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jueves, 14 de febrero de 2013

Programa de neuromodulación ambiental asistida para el tratamiento de trastornos del desarrollo

Los trastornos del desarrollo, en cualquiera de sus facetas y diagnósticos, por ejemplo Trastornos del Espectro Autista, Trastorno por Déficit de Atención con o sin Hiperactividad,  Trastornos Generalizados del Desarrollo, Trastornos Generalizado del Lenguaje, o Trastornos No definidos del Desarrollo, tienen un impacto en el aprendizaje y la manera en que los niños atienden a los estímulos del medio.

Hasta hace poco tiempo, los programas especializados de atención, se centraban en lograr en la medida de lo posible la adaptación en conductas de autocuidado en el mejor de los casos, o bien se aseguraba que no había mucho que hacer por los niños pues estos no son capaces de aprender.

Si bien el tema del aprendizaje, ha sido ampliamente estudiado desde distintas perspectivas y en años recientes gracias al avance tecnológico, ha sido parte de diversos  estudios con redes neuronales artificiales, las cuales tienen un punto de engranaje con la evolución de sistemas complejos. El desarrollo de éstas ha permitido comprender como la naturaleza ha dotado a los sistemas con la habilidad para  adaptarse al medio, que es la línea que permite la pervivencia de las especies, lo cual puede ser clave para el trabajo con los niños con trastornos del desarrollo,  a partir  de la  necesidad de comprender su  desarrollo como un sistema flexible.

Esto se nutre de otros estudios como los de la plasticidad cerebral y las aplicaciones de dichos principios considerando desde los principios de neurogénesis que se encuentran en los primeros pasos de comprensión, hasta idea del conectome y proteome que permiten comprender el modelamiento que el medio ambiente logra sobre los sistemas cognitivos.

Es así que el trabajo con los niños con trastornos del desarrollo abre un puerta a explorar posibilidades para el tratamiento psicoeducativo, dejando atrás el mito de que “algunos niños jamás serán capaces de aprender”.

Rompiendo mitos

La creencia generalizada  de que se requiere un sistema nervioso complejo para que sea posible la adaptación al medio o bien un cambio que desencadene una reacción nueva en un organismo ha quedado atrás y se ha comenzado a reconocer que las redes químicas pueden evolucionar en sistemas simples que permiten analizar la capacidad para operar rutinas por parte de un organismo. Ejemplo de esto son los estudios sobre muestras químicas creadas in silico o bien el estudio de los priones, que  han abierto la puerta a la comprensión de los mecanismos de adaptación y aprendizaje a nivel proteínico.

Es así que la lección fisiológica es que la adaptación al medio no es un mecanismo creado a partir de un cerebro flexible que aprende, sino una herencia evolutiva creada para que las especies se desarrollen y sobrevivan ya que posiblemente esta misma respuesta adaptativa fue heredada dando lugar a  otros procesos más complejos como las redes neuronales que actualmente se estudian en su conjunto  con el nombre de connectome.

El connectome que es un mapa de las conexiones neuronales, y que busca describir la estructura cerebral, pues así como el genoma es más que una yuxtaposición de genes, el conjunto de conexiones neuronales es mucho más que la suma de sus componentes individuales.

Esto debido a que el connectome contiene millones de veces más conexiones que las letras del genoma, pero además cada quien va creando las conexiones específicas a partir de las interacciones con el medio, por lo que cada uno es su connectome, el cual se forma basado en 4 principios: reponderación que significa cambios en la fortaleza de las sinapsis; reconexión que es la creación y eliminación de sinapsis; recableado que es la creación y eliminación de ramas neuronales y regeneración que es la creación y eliminación de neuronas.

A esto se le han de sumar los miles de años de evolución en que estos procesos se han desarrollado, pues como explica Dehaene (2011) el cerebro representa la respuesta de la evolución lenta de las especies gobernadas por el principio de la selección natural, misma que se ha perfeccionado a lo largo de los años permitiendo al cerebro optimizar la forma en que procesa el enorme flujo de información sensorial recibida para adaptar las reacciones del organismo a un ambiente competitivo y a veces hostil.

