Aproximación A Las Neuromatemáticas: El Cerebro Matemático
Juan Moisés De La Serna
Mucho se ha hablado de las matemáticas en los últimos años sobre todo en cuanto a la necesidad de una educación aplicada a edades tempranas, por ejemplo en el caso de la economía, como forma de preparar a los menores para su futuro desempeño como ciudadano. Incluso se han producido mejoras en los procesos de aprendizaje relacionados con la incorporación de nuevas herramientas pedagógicas importadas de otros países. Pero la mayor revolución se ha producido desde las neurociencias y el avance que ha tenido en los últimos años lo que ha permitido estudiar y comprender el funcionamiento del cerebro mientras desarrolla funciones como las matemáticas. De ahí la necesidad de contar con obras actualizadas que aborden las distintas temáticas relacionado con el campo de las neurociencias y las matemáticas. Un libro accesible para todos los que quieran profundizar en el conocimiento del cerebro, y cómo aprovechar su potencial en cuanto a la educación matemática se refiere.
Juan Moisés de la Serna
Aproximacion a las Neuromatematicas: el Cerebro Matematico
Aproximación a las Neuromatemáticas
El Cerebro Matemático
Juan Moisés de la Serna
Editorial Tektime
2020
“Aproximación a las Neuromatemáticas: el Cerebro Matemático”
Escrito por Juan Moisés de la Serna
1ª edición: febrero 2020
© Juan Moisés de la Serna, 2020
© Ediciones Tektime, 2020
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Prólogo
Mucho se ha hablado de las matemáticas en los últimos años sobre todo en cuanto a la necesidad de una educación aplicada a edades tempranas, por ejemplo en el caso de la economía, como forma de preparar a los menores para su futuro desempeño como ciudadano.
Incluso se han producido mejoras en los procesos de aprendizaje relacionados con la incorporación de nuevas herramientas pedagógicas importadas de otros países.
Pero la mayor revolución se ha producido desde las neurociencias y el avance que ha tenido en los últimos años lo que ha permitido estudiar y comprender el funcionamiento del cerebro mientras desarrolla funciones como las matemáticas.
De ahí la necesidad de contar con obras actualizadas que aborden las distintas temáticas relacionado con el campo de las neurociencias y las matemáticas.
Un libro accesible para todos los que quieran profundizar en el conocimiento del cerebro, y cómo aprovechar su potencial en cuanto a la educación matemática se refiere.
Dedicado a mis padres
1. INTRODUCCIÓN A LA NEUROMATEMÁTICA
Cuando uno piensa en un genio matemático lo suele hacer de alguien especialmente dotado, capaz de resolver casi cualquier problema, y al que apenas le cuesta encontrar las soluciones. En este texto se abordará el concepto de inteligencia matemática, prestando especial atención al cerebro, y cómo este va a facilitar la labor de la formación en el área de las matemáticas. Todo ello basado en los principios del aprendizaje y en el desarrollo de las habilidades cognitivas necesarias para las matemáticas.
Hablar de genialidad es hacerlo de alguien especialmente dotado para una o varias áreas, ya sea para la música, la pintura o las matemáticas. Si bien la sociedad reconoce a algunos genios por sus obras y producciones, en ocasiones los avances de determinadas áreas no son suficientemente admirados como en el caso de las matemáticas. Cautivarse al ver un cuadro o al escuchar una partitura realizada por un genio, es relativamente fácil y provoca en el espectador cierta sensación de pequeñez, pero cuando se trata de las matemáticas genera desconcierto y falta de entendimiento.
Si le preguntamos a cualquier persona por el nombre de genios, seguramente será capaz de mencionar a más de un personaje histórico, así en el caso de la pintura, puede que señale a Manet, Rubens, Van Gogh, Picasso,…; en la filosofía, Aristóteles, Sócrates, Descartes,…; en la música Mozart, Beethoven, Verdi,…; pero ¿y si esa misma pregunta se le realiza sobre las matemáticas?, ¿cuántos matemáticos famosos sería capaz de recordar?, seguro que mencionaría a Einstein, y puede que a Newton, incluso recuerde a Pitágoras, pero pocos más será capaz de indicar.
