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La voz podría convertirse en una nueva herramienta para seguir la evolución de la ELA desde el domicilio

Saber cómo evolucionará la enfermedad es una de las preguntas más frecuentes que se plantean las personas con esclerosis lateral amiotrófica (ELA) y sus familias tras el diagnóstico. A pesar de los avances de los últimos años, aún resulta difícil predecir con precisión cuál será la evolución de cada caso.

Ahora, dos investigaciones con participación del Hospital Universitario de Bellvitge y el Instituto de Investigación Biomédica de Bellvitge (IDIBELL) aportan nuevas herramientas para comprender mejor esta diversidad y avanzar hacia una medicina de precisión en la ELA, con estrategias de seguimiento e investigación adaptadas a las características de cada persona.

Coincidiendo con el Día Mundial de la ELA, que se celebra cada 21 de junio, los estudios de Bellvitge muestran cómo la combinación de biomarcadores biológicos y tecnologías digitales puede ayudar a anticipar mejor la evolución de la enfermedad y facilitar un seguimiento más personalizado.

“La gran pregunta que nos hacen las personas con ELA es qué ocurrirá a partir de ahora. Todavía no podemos responderla con exactitud, pero cada vez disponemos de más herramientas para comprender mejor las distintas formas de presentación de la enfermedad y adaptar la atención sanitaria”, explica la Dra. Mònica Povedano, coordinadora de la Unidad Funcional de Motoneurona del Hospital de Bellvitge y miembro del grupo de investigación en Enfermedades Neurológicas y Neurogenética del IDIBELL.

La ELA no es igual para todos

Aunque comparten un mismo diagnóstico, las personas con ELA pueden presentar evoluciones muy diferentes. Mientras que en algunos casos la progresión es relativamente lenta, en otros la pérdida funcional avanza de forma más rápida.

Para comprender mejor estas diferencias, un estudio publicado recientemente en la revista Brain Pathology ha analizado cientos de proteínas presentes en el líquido cefalorraquídeo de personas con ELA en el momento del diagnóstico. Los resultados muestran que las formas más agresivas de la enfermedad presentan firmas moleculares específicas relacionadas con procesos inflamatorios, alteraciones de los mecanismos de protección celular y cambios en la comunicación entre neuronas.

La investigación identifica también la proteína CXCL7 como un posible biomarcador complementario a los neurofilamentos, actualmente el marcador pronóstico más consolidado en la ELA. El equipo investigador considera que este tipo de herramientas podrían contribuir en el futuro a estratificar mejor a las personas afectadas, personalizar el seguimiento clínico y mejorar el diseño de los ensayos clínicos.

El seguimiento desde casa, una nueva fuente de información clínica

La medicina personalizada en la ELA no depende únicamente de los biomarcadores. Otra línea de investigación explora el potencial de las tecnologías digitales para obtener información continua sobre la evolución de la enfermedad desde el domicilio.

Un estudio internacional publicado en Annals of Clinical and Translational Neurology ha evaluado distintas herramientas digitales que permiten a las personas con ELA realizar pruebas de voz, movilidad, función respiratoria y habilidad manual desde casa. Los resultados muestran que algunas de estas medidas, especialmente las relacionadas con la voz, reflejan de forma fiable el estado funcional de las personas participantes.

Estas tecnologías podrían facilitar un seguimiento más frecuente y menos invasivo, reducir la carga asociada a los desplazamientos y favorecer una participación más sencilla en estudios clínicos y proyectos de investigación.

Hacia una medicina de precisión en la ELA

“El futuro de la atención a la ELA pasará por integrar distintas fuentes de información: biomarcadores biológicos, datos genéticos, tecnologías digitales y valoración clínica especializada”, apunta la Dra. Povedano.

El objetivo es construir modelos capaces de predecir mejor la evolución individual de cada persona, facilitar la toma de decisiones asistenciales y acelerar el desarrollo de nuevos tratamientos dirigidos a subgrupos específicos de la enfermedad. 

“Hoy sabemos que la ELA es mucho más heterogénea de lo que pensábamos hace unos años. Comprender esta diversidad es imprescindible para ofrecer una atención más precisa y avanzar hacia tratamientos realmente personalizados”, destaca la neuróloga e investigadora de Bellvitge.