Esta adaptación al medio es la clave para la pervivencia de la especie, sin embargo, aún hay cambios que se gestan a partir de los elementos disponibles. 

En un mundo hecho por el hombre, los cableados y funciones neuronales seguramente estarían regulados por procesos en perfecto orden y funcionalidad a partir de patrones deseables, pero la naturaleza aún está experimentando con los recursos con los que cuenta. 

En este sentido los sistemas naturales continúan experimentando y haciendo adaptaciones en busca de mejoras, una de los primeros intentos por explicar esto a gran escala fue el llamado Efecto Baldwin), también conocido como la evolución ontogénica que es una teoría del probable proceso evolutivo del aprendizaje, la cual fue publicada por primera vez en 1896. La teoría propone un mecanismo para la capacidad de aprendizaje en general, pues los descendientes seleccionados de un grupo, pueden tener mayor capacidad de aprender nuevas habilidades en lugar de limitarse a las capacidades otorgadas por el código genético el cual es relativamente rígido.

Aun cuando la teoría de la evolución ontogenética ha recibido distintas críticas, en parte porque es muy difícil controlar los cambios ambientales en las especies superiores. Pero permitió ver a las entidades biológicas desde una perspectiva distinta, por lo que bajo el supuesto de que el cerebro se puede adaptar y aprender de la experiencia pasada, pues la evolución específica no solo conductas heredadas sino que agrega metas heredadas que son usadas para guiar el aprendizaje bajo las órdenes de un código genético que tiene dos componentes en las especies. 

En este sentido se puede decir que la evolución de las redes neuronales contiene información no solo en términos genéticos, sino también una colección de conductas desarrolladas por los antecesores que puede ser comprendida como la cultura.

Es entonces que cultura tiene una papel primordial debido a que las adaptaciones en el entorno no siempre están determinadas por códigos cerrados y por ende no pueden llegar a ser más fuerte que los establecidos por la selección (incluidos los cambios en el entorno social). 

Esta idea  ha generado diversas líneas de investigación y una de ellas es justamente la neuromodulación ambiental asistida.

El proceso de Neuromodulación

El proceso de neuromodulación no es nuevo, surge de la observación de que diversas clases de neurotransmisores en el sistema nervioso regulan diferentes grupos de neuronas. A diferencia de la transmisión sináptica directa en el que se requiere un proceso pre sináptico y otro post sináptico, los transmisores neuromoduladores secretados por un pequeño grupo de neuronas se difunden a través de grandes áreas del sistema nervioso.  Algunos neuromoduladores son la dopamina,  la serotonina, la acetilcolina, la histamina entre otros.

Los neuro moduladores se segregan de manera natural como respuesta a los contextos ambientales o bien pueden ser aplicados de manera específica que es la línea que la neuro modulación ha desarrollado mayormente. 

Sin embargo este artículo busca centrarse en la aplicación de programas contextuales para la adquisición de aprendizajes simples a partir de interacciones medioambientales para el tratamiento en los trastornos del desarrollo, sin que éstos requieran implantes o procedimientos clínicos.

¿Cómo funciona?, rompiendo hábitos ambientales, creando hábitos personales

A diferencia de las terapias asistidas, ya sea de corte conductual o cognitivo conductual, el proceso de neuro modulación se aplica en los ambientes en el que él niño o niña se integra, esto es su hogar, la escuela, o cualquier lugar donde se encuentre de visita.

El primer análisis del contexto consiste en los hábitos familiares, los cuales muchas veces están cargados de frustración y desorden. Se rediseñan ambientes y se crean sistemas de hábitos en los que todos los miembros de la familia puedan sentirse bien.

Una vez que se ha diseñado el conjunto de hábitos se estudia lo que el menos es capaz de hacer a diferencia de las terapias tradicionales que se enfocan en la dis capacidad, este modelo busca observar el entramado cognitivo que permitirá la creación de nuevas tareas y procesos.

