como la esquizofrenia.
Y es que, a través de esta herramienta, se ha reportado que las personas que padecen dicho trastorno tienen patrones anómalos de actividad frontal en una tarea de fluidez verbal.
Lo cierto es que, hace unos años, comenzaron a investigarse las diferencias funcionales entre los pacientes esquizofrénicos y los controles sanos.
El fNIRs mostró mucho potencial para el diagnóstico del padecimiento por la especificidad que demostró en los ensayos clínicos (Li et al., 2015).
Por último, el diagnóstico de depresión también ha sido objeto de investigaciones como posible aplicación para dicha tecnología.
La técnica ha sido puesta a prueba para tal diagnóstico, al igual que para determinar el déficit de la actividad en la red de control cognitivo (Rosenbaum et al., 2016).
Otras técnicas similares
El fMRI también se vale de los patrones en el consumo de oxígeno para obtener lecturas sobre la activación de la corteza cerebral.
Sin embargo, el fMRI lo hace a partir de las propiedades magnéticas de las moléculas de agua contenidas en la sangre. Los glóbulos rojos que contienen oxígeno (hemoglobina oxigenada) dotan a la sangre de propiedades magnéticas distintas de aquellos que no contienen oxígeno (hemoglobina desoxigenada).
No obstante, el fNIRs ofrece mejor resolución temporal que el fMRI. Esto es debido a que tiene una respuesta más rápida que permite obtener resultados en tiempo real, con muy poco tiempo de diferencia entre la recepción de la información y la transmisión gráfica de la misma.
Sin embargo, el fMRI provee mayor precisión espacial en términos de profundidad, ya que el fNIRs solo pude penetrar alrededor de dos centímetros en la corteza cerebral, mientras que el fMRI puede atravesar toda la corteza (Huppert et al., 2017).
Otra de las ventajas que ofrece el fNIRs es su portabilidad, dado que ya existe la tecnología para hacer de esta técnica un instrumento portátil.
Como resultado, se reduce también, muy considerablemente, el costo de aplicación, lo que facilita la obtención de información a partir de la aplicación de protocolos experimentales.
Así mismo, en comparación con la tecnología de electroencefalografía, aparte de las diferencias obvias acerca de la forma de medición, podríamos decir que el fNIRs ofrece una mejor resolución espacial que el EEG.
Además, las señales obtenidas a partir de fNIRs contienen mucho menos ruido. En otras palabras, permite obtener una data más pulcra y que requiere de menos post-procesamiento (Huppert et al., 2017).
Conclusión
Las técnicas de neuroimagen abrieron antes nuestros ojos la posibilidad de conocer un poco más a fondo el funcionamiento de una de las estructuras más complejas del Universo.
La aplicación de técnicas como la espectroscopía funcional de infrarrojo cercano, la resonancia magnética funcional y la posibilidad de estudiar, no solo la actividad en la corteza, sino también, la densidad de la materia blanca que las une a través de la anisotropía fraccional por tensor de difusión, son grandes aportes científicos.
No obstante, llegados a este punto, necesitamos ampliar los horizontes de las técnicas de neuroimagen, sacándolas del laboratorio y llevándolas al siguiente nivel. Esto permitirá, no solo una extensión de las posibles aplicaciones, sino también, abarcar una mayor cantidad de información.
En la actualidad, una de las grandes limitaciones de técnicas como el fMRI, es el alto costo de aplicación y la imposibilidad de aplicarlas fuera del ambiente hospitalario.
Con el fNIRs esto está cambiando debido a que ya existen formas portables de dicha tecnología. En el ámbito de la investigación, permite una mayor flexibilidad para la recogida de datos. Así como en el ámbito cotidiano.
Referencias bibliográficas
- Huppert, T., Barker, J., Schmidt, B., Walls, S. y Ghuman, A. (2017). Comparison of group-level, source localized activity for simultaneous functional near-infrared spectroscopy-magnetoencephalography and simultaneous fNIRS-fMRI during parametric median nerve stimulation. Neurophotonics, 4(1), 015001. https://doi.org/10.1117/1.NPh.4.1.015001
- Li, Z., Wang, Y., Quan, W., Wu, T. y Lv, B. (2015). Evaluation of different classification methods for the diagnosis of schizophrenia based on functional near-infrared spectroscopy. Journal of neuroscience methods, 241, 101-110. https://doi.org/10.1016/j.jneumeth.2014.12.020
- Quaresima, V. y Ferrari, M. (2019). Functional near-infrared spectroscopy (fNIRS) for assessing cerebral cortex function during human behavior in natural/social situations: a concise review. Organizational Research Methods, 22(1), 46-68. https://doi.org/10.1177/1094428116658959
- Rosenbaum, D., Hagen, K., Deppermann, S., Kroczek, A. M., Haeussinger, F. B., Heinzel, S. y TREND Study Consortium. (2016). State-dependent altered connectivity in late-life depression: a functional near-infrared spectroscopy study. Neurobiology of aging, 39, 57-68. https://doi.org/10.1016/j.neurobiolaging.2015.11.022
- Shin, J., Müller, K. R. y Hwang, H. J. (2016). Near-infrared spectroscopy (NIRS)-based eyes-closed brain-computer interface (BCI) using prefrontal cortex activation due to mental arithmetic. Scientific reports, 6, 36203. https://doi.org/10.1038/srep36203
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