Ensambles neuronales y dinámica cerebral
Proyecto orientado a identificar y caracterizar ensambles neuronales en la corteza cerebral mediante técnicas de aprendizaje automático aplicadas a experimentos de imagenología de calcio. El objetivo es comprender cómo grupos de neuronas se coordinan y forman patrones colectivos de actividad que sustentan procesos como el movimiento y la percepción.
Líneas de investigación y proyectos en desarrollo
Simuladores virtuales con IA y avatares 3D
Proyecto dedicado al desarrollo de plataformas interactivas que integran chatbots basados en inteligencia artificial y avatares 3D animados. Estos simuladores permiten crear entornos de práctica y aprendizaje inmersivos, adaptables a diferentes contextos educativos y de divulgación. Una de las aplicaciones se encuentra disponible en www.pacientevirtualestandarizado.com
Dispositivo EMG para educación y divulgación
Desarrollo de un sistema portátil para registrar señales musculares (EMG) mediante electrodos superficiales. Este proyecto busca acercar la neuroingeniería al público general a través de experiencias interactivas en ferias científicas y eventos educativos, donde los estudiantes participan mostrando cómo la actividad eléctrica del cuerpo puede medirse y visualizarse en tiempo real.
Detección de trastornos mentales mediante EEG e inteligencia artificial
Proyecto enfocado en analizar registros de electroencefalografía (EEG) con técnicas de aprendizaje automático para identificar patrones asociados a condiciones como depresión, ansiedad o enfermedad de Parkinson. El objetivo es explorar nuevas herramientas de apoyo al diagnóstico y abrir camino a aplicaciones en neurociencia computacional y neurotecnología.
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Publicaciones destacadas
Estructuras ocultas en cerebros enfermos
Se propone un pipeline de análisis multiescala que combina UMAP, teoría de grafos y análisis de recurrencia para estudiar microcircuitos estriatales. Aplicado a modelos ex vivo de Parkinson, discinesia y otros estados patológicos, el método revela diferencias claras en la dinámica de ensambles neuronales, desde actividad recurrente hasta circuitos caóticos.
La corteza motora y sus ensambles neuronales
Este estudio muestra que la corteza motora de ratón genera secuencias espontáneas de ensambles neuronales incluso sin estimulación externa. Se describen cómo las interneuronas parvalbúmina+ y las neuronas piramidales participan en configuraciones de red tipo “small-world” y cómo el bloqueo GABAérgico altera esta organización.
Oscilaciones en interneuronas corticales
En tejido cortical aislado, se analizó cómo las interneuronas PV+ responden a la estimulación colinérgica. Aunque no disparan potenciales de acción, sus entradas sinápticas contienen bandas de frecuencia que corresponden a oscilaciones de red como gamma. Esto resalta el papel de estas interneuronas en la sincronización cortical y la actividad cognitiva.
Beta-oscilaciones en Parkinson
El trabajo demuestra que las oscilaciones beta características de la enfermedad de Parkinson pueden registrarse en tejido cortical aislado con MEAs. En ratones hemiparkinsonianos, la potencia beta aumenta y se reduce tras la administración de L-DOPA, mostrando que los cambios plásticos persisten incluso sin el circuito cortico–ganglios basales completo.
Identificando ensambles neuronales con grafos
Capítulo metodológico que detalla un procedimiento para detectar ensambles neuronales a partir de datos de imagenología de calcio. Se emplean técnicas de reducción de dimensionalidad y algoritmos de detección de comunidades en grafos para revelar la organización modular de las redes, aportando herramientas para el estudio de circuitos asociados a funciones cognitivas y motoras.
Sobre mí
Comprometido con la investigación, la educación y el desarrollo de tecnologías innovadoras en neurociencias e inteligencia artificial.
Dr. Miguel Serrano Reyes
Investigador, profesor universitario y desarrollador de software
Combino la investigación académica con la aplicación práctica de tecnologías emergentes. Trabajo en neurociencia computacional, análisis de señales biológicas y desarrollo de sistemas inteligentes, integrando inteligencia artificial y programación avanzada en proyectos de educación y neuroingeniería.
Además de la docencia y la investigación, colaboro en el diseño de soluciones tecnológicas aplicadas a la educación, la biomedicina y la industria. Me interesa transformar el conocimiento científico en herramientas útiles y accesibles, tanto para estudiantes como para empresas que buscan innovación.