Un referente en ELA

La Unidad Funcional de Motoneurona del Hospital Universitario de Bellvitge es una de las principales unidades de referencia en ELA en Europa y atiende aproximadamente al 80 % de las personas con esta enfermedad en Cataluña. La unidad integra profesionales de neurología, neumología, rehabilitación, nutrición, psicología, trabajo social, enfermería especializada y cuidados paliativos para ofrecer una atención multidisciplinar a lo largo de todas las fases de la enfermedad.

Su actividad asistencial se complementa con una intensa actividad investigadora desarrollada en el marco de REMMA (Investigación en Enfermedades Minoritarias del Adulto), un programa impulsado por el IDIBELL con la implicación del Hospital Universitario de Bellvitge y el Instituto Català d’Oncologia para acelerar la investigación traslacional y la innovación en enfermedades minoritarias.

Referencias bibliográficas

Roca-Pereira S, López-Sampere Y, Mengod-Soler P, Peña-Fonteboa M, Marco C, Caravaca-Puchades A, et al. Proteomic profile of CSF obtained at the time of diagnosis determines amyotrophic lateral sclerosis progression and survival: CXCL7 levels in disease prognosis and survival. Brain Pathology. 2026. e70089. https://doi.org/10.1111/bpa.70089

10. Mueller, V. Vallejo, M. P. Panadés, et al., “Evaluation of Digital Technologies for Home-Based Assessment in People With Amyotrophic Lateral Sclerosis,” Annals of Clinical and Translational Neurology (2026): 1–11, https://doi.org/10.1002/acn3.70429.

Permite a los cardiólogos intervencionistas recibir información detallada para evaluar la morfología, la placa y los detalles de las lesiones

Siemens Healthineers ha presentado, la primera solución del sector que abarca todo el flujo de trabajo de una intervención coronaria percutánea (ICP) guiada por tomografía computarizada coronaria (TC), un procedimiento mínimamente invasivo destinado a restaurar el flujo sanguíneo al corazón; en el Curso Europeo sobre Intervenciones Cardiovasculares Percutáneas (EuroPCR) de este año.

La combinación de Syngo.CT Coronary Cockpit y Syngo PCI Connect cubre todo el proceso de diagnóstico, gracias a el análisis de placa, la planificación y la guía del procedimiento, se permite la transferencia fluida de imágenes preoperatorias de TC a la sala de de hemodinámica. Esto proporciona a los cardiólogos intervencionistas información valiosa sobre la morfología, la placa y los detalles de las lesiones, y permite una planificación estratégica de la intervención, desde la disponibilidad de la sala de hemodinámica hasta los recursos y el personal necesarios en la intervención, reduciendo así la complejidad.

La ICP tradicional se basa en angiografía invasiva bidimensional para visualizar las arterias coronarias, lo que puede subestimar la morfología de la placa y la complejidad vascular, haciendo menos precisas la selección del tamaño y la ubicación del stent. Estas limitaciones contribuyen a procedimientos más largos, mayor exposición a la radiación para el personal y los pacientes, y, ocasionalmente a ambigüedades en la evaluación de las lesiones.

Es por eso, que la ICP guiada por TC está ganando impulso. La angiografía coronaria por TC (CCTA) preoperatoria, permite tomar muchas más decisiones antes de que el paciente entre en la sala de hemodinámica. Gracias a este avance, en lugar de encontrarse con hallazgos inesperados durante el procedimiento, el cardiólogo ya conoce detalladamente la anatomía.

Las imágenes de TC, obtenidas mediante una TC de conteo de fotones, proporcionan la base para una visualización tridimensional detallada de la anatomía vascular, las características de la placa y las métricas de planificación del stent, permitiendo a los especialistas entrar en la sala de hemodinámica con mucha mayor claridad.

La solución de Siemens Healthineers cubre el flujo de trabajo completo de ICP guiada por TC mediante la integración de Syngo.CT Coronary Cockpit en la plataforma Syngo.via y Syngo PCI Connect en los nuevos sistemas de angiografía Artis. Basándose en los datos de TC, se puede mostrar la visión anatómica general, la información sobre la placa y las dimensiones de la luz vascular, así como vistas simultaneas y marcadores para los stents planificados.

La visualización intuitiva en la gran pantalla del sistema Artis proporciona orientación durante las intervenciones y pone toda la información relevante al alcance del especialista. El arco en C y las imágenes de TC se sincronizan automáticamente, lo que significa que cuando el arco en C se mueve, la imagen de TC lo sigue.

