Estudio revela cómo convertir la arquitectura cerebral en sonidos

USAN TÉCNICAS DE COSMOLOGÍA

• Aplican métodos de la cosmología para convertir la estructura del cerebro humano en sonido.

Un grupo interdisciplinario integrado por especialistas en astrofísica, neurociencia, ingeniería y música desarrolló una técnica basada en herramientas de la cosmología que permite "escuchar" la arquitectura del cerebro humano.

El estudio, publicado en Nature Scientific Reports, presenta por primera vez una sonificación de orden superior aplicada a datos de resonancia magnética estructural. El método transforma la información tridimensional del cerebro en sonido, incorporando las relaciones espaciales y la complejidad inherente de los datos.

De acuerdo con el Instituto de Astrofísica de Canarias (IAC), la técnica emplea herramientas matemáticas creadas originalmente para analizar la estructura a gran escala del Universo, lo que posibilita identificar patrones ocultos mediante el sentido del oído.

La investigación forma parte del proyecto Cosmic Brain, encabezado por Francisco-Shu Kitaura, investigador del IAC y de la Universidad de La Laguna. Este proyecto adapta métodos del análisis cosmológico a la neuroimagen con el propósito de avanzar en la comprensión del envejecimiento cerebral y, a largo plazo, contribuir a la detección temprana de enfermedades neurodegenerativas.

El núcleo del avance radica en el uso de estadísticas matemáticas avanzadas, conocidas como estadísticas de orden superior, aplicadas a imágenes de resonancia magnética cerebral. En cosmología.

Estas técnicas se utilizan para estudiar cómo las galaxias se agrupan y conforman estructuras complejas; ahora, ese mismo enfoque se traslada al análisis del cerebro humano, permitiendo describir con mayor precisión la complejidad de su organización interna.

A partir del análisis detallado de las imágenes, el equipo convierte las variaciones estructurales del cerebro en una diversidad de sonidos y notas musicales.

"El resultado confirma que las complejas formas tridimensionales del cerebro pueden traducirse en patrones sonoros sin una pérdida significativa de información relevante", explicó Kitaura. Además, señaló que este enfoque establece una base cuantificable para la sonificación y podría aplicarse a otros conjuntos de datos complejos en áreas como la ciencia, la ingeniería o la medicina.

El trabajo se apoya en investigaciones previas del mismo equipo —integrado por Aurelio Carnero Rosell, Marc Huertas-Company, Niels Janssen, Antonella Maselli, Ernesto Pereda y el propio Kitaura— que ya habían demostrado que estas herramientas matemáticas permiten extraer información clave de las resonancias magnéticas, como la estimación de la edad cerebral.

La idea del proyecto comenzó a gestarse cuando Emi-Pauline Kitaura, entonces de 14 años y estudiante de violonchelo, realizó prácticas en el grupo de investigación de su padre.

Su formación musical impulsó al equipo a explorar la sonificación no sólo como una herramienta de divulgación, sino como un método de análisis científico con fundamentos matemáticos sólidos.

Durante su estancia, Emi-Pauline aprendió a programar en Python, se familiarizó con conceptos estadísticos y participó directamente en el desarrollo del código que dio origen al método descrito en el estudio.

Más allá del ámbito de la investigación, los autores destacan que la sonificación abre nuevas posibilidades de accesibilidad, al permitir que científicos y profesionales de la salud con discapacidad visual analicen datos multidimensionales complejos a través del sonido.

"Esto amplía su potencial de aplicación al estudio de sistemas complejos más allá del cerebro humano, especialmente cuando las estructuras no siguen patrones simples", concluyen.

La idea del proyecto comenzó a gestarse cuando Emi-Pauline Kitaura, entonces de 14 años y estudiante de violonchelo, realizó prácticas en el grupo de investigación de su padre.

Su formación musical impulsó al equipo a explorar la sonificación no sólo como una herramienta de divulgación, sino como un método de análisis científico con fundamentos matemáticos sólidos.

Durante su estancia, Emi-Pauline aprendió a programar en Python, se familiarizó con conceptos estadísticos y participó directamente en el desarrollo del código que dio origen al método descrito en el estudio.

Más allá del ámbito de la investigación, los autores destacan que la sonificación abre nuevas posibilidades de accesibilidad, al permitir que científicos y profesionales de la salud con discapacidad visual analicen datos multidimensionales complejos a través del sonido.

"Esto amplía su potencial de aplicación al estudio de sistemas complejos más allá del cerebro humano, especialmente cuando las estructuras no siguen patrones simples", concluyen.