Los procesos sensoriales

Los padres o cuidadores se hacen cargo de un programa diseñado exclusivamente para cada niño que tiene como meta el moldeamiento de tareas específicas requeridas dentro del ambiente, por ejemplo, es común encontrar retrasos en la adquisición del habla, pero comprensión del lenguaje en los niños, en parte porque los padres, al notar el retraso en el desarrollo, dejan de estimular a los niños y se vuelven traductores  de los niños, por lo que se enseña a los padres a estimular al niño, comenzando con palabras simples.

Una de las primeras palabras que se desarrolla fácilmente es AGUA, se indica al responsable a que cada vez que el menor se encuentre frente al estímulo se diga AGUA, y esto ocurre en diversas ocasiones y contextos durante el día, por ejemplo cuando se lava las manos del pequeño, al beberla, al momento del aseo diario, al principio solo se dice la palabra lentamente sin que a meta sea que el niño la repita, tampoco importa si este pone toda su atención ante el estímulo, la meta es que se escuche en el contexto la palabra.

En poco tiempo, los niños comienzan ya sea a intentar usar la palabra o bien, son capaces de usarla de manera apropiada. Si se logra la meta, entonces se inicia con adjetivos como AGUA fría, caliente, rica, fresca.

Uno de los errores es que se forcé a los niños a realizar tareas que para el adulto puede ser simple, pero que para un sistema nervioso que aún no integra estímulos se convierte en algo sumamente complejo, por ello se modula  la tarea, dividiéndola en subtareas partiendo del supuesto de integración sensorial planificada. 

Regresando el ejemplo de AGUA, éste concepto es una sucesión de 3 sonidos acomodados de cierta forma, es un objeto, con forma, textura y temperatura, por lo que se escucha, se ve, se siente, por lo que para la aprehensión de la misma, primero se expone al pequeño al sonido, luego a la vista y luego al tacto, de modo tal que el sistema sensorial es capaz de reconocer  este estímulo de manera diferenciada y en caso de que alguna área cerebral esté afectada, sea posible adquirirla por alguna otra entrada sensorial.

Es así que la división de tareas es importante para la comprensión y consolidación de estímulos, que se encuentran en el ambiente inmediato y que permiten traspolar lo aprendido, ya que es común que en las terapias de consultorio se aprenden conceptos que no son capaces de reproducirse en otros ambientes.

En este caso es posible emplear diversos objetos que aproximen de manera clara y relajada al niño al mundo que le rodea.

¿En qué se diferencia este modelo? 

Parte del supuesto de que todos los cerebros, sin importar el grado de daño fisioanatómico son capaces de aprender bajo las condiciones adecuadas, y el modelamiento controlado, dejándole libre para explorar.

No existen respuestas correctas o incorrectas, si el niño no es capaz de lograr la tarea, no importa, pues ya será capaz de hacerlo mañana, ya que no existen ideales, cada niño es único.

El niño se adapta al ambiente y no el ambiente al niño. Cuando se enseña a adecuarse al ambiente, existe menos tensión, frustración y la calma permite mucho más que las terapias conductuales tradicionales.

La atención se moldea en tiempos mínimos, que comienzan con 5 segundos, 6 segundos, 7 segundos y sucesivamente, no se fuerza al niño a mantener la atención por periodos largos pues se sabe que esto no siempre funciona y es frustrante. De este modo la atención es sostenida y eficaz sin forzar las sensaciones.

La guía del terapeuta es importante, pues junto con reportes semanales se permite ir construyendo el programa a seguir, pues éste no es un modelo rígido, sino un entramado flexible que permite el aprendizaje  modelado y acompañado. Las metas  se plantean a corto, mediano y largo plazo. No hay fórmulas mágicas, solo motivación para evitar el retroceso cognitivo.

No hay regaños, ni castigos, se aprende a apreciar los logros por pequeños que sean y se construye con ellos una base sólida de aprendizaje, a partir de hábitos que dan confianza al niño, ya que el centro de ésta modalidad terapeútica es la idea de que SI se es capaz de aprender, a partir de una dotación natural que busca la pervivencia de la especie.