Una característica única es que esta sincronización funciona en ambos sentidos. Cuando el cardiólogo intervencionista ajusta la imagen de TC para obtener la mejor visualización posible del vaso, esa angulación precisa se transmite al arco en C, que se desplaza automáticamente a dicha posición mediante un movimiento del joystick.

“Ahora que tenemos la capacidad de realizar ICP guiadas por TC, podemos integrar información valiosa procedente de la TC en nuestro sistema de angiografía en la sala de hemodinámica”, afirma Samuel Tobias Sossalla, director de cardiología de la Clínica Kerckhoff de Bad Nauheim y del Hospital Universitario de Giessen, Alemania. “Podemos definir nuestra estrategia de ICP de antemano y planificar mucho mejor nuestros recursos. Durante el procedimiento vemos esta información sincronizada con las angulaciones correspondientes, lo que nos ayuda a tratar con mayor precisión”, añade.

Por otro lado, Doris Pommi, responsable de Cardiovascular Care en Siemens Healthineers, asegura: “estamos extremadamente orgullosos de ser los primeros del sector en ofrecer un flujo de trabajo perfectamente integrado para ICP guiada por TC. Incorporar esta información relevante derivada de la TC al procedimiento es como encender la luz en la sala de hemodinámica, en beneficio tanto de los clínicos como de sus pacientes. Con nuestras nuevas aplicaciones mejoramos significativamente el manejo de la enfermedad arterial coronaria”, agrega.

Es importante mencionar que estos productos todavía están en proceso de aprobación y su disponibilidad podría cambiar. No están disponibles en todos los países y, de hecho, Syngo.CT Coronary Cockpit no se comercializa en Estados Unidos.

El trabajo del Instituto de Neurociencias (CSIC-UMH) permitiría reducir de 40 minutos a menos de 10 el tiempo de la prueba diagnóstica, manteniendo un alto nivel de precisión

Dos investigadores del Instituto de Neurociencias (IN), centro mixto del Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC) y la Universidad Miguel Hernández de Elche (UMH), han desarrollado una nueva estrategia basada en inteligencia artificial y simulaciones computacionales que permite obtener información detallada del cerebro de forma más rápida a partir de resonancias magnéticas con menos datos de los habituales. El método, publicado en la revista Communications Medicine, consigue reducir hasta un 90% el tiempo necesario para ciertas resonancias avanzadas manteniendo un alto nivel de precisión, lo que abre la puerta a técnicas de diagnóstico por imagen (neuroimagen) más eficientes y accesibles en el entorno clínico.

En la actualidad, para procesar las resonancias cerebrales avanzadas, investigadores y médicos suelen depender de grandes cantidades de imágenes del paciente, que debe permanecer inmóvil dentro de un escáner entre 30 y 60 minutos. Solo recientemente han comenzado a aparecer sistemas de inteligencia artificial entrenados con enormes colecciones de resonancias magnéticas de pacientes, datos difíciles de recopilar y que además plantean preocupaciones sobre la privacidad.

Ahora, este estudio propone un cambio de enfoque en el uso de la inteligencia artificial (IA) aplicada a la neuroimagen. En lugar de entrenar los modelos con datos reales de pacientes, el equipo ha utilizado un modelo basado en la física del proceso de difusión en el tejido cerebral para generar simulaciones que imitan de forma realista las resonancias magnéticas de pacientes reales. A partir de estos datos, se entrenan redes neuronales —sistemas computacionales inspirados en las neuronas biológicas— que permiten ajustar parámetros del modelo para que actúen como biomarcadores del estado del tejido, utilizando un número muy reducido de imágenes de resonancia magnética.

“Reducir el tiempo de adquisición necesario permite incorporar técnicas de resonancia mucho más avanzadas, lo que se traduce en una mayor cantidad de información clínica disponible para el personal médico”, explica la investigadora del CSIC Silvia De Santis, que lidera el laboratorio Biomarcadores de Imaging Traslacional en el IN.

Este enfoque también reduce los sesgos asociados a los conjuntos de datos clínicos tradicionales. “El uso de simulaciones nos permite generar tantos datos como necesitemos, sin depender de la disponibilidad de pacientes y evitando problemas de privacidad”, añade el investigador Maximilian Eggl, que lidera la línea de investigación Biomarcadores de la estructura y función cerebral inspirados en IA en el IN.

