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Introducción

Un tema importante pero destacado en la neurociencia cognitiva contemporánea es la comprensión de las propiedades organizativas de la actividad neuronal. Por ejemplo, ¿existe una estructura fundamental para los patrones espacio-temporales de la actividad neuronal del cerebro en diferentes condiciones? Un enfoque común utilizado para abordar esta pregunta es examinar el cerebro en "reposo". Se han aplicado medidas como la conectividad funcional, el análisis de componentes independientes y las métricas de teoría de grafos a los datos registrados mediante diferentes técnicas de imagen (p. ej., resonancia magnética funcional (fMRI) y electroencefalografía (EEG)), para agrupar áreas del cerebro que exhiben patrones de actividad similares. Numerosos estudios han demostrado que la actividad cerebral durante el "descanso" se puede agrupar en distintas redes a lo largo;[1][2] como redes sensoriales (visuales y auditivas), de modo predeterminado, ejecutivas, prominentes y atencionales (ventrales y dorsales) que se han reproducido de manera confiable en miles de participantes[3] y son predictivas de medidas fenotípicas como cognición y diagnósticos clínicos.[4][5][6] Estos resultados sugieren que estas redes pueden ser un aspecto intrínseco de la actividad neuronal.

  1. Biswal B, Zerrin Yetkin F, Haughton VM, Hyde JS, «Functional connectivity in the motor cortex of resting human brain using echo-planar MRI», in Magn Reson Med, 1995».
    PMID:8524021
    DOI:10.1002/mrm.1910340409 
  2. Hutchison RM, Womelsdorfb T, Allenc EA, Bandettini PA, Calhound VD, Corbetta M, Della Penna S, «Dynamic functional connectivity: Promise, issues, and interpretations», in Neuroimage, 2013».
    PMID:23707587 - PMCID:PMC3807588
    DOI:10.1016/j.neuroimage.2013.05.079 
  3. Eickhoff SB, Yeo BTT, Genon S, «Imaging-based parcellations of the human brain», in Nat Rev Neurosci, 2018».
    PMID:30305712
    DOI:10.1038/s41583-018-0071-7 
  4. Dajani DR, Burrows CA, Odriozola P, Baez A, Nebel MB, Mostofsky SH, Uddin LQ, «Investigating functional brain network integrity using a traditional and novel categorical scheme for neurodevelopmental disorders», in NeuroImage Clin, 2019».
    PMID:30708240 - PMCID:PMC6356009
    DOI:10.1016/j.nicl.2019.101678 
  5. Uddin LQ, Karlsgodt KH. Future directions for examination of brain networks in neurodevelopmental disorders. J. Clin. Child Adolesc. Psychol. 2018;47:483–497. doi: 10.1080/15374416.2018.1443461. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  6. Sripada C, et al. Prediction of neurocognition in youth from resting state fMRI. Mol. Psychiatry. 2020;25:3413–3421. doi: 10.1038/s41380-019-0481-6. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]