Referencias

Ackley, D., and Littman, M. (1991) Interactions between learning and evolution. In CG Langton, C Taylor, JD Farmer & S, Rasmussen (1991) Artificial life II, SFI studies in the sciences of complexity. Vol X.  United States. Addison –Wesley.
Baldwin, JA. (1896) A New Factor in Evolution. American Naturalist 30, 441-451, 536-553. Disponible en http://www.brocku.ca/MeadProject/Baldwin/Baldwin_1896_h.html
Barret, HC. (2012) A hierarchical model of the evolution of brain specializations. Proceedings of the National Academy of Science of the United States of America. 19 (Supl 1). 10733- 10740.
Biswal BB, Mennes M, Zuo XN, Gohel S, Kelly C, Smith, SM, Beckmann, CF, Adelstein, JS, Buckner RL, Colcombe S, et al (2010) Toward discovery science of human brain function. Proceedings of the National Academy of Sciences 107 (10) 4734-4740.
Conrad, M. (2004) Evolutionary learning circuits. Journal of theoretical Biology. 46 (1) 167-188.
Dehaene, S. (2004) Evolution of human cortical circuits for Reading and arithmetic: the neuronal recycling hypothesis. In S. Dehaene, J. R. Duhamel, M. Hauser & G. Rizzolatti (Eds.), From monkey brain to human brain (2004). Cambridge, Massachusetts: MIT Press.
Dehaene, S., and Cohen, L. (2007) Cultural Recycling of cortical maps. Neuron. 56 (2) 384-398.
Dehaene, S. (2009) Reading in the brain:The science and evolution of a human invention. USA. Viking: Penguin Group.
Dehaene, S., Cohen, L., Sigman, M. y Vinckier, F. (2005) The neural code for written words: a proposal. Trends in Cognitive Sciences. 9, 335-341.
Dzib, A. (2010) Alteraciones del desarrollo por dificultades perinatales y la confusión con los trastornos del espectro autista. Revista de Neuropsicología. 5 (1) 4-9.
Dzib Goodin, A. (2012) El virus HHV-6 y sus efectos en el neurodesarrollo: un estudio de caso. Revista Mexicana de Neurociencia.13 (3) 150-153.
Ehn, M., & Laland, K. (2012) Adaptative strategies for cumulative cultural learning. Journal of Theoretical Biology. 301. 103-111.
Fernando, C., and Szathmáry, E. (2010) Natural selection in the brain. In B., Glatzeder, V. Goel, and A. Muller (Eds) Towards a theory of thinking: building blocks for a conceptual framework. Springer. Germany.
Fernando, C., Szathmáry, F., and Husbands, P. (2012) Selectionist and evolutionary approaches to brain function. A critical appraisal. Frontiers in Computational Neuroscience. 6 (Art. 24). Disponible en: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3337445/pdf/fncom-06-00024.pdf.
Gauci, J., and Stanley, K.O. (2010) Autonomous evolution of topographic regularities in artificial neural networks. Neural Computation 22 (7) 1860-1898.
Haesler, S. (2007) Programmed for speech. Scientific American Mind. 18 (3) 66-71.
Hinton, GE., and Nowlan, SJ. (1987) How learning can guide evolution. Complex Systems. 1. 495-502.
Ionescu, T. (2011) Exploring the nature of cognitive flexibility. New Ideas in Psychology. 30 (2) 190-200.
Iriki, A., and Taoka, M. (2012) Triadic (ecological, neural, cognitive) niche construction: a scenario of human brain evolution extrapolating tool use and language from the control of reaching actions. Philosophical Transactions of the Royal Society Biological Science. 367. 10-23.
Kong, Q., Goldfarb, L., Gabizon, R., Montagna, P., Lugaresi, E., Piccardo, P., Petersen, RB., Parchi, P., Chen, SG., Capellari, S., Ghetti, B. (2004) Inherited Prion Diseases. In Prion Biology and Diseases. Cold Springs Harbor Laboratory Press.