Menos tiempo de escáner, más información

La metodología se apoya en técnicas avanzadas de resonancia magnética (diffusion-weighted MRI), que permiten estudiar de forma no invasiva el movimiento del agua en el tejido cerebral y, con ello, obtener información sobre su microestructura. A partir de estas señales, el sistema de inteligencia artificial desarrollado en el IN reconstruye detalles del tejido cerebral de manera muy eficiente.

Uno de los resultados más relevantes del trabajo es la reducción drástica del número de mediciones necesarias. “Hemos visto que nuestra red, entrenada completamente con simulaciones, es capaz de obtener una precisión muy alta utilizando solo un 10% de los datos”, señala Eggl. “Esto puede tener un impacto directo en la clínica, especialmente en hospitales con listas de espera muy largas”, añade el investigador.

En la práctica, este avance podría traducirse en una reducción significativa del tiempo de escaneo: “Imagínate pasar de 40 minutos a unos 8 aproximadamente para obtener la misma información. Este procedimiento permitiría aumentar el número de pacientes atendidos en el mismo tiempo y hacer el sistema mucho más eficiente”, coinciden ambos investigadores.

Diagnóstico precoz en enfermedades neurodegenerativas

El enfoque también abre nuevas posibilidades en el estudio de enfermedades neurodegenerativas como el alzhéimer, que presentan una fase preclínica muy prolongada, de hasta dos décadas, en la que no aparecen síntomas visibles. “El diagnóstico clínico de las patologías degenerativas sigue basándose en técnicas desarrolladas hace más de 30 años, mientras que la incorporación de avances generados en laboratorio continúa siendo un gran desafío. Este nuevo enfoque permitiría obtener información más detallada y, con ello, mejorar el diagnóstico de estas enfermedades”, explica De Santis.

Además, el sistema permite reanalizar datos de resonancia magnética adquiridos hace décadas, que hasta ahora habían quedado limitados por las tecnologías disponibles en su momento. Gracias a la nueva aproximación basada en simulaciones, estos datos pueden reinterpretarse para extraer nueva información relevante sobre enfermedades neurológicas.

Este trabajo ha sido posible gracias a la financiación de la Fundación “la Caixa”; la Agencia Estatal de Investigación (AEI) – Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades; el Programa Severo Ochoa para Centros de Excelencia; la subvención de la Generalitat Valenciana para la contratación de investigadoras e investigadores doctores de excelencia (CIDEGENT 2021); y el Pasqual Maragall Researchers Programme (PMRP) de la Fundación Pasqual Maragall.

En el proyecto NextGen se integran datos genómicos y clínicos en sistemas de inteligencia artificial (IA) para revolucionar la prevención, el diagnóstico y el tratamiento de las enfermedades cardiovasculares

El equipo del proyecto NextGen(se abrirá en una nueva ventana), financiado con fondos europeos, está transformando la cardiología al fusionar secuencias genómicas con datos clínicos en un «tejido digital» seguro. Este avance permite que los modelos de IA ofrezcan tratamientos verdaderamente personalizados a pacientes con cardiopatías de toda Europa.

Las enfermedades cardiovasculares siguen siendo la principal causa de muerte en el mundo, pero los tratamientos actuales siguen basándose en un enfoque único. En NextGen, que se puso en marcha en 2024, se trabaja para cambiar esta situación. Mediante la integración de múltiples tipos de datos procedentes de distintas fuentes en sistemas avanzados de IA, se pretende transformar la forma en que se previenen, diagnostican y tratan las afecciones cardíacas.

El camino hacia la interoperabilidad

El principal reto que se aborda en NextGen es la fragmentación de los datos. En la actualidad, la información esencial del paciente existe en compartimentos estancos: las secuencias genómicas en una base de datos, las imágenes cardíacas en otra y el historial clínico en otra más. Además, las estrictas leyes de protección de la intimidad y la incompatibilidad de formatos de datos dificultan aún más la creación de perfiles completos de los pacientes. El consorcio NextGen está desarrollando un conjunto de herramientas para eliminar estos obstáculos, crear un entorno interoperable en el que puedan coexistir de forma segura diversos tipos de datos y permitir a los médicos tomar decisiones más informadas y específicas para cada paciente.

