Estudio y realización de un neuroprocesador biológico mediante cultivos de células de neuroblastoma humanas

Nace en Caravaca de la Cruz en 1985. En 2008 obtiene el título de Ingeniero en Telecomunicaciones por la Universidad Politécnica de Cartagena. A continuación cursa el máster en Tecnologías de la Información y las Comunicaciones en la Universidad Politécnica de Cartagena obteniendo el título de máster en el año 2009.  Paralelamente trabaja en el desarrollo de diversos proyectos de investigación en el ámbito de redes de comunicaciones (proyecto SEAMAX II) y electrónica (Desarrollo de un sistema retinomórfico en tiempo real sobre realidad aumentada de ayuda a la baja visión) hasta 2010. En el año 2010 obtiene una beca de la Fundación Séneca para realizar la tesis doctoral en la Universidad Politécnica de Cartagena, donde participa en actividades docentes en los años 2010 y 2011. Ha realizado estancias externas en la Universidad Miguel Hernández de Elche en los años 2011 y 2012. Posee comunicaciones en congresos nacionales e internacionales, así como publicaciones científicas en revistas de carácter nacional e internacional. Domina la lengua inglesa y tiene conocimientos de la lengua francesa.

Resumen de tesis

El uso de los sistemas nerviosos biológicos como elementos de cómputo convencional permitiría la hibridación entre la Neurociencia y la Computación. Este enfoque sinérgico puede proporcionar una comprensión más profunda de los procesos de percepción y puede ser utilizado para el diseño de nuevos dispositivos basados en paradigmas computacionales naturales.

Nuestros experimentos de aprendizaje se realizaron en cultivos neuronales que contienen 120,000 neuroblastomas humanos SY-5Y. Tales redes de cultivo de neuroblastomas mostraron que tienen configuraciones dinámicas, y que son capaces de desarrollarse y adaptarse funcional y morfológicamente en respuesta a la estimulación externa a través de una amplia gama de patrones de configuración.
El principal objetivo de este trabajo es analizar la capacidad de aprendizaje de cultivos celulares de neuroblastoma humano y definir patrones de estimulación capaz de modular la actividad neuronal en respuesta a estímulos externos. Este trabajo describirá el proceso de crecimiento células humanas de neuroblastoma sobre array de microelectrodos y trata de modificar la naturaleza fisiológica de las respuestas de estas células por la estimulación externa del cultivo. Se trata de mostrar que las grandes redes de neuroblastomas en cultivos son capaces de aprender: estableciendo numerosas conexiones dinámicas, con modificabilidad inducida por estímulos eléctricos.

Área de conocimiento

Matemáticas, Ciencias de la computación y tecnología informática, Tecnología electrónica y de las comunicaciones

Grupo de investigación

DISEÑO ELECTRONICO Y T.T.S.
Director: Jose Manuel Ferrández Vicente
Codirector: José Javier Garrigos Guerrero

Programa de doctorado

Tecnologías de la Información y las Comunicaciones

Período de Actividad

04/01/2010 - 03/01/2014

Estado de tesis

Defendida

Principales indicadores de producción científico/tecnológicos

1. J.M. Ferrández, V. Lorente,   F. delaPaz, J.M. Cuadra, J.R. Álvarez-Sánchez and E. Fernández, "A biological neuroprocessor for robotic guidance using a center of area method", NeuroComputing (2010), doi:10.1016/j.neucom.2010.07.018
2. D. de Santos, V. Lorente, F. delaPaz, J.M. Cuadra, J.R. Álvarez-Sánchez, E. Fernández and J.M. Ferrández, "A client-server architecture for remotely controlling a robot using a closed-loop system with a biological neuroprocessor", Robotics and Autonomous Systems (2010), doi: 10.1016/j.robot.2010.09.003
3. J.M. Ferrández, V. Lorente, F. DelaPaz, J.M. Cuadra, J.R. Álvarez, E. Fernández, "Response Calibration in Neuroblastoma Cultures over Multielectrode Array", Neurocomputing 2011, Vol. 15, pp. 85-105, JCR: 1.44Q2.
4. J.M. Ferrandez, V. Lorente, F. DelaPaz, J.M. Cuadra, J.R. Alvarez, E.Fernandez, “A Biological Neuroprocessor for Robotic Guidance using a Center of Area Method”, : Neurocomputing Volume 74, Issue 8, 15 March 2011, Pages 1229-1236.
5. J.M. Ferrández, V. Lorente, F. de la Paz y E. Fernández. “Training Biological Neural Cultures: Towards Hebbian Learning”. Neurocomputing 2012. http://dx.doi.org/10.1016/j.neucom.2012.09.031

Resultados mas destacados de la tesis doctoral

1. Diseño y construcción de un sistema multicanal de registro de la actividad eléctrica de poblaciones de células neuronales. 
2. Metodología para optimizar la fijación del cultivo neuronal a las matrices de electrodos.
3. Diseño de protocolos de estimulación eléctrica que permitan una respuesta asociativa de las células troncales, ante los estímulos suministrados, con objeto de que la estructura neuronal se adapte ante los patrones eléctricos suministrados, analizando de esta forma los patrones óptimos para la potenciación a largo y corto plazo (LTP, STP), y la plasticidad ante diversos estímulos, como tetanización (estimulación de alta frecuencia) o patrones de aprendizaje hebbianos.
4. Determinación de la respuesta de las células neuronales generadas ante la estimulación proporcionada, obteniendo los límites en voltaje y frecuencia aceptables para cada tipo de células.

Estancias anteriores

Instituto de Bioingeniería, Universidad Miguel Hernández de Elche (2011)

Instituto de Bioingeniería, Universidad Miguel Hernández de Elche (2012)