Pero este libro no quiere quedarse únicamente en la descripción de lo que hace diferente a un genio matemático con respecto a los demás, sino que va un poco más allá, aproximándose desde las neurociencias a esta temática, es decir descubriendo cómo funciona el cerebro cuando se ha de enfrentar a una tarea matemática.
Si bien el estudio del cerebro no es reciente, en los últimos años se ha producido una gran acumulación de información sobre este órgano y su funcionamiento, gracias al avance de la técnica, especialmente de las no invasivas, que permiten comprobar cómo opera el cerebro mientras se están realizando algunas actividades, en el caso que nos ocupa en este libro, mientras se resuelven tareas matemáticas.
Un pequeño inciso para realizar una distinción entre técnicas invasivas y no invasivas, la primera hace referencia a aquellas técnicas que requieren una manipulación directa del cerebro, y que suelen conllevar operaciones quirúrgicas o implantes neuronales entre otros; en cambio, las técnicas no invasivas son aquellas que nos permiten saber sobre el cerebro y su funcionamiento desde el exterior, gracias a procesos de inferencia, precisamente basado en cálculos matemáticos.
Así las técnicas no invasivas más empleadas y conocidas son las referentes al EEG (ElectroEncefaloGrama) que recoge la información del cuero cabelludo y a partir de ahí se infiere cómo está funcionando el cerebro; el TAC (Tomografía Axial Computarizada) que permite obtener imágenes mediante rayos X; o la RMf (Resonancia Magnética Funcional) donde se emplean radiofrecuencias y un potente imán para observar al cerebro trabajando. Todas estas técnicas empleadas de forma individualizada o en combinación, nos permiten observar qué centros neuronales se están activando, lo que indica la parte del cerebro que está interviniendo ante una determinada tarea, y no ante otra.
Esto, junto con los aportes teóricos posibilita conocer cómo funciona el cerebro, ante las distintas tareas a las que se enfrenta la persona, en el caso del interés del libro, ante tareas matemáticas. Pero la relación de las neurociencias y las matemáticas no sólo van en el sentido de conocer qué estructuras participan en una tarea matemática u otra, sino que se han hecho importantes aportaciones matemáticas para desentrañar el cerebro, como en el caso del Alzheimer, una enfermedad crónica y neurodegenerativa, sabiendo que mucho se ha avanzado en los últimos años en cuanto a la identificación de biomarcadores, es decir, índices que están presentes cuando se diagnostica la enfermedad de Alzheimer y que sirven para buscar pistas de cómo se va produciendo este avance.
La aproximación tradicional busca encontrar el factor más destacado de esta progresión, para que, una vez identificado se pueda intervenir sobre el mismo para detener sus consecuencias sobre el cerebro. Hasta ahora ha existido multitud de biomarcadores detectados, algunos relacionados con la edad, ya que el Alzheimer se suele producir a edades muy avanzadas; y otras exclusivas del Alzheimer, pero que por sí sólo no explica la progresión de la enfermedad, entonces ¿se puede predecir matemáticamente el avance del Alzheimer?
Esto es lo que ha tratado de responderse mediante una investigación realizada desde el Departamento de Informática Biomédica, Universidad de Tesalia (Grecia); junto con la Fundación Educativa Comunitaria Novela Global y Enzymoics (Australia); el Centro de Investigación Biomédica (EE.UU.); y la Unidad de Metabolómica y Enzimología, Grupo de Biología Fundamental y Aplicada, Centro de Investigación Médica Rey Fahd, Universidad Rey Abdulaziz (Arabia Saudita) (Alexiou, Mantzavinos, Greig, & Kamal, 2017) .