El núcleo de esta iniciativa es la creación de un tejido digital. Al combinar datos genómicos con imágenes cardíacas e historiales clínicos en un único sistema interoperable, el proyecto proporciona la base segura y de alta calidad necesaria para entrenar modelos cardiovasculares robustos de IA. Steffen Petersen, catedrático de la Universidad Queen Mary de Londres, entidad socia del proyecto NextGen, lo explica en una nota de prensa(se abrirá en una nueva ventana) publicado en el sitio web de la Sociedad Europea de Cardiología: «Los médicos se basan en una amplia gama de información clínica para diagnosticar enfermedades, predecir riesgos, orientar el tratamiento y controlar los resultados. Sin embargo, la ciencia de los datos sanitarios aún no ha captado plenamente el poder de los datos multimodales, como síntomas, signos, electrocardiogramas, análisis de sangre e imágenes. Reunir estos datos es crucial para avanzar en la innovación sanitaria basada en datos, y NEXTGEN representa un gran paso adelante».

Las herramientas NextGen garantizarán que los datos sanitarios sigan siendo significativos y utilizables en distintos sistemas hospitalarios y países sin perder su contexto clínico original. También se hace especial hincapié en la privacidad y la gobernanza de los datos, lo que significa que los investigadores podrán compartir y utilizar los conjuntos de datos cardiovasculares pertinentes sin transferir ni exponer información sensible de los pacientes. Esta interoperabilidad segura es especialmente importante a medida que los sistemas sanitarios europeos se interconectan cada vez más.

Centrado en el paciente y ético por diseño

Los miembros del consorcio se centran en establecer normas para la reutilización de datos y la privacidad, lo que garantizará que la confianza del paciente siga siendo primordial a medida que se amplían las capacidades de la sanidad digital. Por tanto, se está integrando las restricciones éticas adecuadas directamente en el sistema, lo que creará salvaguardias integradas que garanticen un uso responsable de los datos y que den a los pacientes un mayor control sobre su información.

El equipo del proyecto tiene en marcha varios programas piloto en el mundo real, en los que participan cinco centros clínicos colaboradores que trabajan juntos dentro de una red especializada. En los proyectos piloto se demostrará la eficacia de las herramientas de NextGen (NEXT GENERATION TOOLS FOR GENOME-CENTRIC MULTIMODAL DATA INTEGRATION IN PERSONALISED CARDIOVASCULAR MEDICINE) y su potencial como solución para la aplicación eficaz de la medicina personalizada en toda Europa.

Dado que las nefropatías crónicas afectan a más de 100 millones de europeos y cuestan unos 140 000 millones EUR al año, en EU-TRAIN se contribuye a hacer frente a la urgente necesidad de disponer de diagnósticos más precisos

Para los pacientes con insuficiencia renal terminal, un trasplante de órgano puede ser su mejor esperanza de recuperación. Sin embargo, a pesar de avances médicos como los fármacos inmunosupresores, alrededor del 10 % de los trasplantes renales son rechazados en el primer año, afirma Maud Racapé, del Instituto Nacional de Salud e Investigación Médica de Francia(se abrirá en una nueva ventana).

«Con tantos factores en juego, predecir el rechazo es todo un reto —declara Racapé, coordinadora del proyecto EU-TRAIN(se abrirá en una nueva ventana) —. Nuestra herramienta EU-TRACER utiliza datos clínicos, del sistema inmunitario, genéticos y biomarcadores pertinentes para cuantificar los riesgos individuales».

EU-TRACER, accesible a través de una interfaz web segura, ayuda a los médicos a evaluar a los pacientes al instante para detectar signos tempranos de rechazo, junto con un riesgo alto o bajo de complicaciones, a fin de evitar procedimientos invasivos innecesarios.

«Incorporar biomarcadores no invasivos y datos de expresión génica a los parámetros asistenciales podría mejorar la precisión de la predicción en torno a un 30 %», añade Racapé.

Datos multidimensionales para la estratificación del riesgo

En EU-TRAIN se combinó una base de datos existente de más de cinco mil receptores de trasplantes renales con nuevos datos extraídos de dos estudios de pacientes.

En el primero, con técnicas de aprendizaje automático y modelos estadísticos avanzados se analizaron miles de datos de 554 pacientes para determinar si los biomarcadores nuevos y los ya identificados podían ayudar a predecir el rechazo del trasplante.

