06.07.2021

Neurodesarrollo 4.0  

Dr. Manuel Hinojosa Rodríguez

Fotografía: Jorge Alcántara 2021
Dr. Manuel Hinojosa Rodríguez

Los períodos de tiempo en los que tuvieron lugar los avances científicos que marcaron las directrices de la medicina moderna, específicamente las neurociencias, son coincidentes o ligeramente posteriores al desarrollo de cada una de las revoluciones industriales por las cuales ha pasado la humanidad. Esto no debería de extrañarnos, ya que la medicina está estrechamente relacionada al desarrollo industrial y tecnológico, quizá más de lo que uno pudiera imaginarse de primera intención.

 

Actualmente, nos encontramos en los inicios de la cuarta revolución industrial y, al igual que las anteriores, se está modificando gradualmente la manera en la que las personas percibimos y vivimos el día a día.

 

Recordemos que la primera revolución industrial (1760-1840) se caracterizó por la transición de la producción manual al empleo de máquinas y sistematización de procesos. Durante este período, surgieron instrumentos que permitieron la documentación de las características y evolución de las enfermedades (ej. fotografías), así como el estudio «bioeléctrico» del sistema nervioso (ej. galvanómetro).

 

La segunda revolución industrial (1840-1914) trajo consigo tecnología que posibilitó la mejora de equipos médicos -como los microscopios-, así como un conocimiento más profundo del electromagnetismo, favoreciendo la consolidación de la neuropatología y neurofisiología, respectivamente. Asimismo, estos avances contribuyeron al nacimiento de la neurología moderna, mediante la sistematización del abordaje clínico basado en el conocimiento neurofisiológico y/o neuropatológico y su relación con las manifestaciones clínicas; documentadas a través de fotografías -producto de la primera revolución industrial-.

 

La tercera revolución industrial, también denominada revolución científica y tecnológica (1945-2010), se dio gracias a la incesante mejora de los instrumentos utilizados en ambientes académicos y de investigación, generando equipos más sofisticados y con mayor alcance. Ejemplo de ello, podemos citar la creación del microscopio electrónico, el espectrómetro de masas (desorción/ionización láser asistida por matriz) y la resonancia magnética nuclear. Además de la mejora instrumental en las áreas biológicas, es en este período cuando surgieron las primeras computadoras -modificando por completo la actividad humana-.

 

Las mejoras en la capacidad de almacenamiento, hardware, software y definitivamente la conectividad y acceso inmediato a la información -producto del Internet-, transformaron de forma insospechada a las neurociencias. Las principales ramas de las neurociencias en donde fue notable este impacto fueron la neurogenética, neurofarmacología, neurocirugía, neuroimagen y neuromodulación -mediante estimulación cerebral no invasiva-.

 

Todo lo anterior dio como fruto abordajes que permiten estudiar y tratar mejor a los pacientes con enfermedades severas en etapas tempranas o enfermedades moderadas en etapas avanzadas, sin embargo, poco sensibles para la detección temprana de patologías leves y/o moderadas que, en términos de daño cerebral perinatal, son la mayoría de los casos (más de 80 %). Con ello quedó de manifiesto, a inicios de este milenio, la necesidad de ampliar la óptica con la cual concebimos la patología neurológica, siendo insuficiente el sólo tratar a un segmento minoritario de casos severos.

 

Actualmente, nos encontramos en los albores de la cuarta revolución industrial o era de la inteligencia artificial -concepto mencionado por primera vez en la Feria de Hannover del 2011-, que tiene como piedra angular el procesamiento, análisis e interpretación de los datos masivos (Big Data). En las últimas décadas, la humanidad ha desarrollado tecnología que genera información a raudales (ej. información acerca de nuestro comportamiento obtenida a través de celulares, autos, redes sociales, etc.), en donde se han visto rebasados los métodos tradicionales de análisis e interpretación de datos, siendo el aprendizaje automático o Machine learning una rama de la inteligencia artificial que permite a la computadora identificar («aprender») patrones sin estar programada explícitamente para hacerlo; es decir, aprende a identificar la relación entre los datos obtenidos (ej. volumen de los lóbulos cerebrales) y la causa del comportamiento de dichos datos (ej. diagnóstico de daño cerebral leve o factores de riesgo que explique la condición actual -prematuro, ictericia, infecciones-), incluso la forma en que podrían comportarse los datos obtenidos (ej. riesgo de padecer una patología demencial).

 

Sin duda, la inteligencia artificial está dando paso a modelos transdiciplinarios; modelos que posibilitarán un enfoque integral para promover la salud cerebral de precisión, mediante la colaboración y ejercicio transdiciplinario de las «omics» (ej. proteómica, transcriptómica) con la clinopatología, neurofisiología y neuroimagen cuantitativa, lo que implicará una caracterización y cuantificación de los procesos patológicos a diferentes niveles. De esta manera, se crearán estrategias de prevención y metodologías de detección en etapas cada vez más tempranas, así como modelos de progresión de la enfermedad más precisos -mejor pronóstico-.

 

No cabe duda de que los métodos cuantitativos y la inteligencia artificial continuarán moldeando no sólo la medicina, si no el mundo tal y como lo conocemos. Conocer las herramientas y algoritmos disponibles desde hace décadas, nos conlleva a preguntarnos si nuestros bebés y niños son evaluados y tratados con abordajes clínicos actuales o de hace 30, 50 o más años.

 

 

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