Krushner, D. (2011) The man who builds brains. The Brain, Discovery Magazine. Disponible en red: http://discovermagazine.com/2009/dec/05-discover-interview-the-man-who-builds-brains
Leonard, L. (2002) Children with specific language impairment. Boston: MIT Press.
Li, J., Browning, S., Mahal, SP., Oelschlegel, AM., Weissmannm, C. (2010) Darwinian evolution of prions in cell culture. Science. 327 (5967) 869-872.
Lieberman, P. (2002) On the nature and evolution of the neural bases of human language, American Journal of Physiology and Anthropology. 45. 36-62.
Liu, Q., Zhou, H., Cui, J., Cao, Z., & Xu, Y. (2012) Reconsieraction of In-Silico SiRNA design based on feature selection: A cross-plattform data integration perspective. Plos One.7 (5) e37879.doi:10.1371/journal.pone.0037879
Lock, A., and Gers, M. (2012) The cultural evolution of written language and its effects: A Darwinian process from prehistory to the modern day. In ELL, Grigorenko, E. Mambrino, DD, Preis (Eds) (2012) Writing: A mosaic of new perspectives. New York. Psychology Press: Taylor & Francis Group.
Lotem, A., & Halpern, JY. (2012) Coevolution of learning and data-adquisition mechanisms: a model for cognitive evolution.  Philosophical transactions the Royal Society: Biological Science. 367 (1063) 2686-2694.
Marin Padilla, M. (2001) Evolución de la estructura de la neocorteza del mamífero: nueva teoría citoarquitectónica. Rev Neurol. 33 (9): 843-853.
McGilchrist, I. (2011) The divided brain. RSA Animated. Disponible en red: http://www.youtube.com/watch?v=dFs9WO2B8uI.
McGregor, S. Vasas, V., Husbands, Evolution of associative learning in chemical networks. Plos Computational Biology. Disponible en http://www.ploscompbiol.org/article/info%3Adoi%2F10.1371%2Fjournal.pcbi.1002739
Mennes, M., Kelly, C., Colcombe, S., Castellanos, FX., y Milham, MP. (2012) The extrinsic and intrinsic functional architectures of the human brain are not equivalent. Cerebral Cortex. Disponible en red: http://cercor.oxfordjournals.org/content/early/2012/01/31/cercor.bhs010.full.pdf+html
Miikkulainen, R., Feasly, E., Hohnson, L. Karpov, I., Rajagopalan, P., Rawal, A., and Tansey, W. (2012) Multiagent learning through neuroevolution. Advances in Computational Intelligence. 7311. 24-46.
Nolfi, S., and Parisi, D (1994). Good teaching inputs do not correspond to desired responses in ecological neural networks. Neural Processing Letters 1 no. 2 (11/94) pp. 1-4.
Nolfi, S., y Parisi, D. (1996) Learning to adapt to changing enviroments in evolving neural networks. Adaptative Behavior. 5 (1) 75-88.
Nolfi, S., Elman, J., and Parisi, D. (1994). Learning and evolution in neural networks. Adaptive Behavior 2 (1994): 5-28.
Olarreta, A. (2005) Orígenes del lenguaje y selección natural. Sirius. Madrid.
Seung, HS. (2012) Connectome: How the Brain's Wiring Makes Us Who We Are. New York: Houghton Mifflin Harcout.
Seung, S. (2010) Sebastian Seung: I am connectome. TED Talks. Disponible en http://www.ted.com/talks/sebastian_seung.html
Tubino, M. (2004) Plasticidad y evolución: papel de la interacción cerebro – entorno. Revista de estudios neurolingüsticos. 2 (1) 16-25.
Valerio, LG., and Choudhuri, S. (2012) Chemoinformatics and chemical genomics: potential utility of in silico methods. Journal of Applied Toxicology. 32 (11) 880-889.
TEDxCaltech (2013) The remarkable Neuron: Erin Shuman at TEDxCaltech. Disponible en red: http://www.youtube.com/watch?v=yr6kh_QOk0s