«Muchos de los biomarcadores probados, fundamentados por resultados publicados previamente(se abrirá en una nueva ventana), no mejoraron considerablemente las predicciones de rechazo en comparación con el control habitual, lo que subraya la importancia de las pruebas en el mundo real —señala Racapé—. La excepción fueron los CD4, una proteína que activa otras células inmunitarias, junto con los llamados “anticuerpos anti-HLA donante específicos circulantes”, anticuerpos sanguíneos que atacan las proteínas de los órganos trasplantados».

Aprovechar la medicina de precisión basada en la inteligencia artificial

Estos resultados sirvieron de base para el segundo estudio en el que se probó la herramienta EU-TRACER con inteligencia artificial (IA) para evaluar si el control guiado por biomarcadores reducía de forma segura el número de biopsias realizadas durante el primer año del trasplante.

El algoritmo de la herramienta, basado en una selección de parámetros clínicos, biológicos e inmunológicos pertinentes para la predicción del rechazo —incluido un nuevo y prometedor biomarcador no invasivo denominado ADN libre de células derivadas del donante (dd-cfADN)—, se aplicó a 342 pacientes nuevos de trasplante renal.

«En lugar de que los médicos tengan que revisar por separado las historias clínicas, el algoritmo agrega los parámetros más predictivos», explica Racapé.

En comparación con un grupo de control con control de compatibilidad habitual, el 64 % de las biopsias se cancelaron en el grupo EU-TRACER. Hubo tasas similares de rechazo, función renal, pérdida de órganos del donante y muerte entre ambos grupos. «Estos resultados demuestran que la herramienta EU-TRACER puede utilizarse con seguridad para evitar las biopsias invasivas realizadas por protocolo», señala Racapé.

De la investigación al uso clínico

Dado que las enfermedades renales crónicas afectan a más de 100 millones de europeos y suponen unos costes sanitarios anuales de 140 000 millones EUR(se abrirá en una nueva ventana), en EU-TRAIN se contribuye a abordar la urgente necesidad de diagnósticos más precisos y tratamientos eficaces.

En términos más generales, el proyecto contribuye a las iniciativas europeas de avance de la medicina personalizada(se abrirá en una nueva ventana) para mejorar los resultados de la atención sanitaria.

El equipo está ampliando ahora el estudio de impacto EU-TRACER para evaluar si la herramienta puede evitar también las biopsias por sospecha de rechazo de órganos. Mientras tanto, EU-TRACER se seguirá validando en poblaciones de pacientes más amplias y diversas, con nuevos biomarcadores incorporados a sus modelos predictivos.

«Nuestra visión es ampliar la plataforma a otros trasplantes de órganos —ya está en marcha en los trasplantes cardíacos— para ayudar a establecer la medicina de precisión basada en datos como pauta en la atención de trasplantes», concluye Racapé.

El nuevo centro SINAPSICO analizará el impacto de la inteligencia artificial, las redes sociales y nuevas tecnologías en el comportamiento humano

La Universidad Francisco de Vitoria ha presentado el Instituto de Neurociencias y Psicología Social Aplicada (SINAPSICO), un nuevo centro integrado en la Facultad de Educación y Psicología que nace con el objetivo de trasladar la investigación en neurociencia y psicología a la intervención social.

El instituto, dirigido por Román Darío Moreno Fernández, se orienta a generar conocimiento riguroso sobre los mecanismos biológicos y psicológicos del comportamiento humano desde una perspectiva multidisciplinar, con una clara vocación de servicio a la sociedad. “Su fin es conectar conocimientos de ciencias básicas como la biología o la neurociencia con realidades sociales”, ha explicado su director durante el acto de presentación.

En esta línea, la vicerrectora de Profesorado y Modelo Formativo, María Lacalle, destacó la trayectoria de la Facultad de Educación y Psicología como base de este nuevo proyecto: “Saben combinar muy bien la excelencia académica, el compromiso investigador y una clara orientación a la transferencia de conocimiento y al servicio a la sociedad”.

Un enfoque integral de la persona

SINAPSICO parte de una concepción antropológica que entiende a la persona como una realidad bio-psico-social y espiritual. Desde esta mirada, el instituto sobre Neurociencias y Psicología Social Aplicada abordará tanto la investigación como la docencia y la divulgación, con especial atención a la aplicación práctica del conocimiento en contextos reales.

