Sistema computacional para análisis y visualización de datos experimentales en neurociencia

25/07/25

Resumen del proyecto

Muchos de los descubrimientos científicos actuales se realizan mediante el análisis computacional de datos recopilados o generados en experimentos científicos. En este contexto, los datos científicos abiertos desempeñan un papel fundamental, ya que permiten una ciencia de mayor calidad (reproducible) y con mayor impacto.

En neurociencia, en particular, el proceso de creación, organización y mantenimiento de bases de datos públicas ya se considera fundamental, tanto desde una perspectiva científica como clínica, para impulsar un avance más efectivo en la comprensión del funcionamiento cerebral y el tratamiento de sus patologías.

Sin embargo, la creación de sistemas de bases de datos científicas para neurociencia implica varios desafíos. Aún no existen formatos estandarizados de representación digital que permitan un almacenamiento físico eficiente y seguro de datos y que hayan sido ampliamente adoptados por los neurocientíficos. Además, existe poca disponibilidad de herramientas de software libre para la recopilación rutinaria de datos experimentales. En consecuencia, muchas de las bases de datos públicas disponibles en neurociencia presentan diversas deficiencias, como datos inconsistentes e incompletos, falta de uniformidad en la representación y falta de información sobre el origen y la organización de los datos, especialmente al realizar la adquisición de imágenes. La adquisición de neuroimagen incluye, además de una serie de imágenes, información «ortogonal» al proceso, que constituye un indicador importante de la calidad de los datos adquiridos. Estos datos, junto con la información sobre el experimento, pueden considerarse metadatos o datos de procedencia de los datos experimentales.

Con el objetivo de contribuir en este contexto, estamos desarrollando métodos y herramientas computacionales para la representación y el almacenamiento eficiente de datos de neuroimagen. Nuestra meta es integrar estas soluciones en el manejo de datos generados durante los experimentos, facilitando su organización, acceso y reutilización. Las herramientas de gestión de datos experimentales propuestas en este proyecto no solo optimizan el trabajo en neurociencia, sino que también pueden ser aplicadas en otros ámbitos científicos, promoviendo la creación de bases de datos abiertas y el avance de la ciencia colaborativa.

Video explicativo del proyecto

Equipo del proyecto

D.Sc. Margarita Ruiz Olazar Dr. Daniel Romero Enrique Zárate Pablo Ortega Ivonne Rolon Fernando Sosa