- La resonancia magnética funcional (fMRI) se ha utilizado como una herramienta principal para medir la actividad cerebral, pero investigaciones recientes plantean dudas fundamentales sobre la precisión de su interpretación
- Los resultados del estudio confirman que no existe una relación generalmente válida entre los cambios en la concentración de oxígeno medidos por MRI y la actividad neuronal real
- En los experimentos, en alrededor del 40% de los casos la señal de fMRI aumentó aunque la actividad cerebral disminuyó; a la inversa, también se observaron casos en los que la señal disminuyó mientras la actividad aumentaba
- Se observó que el cerebro satisface su demanda energética extrayendo oxígeno de manera más eficiente de la sangre existente sin aumentar el flujo sanguíneo
- Este hallazgo marca un punto de inflexión importante para la forma de interpretar la investigación sobre trastornos mentales y neurológicos, y para el desarrollo de modelos basados en el metabolismo energético cerebral
Colapso de las suposiciones previas sobre la interpretación de la señal fMRI
- Durante unos 30 años, la fMRI ha sido una herramienta central en la investigación del cerebro, pero investigadores de TUM y FAU demostraron que su interpretación podría no reflejar la actividad neuronal real
- El estudio fue publicado en Nature Neuroscience
- Se confirmó que no existe una correlación universal entre el contenido de oxígeno medido por MRI y la actividad neuronal
- Los resultados experimentales mostraron que en alrededor del 40% de los casos un aumento en la señal de fMRI se asoció, de hecho, con una disminución de la actividad cerebral
- A la inversa, también se hallaron casos en los que una disminución de la señal coincidió con un aumento de la actividad
- Esto revela que la suposición tradicional de “aumento de actividad → aumento del flujo sanguíneo → satisfacción de la demanda de oxígeno” era errónea
Diseño experimental y método de medición
- El equipo de investigación hizo que más de 40 participantes sanos realizaran diversas tareas, como cálculo mental y recuerdo de memorias autobiográficas
- Al mismo tiempo, midieron el consumo real de oxígeno mediante una nueva técnica de MRI cuantitativa
- Los resultados variaron según la tarea y la región cerebral, y se confirmó que un aumento en el consumo de oxígeno no conduce a un aumento del flujo sanguíneo
- Por ejemplo, en las regiones relacionadas con el cálculo, aumentó la eficiencia de extracción de oxígeno sin cambios en el flujo sanguíneo
- Es decir, el cerebro satisface su demanda energética sin aumentar el volumen de flujo sanguíneo
Impacto en la investigación de enfermedades cerebrales
- Los estudios previos que usan cambios en el flujo sanguíneo como indicador de activación neuronal necesitan ser reevaluados
- Esto plantea la posibilidad de errores de interpretación en investigaciones sobre trastornos mentales y neurológicos como la depresión o el Alzheimer
- En particular, en personas mayores o pacientes con enfermedades vasculares que presentan cambios vasculares, los valores medidos podrían reflejar diferencias vasculares y no defectos neuronales
- Resultados previos en estudios con animales también respaldan esta línea de hallazgos
Propuesta de un nuevo enfoque de análisis
- El equipo propone combinar el enfoque tradicional de MRI con mediciones cuantitativas
- Esto podría convertirse en la base para construir modelos cerebrales basados en energía en el futuro
- En lugar de simples mapas de activación, podría avanzarse hacia análisis que muestren el oxígeno y la energía realmente consumidos en el procesamiento de información
- Esto abre la puerta a identificar con valores absolutos los cambios en el metabolismo energético asociados con el envejecimiento, los trastornos mentales y las enfermedades neurodegenerativas
Contexto de la investigación e información de publicación
- La investigación se llevó a cabo en el Neuro-Head Center del Hospital Universitario TUM
- Recibió apoyo de una Starting Grant del Consejo Europeo de Investigación (ERC)
- Artículo: BOLD signal changes can oppose oxygen metabolism across the human cortex,
Nature Neuroscience, 12 de diciembre de 2025, DOI: 10.1038/s41593-025-02132-9
1 comentarios
Opiniones en Hacker News
Hace tiempo trabajé en una startup de investigación de BMI y tuve experiencia usando equipos costosos de medición de señales neuronales como EEG y fMRI
Rápidamente me di cuenta de que la relación señal-ruido (SNR) era tan baja que la reproducibilidad era casi imposible
Vi un artículo que afirmaba predecir con deep learning las imágenes que una persona estaba imaginando a partir de señales de fMRI, y cuando pregunté: “si el deep learning encuentra patrones incluso en ruido aleatorio, ¿no será overfitting?”, no hubo una respuesta clara
