Midiendo campos magnéticos neurales

Abstract

La actividad neural puede caracterizarse tanto por los potenciales oscilatorios eléctricos que se producen en las neuronas como por los campos magnéticos vectoriales que estas oscilaciones eléctricas llevan intrínsecamente asociadas. Utilizando diferentes métodos electrofisiológicos, pueden estudiarse los fenómenos eléctricos a diferentes escalas, desde una neurona aislada hasta regiones enteras de la corteza cerebral. Los débiles campos magnéticos vectoriales producidos por el cerebro han requerido el desarrollo de magnetómetros con suficiente resolución como para detectarlos, basados en superconductividad (SQUIDs) o en las propiedades de ciertos átomos alcalinos (OPMs). Estos dispositivos han permitido el desarrollo de la magnetoencefalografía (MEG), una tecnología no invasiva con la capacidad de modelar la actividad neuronal con una resolución espacial y temporal inigualada. El avance de esta tecnología ya está permitiendo un modelado más preciso del cerebro humano, y promete avances en nuestra comprensión de la correlación entre diferentes estados cerebrales y de la consciencia y de trastornos neurológicos como el Alzheimer.

Neural activity can be described by the oscillating electrical potentials produced in neurons, but also by the magnetic fields that these oscillations have intrinsically tied to them. Using different electrophysiological methods, we can study electrical phenomena at different scales, from single neurons to entire cortical regions of the brain. The weak directional magnetic fields that the brain produces required the development of high-resolution magnetometers, some of which are based on superconductivity (SQUIDs) and others on the properties of certain alkaline atoms (OPMs). These sensors have allowed for the development of magnetoencephalography (MEG), a non-invasive technology with the ability to model neuronal activity with unequaled spatial and temporal resolution. The continued development of this technology already permits more precise modelling of the human brain, and promises new advances in our understanding of the correlations between different brain-states and states of consciousness and of neurological disorders like Alzheimer’s.