Conferencia: 'Máis aló dos estados cerebrais discretos: repensando a conectividade funcional e a dinámica cerebral'

Comprender como as redes cerebrais a grande escala se organizan dinámicamente ao longo do tempo é un obxectivo central da neurociencia contemporánea, pero moitos dos marcos analíticos amplamente utilizados baséanse en supostos simplificados sobre como se definen e evolucionan os estados funcionais do cerebro. Esta charla abordará como os últimos avances na conectividade funcional e na modelización dinámica motivan unha transición das descricións discretas de “estado cerebral” cara a explicacións baseadas na superposición da dinámica cerebral.

Esta charla comezará cunha visión xeral dos conceptos básicos da neuroimaxe funcional e da conectómica, con especial énfase en como se estima e interpreta comúnmente a conectividade funcional a partir dos datos de resonancia magnética funcional (fMRI). A continuación, proporcionarei unha visión xeral de alto nivel dalgunhas das miñas contribucións metodolóxicas á análise da conectividade funcional, incluíndo a motivación, os principios de deseño e a difusión destes métodos a través da caixa de ferramentas CONN.

Na segunda metade da charla, centrarse-ei en algunha das miñas investigacións máis recentes sobre a conectividade funcional dinámica, e en particular nun novo marco baseado na análise dinámica de compoñentes independentes (ICA dinámica). Este traballo cuestiona a noción de estados “cerebrais” ou “mentais” discretos e mutuamente excluíntes, e defende unha visión baseada na superposición, na que múltiples procesos funcionais concurrentes moldean conxuntamente a dinámica cerebral observada. Explicarei como esta perspectiva capta mellor a riqueza e flexibilidade da organización cerebral en diferentes tarefas e contextos, así como as súas implicacións para a conceptualización dos estados mentais na investigación en neurociencia.

Sobre o conferenciante

Alfonso Nieto-Castañón é un neurocientífico computacional e director do Laboratorio de Investigación en Neurociencia Computacional (CNRLab). É investigador convidado no Departamento de Discurso, Lingua e Ciencias da Audición da Boston University (BU), e afiliado ao McGovern Institute for Brain Research do Massachusetts Institute of Technology (MIT). A súa investigación céntrase na neuroimaxe funcional, a conectividade cerebral e a modelización estatística da dinámica cerebral. É autor de máis de 80 publicacións revisadas por pares, e o seu traballo tivo unha influencia sostida e ampla na investigación en neuroimaxe (16.867 citas en total; 2.545 citas só no 2025).

Tamén é o principal desenvolvedor da caixa de ferramentas CONN para a conectividade funcional (CONN toolbox), unha plataforma informática amplamente utilizada para a análise de datos de fMRI en estado de repouso e baseados en tarefas. O seu traballo metodolóxico abarca múltiples aspectos da análise da conectividade funcional, desde o tratamento do ruído e o control de calidade dos datos ata a inferencia multivariante ao nivel do conectoma e os métodos de conectividade dinámica. O seu traballo actual céntrase nos métodos de conectividade funcional variante no tempo, incluíndo enfoques de ICA dinámica para caracterizar a dinámica das redes cerebrais en diferentes tarefas e contextos.