Un mes después salieron artículos del tipo “la IA ahora lee tus pensamientos”, y me pareció absurdo
Por eso, cuando alguien dice “el mindfulness cambia las ondas cerebrales”, suelo responder “si está basado en estudios con EEG, es difícil confiar mucho”
Claro, en lo personal siento que sí ayuda
Lo importante es tratar el movimiento y el ruido fisiológico como problemas de primer orden, y aplicar criterios estrictos de calidad de datos
Me parece una conclusión que generaliza demasiado el problema del overfitting en deep learning
En cambio, no está claro si la fMRI tiene ese nivel de calidad de señal
Si el diseño experimental estuvo bien hecho, incluso sin mucho conocimiento de fMRI podría verse como un resultado interesante
Este paper sostiene que el flujo sanguíneo en sí no refleja de manera útil la actividad cerebral
Recuerdo que en la maestría leí un paper donde detectaban actividad cerebral estadísticamente significativa en un salmón muerto
En ese momento pensé: “esto da para un Ig Nobel”
Mostraba que, si no se aplican correcciones estadísticas adecuadas en fMRI, pueden aparecer falsos positivos, y en 2012 recibió un premio Ig Nobel
Como ingeniero de software en este campo, entiendo que este estudio intenta validar la señal BOLD existente con otra técnica de MRI
Pero ambas técnicas pasan por múltiples supuestos estadísticos y etapas de procesamiento de datos, y ese proceso en sí implica incertidumbre
Por ejemplo, hacer algo arbitrario como “si la señal es muy áspera, suavizarla con un filtro gaussiano”
Por eso me cuesta afirmar de forma tajante que “la señal B demuestra que la señal A no refleja actividad cerebral real”
El paper también dice que, al no tener escáner PET, usaron MRI cuantitativa como sustituto
Para una validación real habría que repetir el experimento con varias modalidades múltiples, como fMRI y PET
TUM sí tiene equipo PET (enlace)
Tengo entendido que se usa sobre todo con fines clínicos
Recuerdo que en posgrado en UCSD hubo mucha polémica por el paper de Ed Vul “Voodoo Correlations in Social Neuroscience”
Señalaba el problema de las correlaciones exageradas en estudios de fMRI, y al final se publicó con un título más moderado
Vul estaba en su primer año como profesor asistente, y me pareció un genio que desafió a todo un campo
Los papers y comentarios relacionados pueden verse aquí, aquí y aquí
La mayoría de los comentarios en este hilo parecen escritos por personas que no son expertas en imagenología
Hay mucho contenido influido por artículos de divulgación científica
La literatura ya existe, así que cada quien puede buscarla
Como mínimo estaría bien indicar papers o materiales para consultar
Tampoco me explicaron por qué me la hicieron
Este momento hace recordar el estudio de fMRI del salmón muerto (enlace)
Desde hace tiempo se viene señalando que la fMRI tiene una base científica inestable
Hoy las correcciones por pruebas múltiples como Bonferroni o FDR ya son procedimientos estándar
El póster real puede verse aquí
No me había dado cuenta de que ya había pasado tanto tiempo
Como noticia relacionada, hay un estudio que sugiere que los psicodélicos rompen el acoplamiento entre flujo sanguíneo y actividad neuronal en el cerebro
Esto pone en duda estudios previos que interpretaban un aumento del flujo sanguíneo en fMRI como un aumento de la activación cerebral
enlace
Pero en la práctica muchas veces se ignoraban factores simples como el movimiento corporal o respuestas fisiológicas
Viendo gente en estado alucinógeno en clubes, me daba la impresión de que su sistema vascular estaba excesivamente activado,
así que soy escéptico ante la idea de que “en estado psicodélico aumenta la conectividad cerebral”
En una investigación en la que participé durante la licenciatura, aceleramos el análisis de fMRI con MapReduce y GPU (enlace)
Fue en 2014, pero incluso ahora no parece que haya cambiado mucho
Es peligroso promocionar escaneos de fMRI o SPECT al público como si fueran herramientas de diagnóstico psiquiátrico
Médicos influencers como Dr. Amen venden escaneos de miles de dólares, pero la base científica es débil y por eso los seguros no los cubren
Si muestras imágenes cerebrales coloreadas, la gente tiende a confiar en ellas como si fueran científicas, pero eso se parece a una especie de frenología moderna no invasiva
Cuando trabajé hace 30 años en el Cognitive Neurophysiology Lab, estas cosas ya eran conocidas
Probablemente la intención de este paper sea recordárselo otra vez al público general
Por eso este tipo de discusión necesita repetirse ante el público
Por ejemplo, ¿podría deberse a procesos como la eliminación de desechos?
Claro, también existen misterios como factores no neuronales o respuestas con correlación negativa