Realidad virtual y ejercicio físico: nuevas herramientas de intervención

Con motivo de su puesta en marcha, la UFV organizó una primera mesa redonda bajo el título “De la evidencia a la práctica: realidad virtual y ejercicio físico como herramientas de intervención en jóvenes”, centrada en la innovación aplicada a la salud mental.

La doctora Lucía Halty Barrutieta, directora de la Cátedra de Innovación y Salud Mental Digital de la Universidad Pontificia Comillas, explicó cómo la realidad virtual se está incorporando al diagnóstico psicológico: “Se utiliza la realidad virtual como ese reactivo emocional intentando generar escenarios estandarizados para apoyar un diagnóstico”.

Por su parte, la doctora Patricia Sampedro, directora del Grupo de Estudios Cognitivos y Psicofisiológicos en Adicciones de la Universidad Autónoma de Madrid, expuso los beneficios del ejercicio físico en jóvenes con consumo problemático de alcohol: “En un ciclorcómetro en bicicleta ya conseguíamos ver las mejoras cognitivas relacionadas con funciones del lóbulo frontal como la atención sostenida o la fluidez verbal”.

El doctor Carlos Benedicto (Asociación GINSO), coordinador técnico de centros, abordó el uso de estas herramientas en contextos de intervención con menores con conductas agresivas, destacando avances en reconocimiento emocional y autorregulación: “Vamos viendo cosas, para mí la más entrañable es que los propios menores nos piden los dispositivos”.

Inteligencia artificial y salud mental: un nuevo campo de estudio

La segunda mesa redonda, titulada “Nuevos retos para la salud mental: uso de redes sociales e inteligencia artificial conversacional”, analizó el impacto de estas tecnologías en el comportamiento humano.

La doctora Inés Abalo Rodríguez, profesora del Grado en Psicología de la UFV, explicó el enfoque del instituto, centrado en una ciencia con valores: “Para hacer de la ciencia algo riguroso, el objetivo es poner los valores en el centro para dejar claro desde qué valores se está operando”. Entre estos principios destacó la justicia epistémica y la atención a colectivos infrarrepresentados: “Este instituto se caracteriza por poner el foco en grupos que pasan a un segundo plano”.

En este contexto, la doctora Rebeca Pardo Cebrián (UNED), psicóloga sanitaria y cofundadora de ITEC Psicología, analizó los factores que explican el uso intensivo de herramientas conversacionales: “Es muy bueno haciéndote sentir valorado, querido, validado y escuchado. Y está disponible 24/7. Y no tienes que hacer el esfuerzo de escucharla de vuelta”.

Por su parte, el doctor José María Ruiz Sánchez de León, director de LOGICORTEX® y del Laboratorio de Neuropsicología Traslacional de la Universidad Complutense de Madrid, advirtió sobre los paralelismos con las adicciones comportamentales: “El problema no está en charlar un rato con la IA sobre cómo estoy tomando decisiones de mi carrera profesional, el problema es cuando no consultarle algo a la IA está suponiendo un malestar, porque esa conducta se ha vuelto compulsiva”.

Un momento histórico sin precedentes

Como reflexión final, la doctora Abalo Rodríguez contextualizó el impacto del actual desarrollo tecnológico: “Estamos en un momento histórico, que no tiene antecedentes en la historia de la humanidad. A lo largo de la humanidad ha habido cambios tecnológicos revolucionarios, ha habido cambios paradigma en la estructura de las comunidades científicas, ha habido cambios sociales, pero nunca ha pasado que se dieran a la vez a una velocidad que supera lo que podemos comprender que es lo que está pasando con la inteligencia artificial”.

Un instituto al servicio de la sociedad

Con la creación del Instituto de Neurociencias y Psicología Social Aplicada (SINAPSICO), la Universidad Francisco de Vitoria refuerza su compromiso con una investigación que no solo genera conocimiento, sino que lo proyecta hacia la sociedad. El nuevo instituto aspira a convertirse en un espacio de referencia para comprender el comportamiento humano desde una mirada integral y para desarrollar respuestas que contribuyan de manera efectiva a los desafíos sociales contemporáneos.

Pie de foto: Román Darío Moreno Fernández, director del nuevo Instituto de Neurociencias y Psicología Aplicada (SINAPSICO)