En este estudio no se contemplaron a los participantes en sí, pues se trata de una aproximación matemática basada en la estadística bayesiana, sobre los distintos biomarcadores que actualmente se conocen que tienen un papel destacable en el avance de la enfermedad de Alzheimer. La idea es asumir que todos los biomarcadores que hasta ahora se han descubierto reflejado en la literatura científica, tienen su papel en el avance del Alzheimer, pero con una importancia diferencial, esto es, puede que haya unos biomarcadores más relevantes para el avance, mientras que otros a pesar de tener presencia, no es tan destacable su papel. Para ello se han adoptado ocho posibles situaciones en la enfermedad de Alzheimer (xxx), siguiendo la revisión de Abbott y Folgan (2016).
– Enfermedad de Alzheimer en su fase Prodrómica: con síntomas clínicos, trastornos de la memoria, pérdida de volumen del hipocampo y biomarcadores del fluido cerebroespinal que conducen a la patología de la Enfermedad de Alzheimer.
– Enfermedad de Alzheimer con demencia: donde se ve afectada la función social, con dificultad a la hora de realizar las actividades complejas de la vida cotidiana. Es un estado límite entre los cambios de memoria y factores más cognitivos.
– Enfermedad de Alzheimer Típica: con pérdida progresiva de la memoria, con trastornos cognitivos y modificaciones neuropsiquiátricas.
– Enfermedad de Alzheimer Atípica: con afasia progresiva, afasia logopénica, morfología frontal de la Enfermedad de Alzheimer y atrofia cortical en la sección posterior; donde destacan los biomarcadores amiloidosis en el cerebro o del fluido cerebroespinal.
– Enfermedad de Alzheimer Mixta: cuya incidencia cursa con los requisitos diagnósticos de la Enfermedad de Alzheimer junto con otros trastornos tales como una enfermedad cerebrovascular o la enfermedad de cuerpos de Lewy.
– Estados preclínicos de la Enfermedad de Alzheimer: en donde existe evidencia de amiloidosis in vivo del cerebro, o individuos cuyas familias tienen la mutación autosómica dominante de la Enfermedad de Alzheimer.
– Alzheimer patológico: con presencia de placas seniles y ovillos neurofibrilares, con pérdida de las sinapsis neuronales, y defectos amiloides en la corteza vascular cerebral.
– Deterioro cognitivo leve, donde no existe un carácter biológico clínico, aunque hay sintomatología medible. Esas personas pueden sufrir de Enfermedad de Alzheimer, pero no hay evidencia que lo diferencie del envejecimiento normal.
Una vez identificadas las distintas formas en que se puede expresar la enfermedad de Alzheimer, se recogieron todos los biomarcadores que hasta ahora se conocen, en concreto se analizaron hasta 30 diferentes, en los que se incluía la presencia de otros trastornos como los cuerpos de Lewy, Hipertensión, Diabetes o Depresión entre otros. Además de ciertos factores que se ha comprobado que correlacionan con ello como por ejemplo la obesidad, la inflamación, el fumar tabaco…
De cada uno de estos 30 biomarcadores se estableció el porcentaje de su presencia en la enfermedad de Alzheimer y se realizó un diseño matemático donde se buscaba un modelo predictivo válido. Los resultados informan que no existe un modelo único y válido para todos los casos, teniendo que ser separados estos en función del tipo de Alzheimer; así la presencia de depresión, obesidad o el consumo de tabaco explican hasta el 46% de la fase promódica y mixta de la enfermedad de Alzheimer.
Ante la presencia de alteraciones en las actividades de la vida diaria, se tiene un 99% de sufrir Deterioro cognitivo leve; y por encima del 50% de sufrir la Enfermedad de Alzheimer a excepción de la Atípica y la Patológica. En el caso de las alteraciones en Ab, Tau APP, APOE4 y desórdenes vasculares se tiene un 100% de sufrir la Enfermedad de Alzheimer a excepción de la Atípica, la Patológica y el Deterioro cognitivo leve.
Entre las limitaciones del estudio está que no se ha llevado a cabo ninguna prueba con pacientes para corroborar sus resultados, más allá de constatar lo que se recoge en la bibliografía científica. Igualmente, que se produzca la presencia de variables a la vez no indica que todas sean necesarias, ni causas ya que alguna puede ser origen de otra, por lo que no resulta un modelo viable sin reducir el número de variables incluidas en el mismo.
