Este artículo presenta una metodología innovadora para decodificar patrones espacio-temporales en conjuntos neuronales hipocampales durante la formación de la memoria, aprovechando Redes Neuronales de Grafos GNN para modelar la actividad interconectada y predecir la precisión del recuerdo. A diferencia de enfoques actuales basados en modelos lineales simplificados, el marco ST-HippoGNN captura dinámicas de red complejas y muestra una mejora potencial de aproximadamente 20% en la predicción del recuerdo.

Introducción: La formación de memorias episódicas en el hipocampo requiere actividad coordinada entre conjuntos neuronales. Comprender los patrones espacio-temporales de estos conjuntos es clave para interpretar la función de la memoria y diagnosticar trastornos neurológicos relacionados. Los decodificadores tradicionales, centrados en modelos lineales, no consiguen representar la conectividad sináptica y las interacciones dinámicas intrínsecas a los circuitos hipocampales. ST-HippoGNN propone una representación de grafo dinámico que mejora la predicción de recuperación de memoria.

Antecedentes y trabajo relacionado: Estudios humanos con fMRI y EEG durante el codificado de memorias muestran patrones espacio-temporales distintos asociados a la formación exitosa de memorias, con secuencias recurrentes y organización jerárquica entre subcampos hipocampales como CA1, CA3 y DG. Los decodificadores lineales como regresión logística o SVM tratan la actividad neuronal como variables independientes, perdiendo información esencial sobre la conectividad. Las GNN por su parte modelan datos relacionales mediante nodos y aristas, lo que permite codificar dependencias complejas entre neuronas o subregiones.

Metodología ST-HippoGNN: El sistema integra datos multimodales electrophysiology y fMRI para construir una representación de grafo dinámica de los conjuntos neuronales. Los nodos representan neuronas individuales o subcampos hipocampales y las aristas describen conexiones sinápticas estimadas o conectividad funcional derivada de fMRI. Los pesos de arista reflejan la fuerza de la conexión y el grafo evoluciona en el tiempo para capturar fases como codificado, retardo y recuperación. La frecuencia de muestreo propuesta es 10Hz para preservar resolución temporal relevante.

Preprocesado de datos: Para datos electrophysiology se usan registros de LFP y microelectrodos en modelos roedores durante tareas de reconocimiento de objetos, filtrado entre 0.5 y 50Hz y segmentación en épocas alineadas con eventos de comportamiento. Para fMRI se aplican corrección de movimiento, corrección de tiempos de corte y normalización espacial. De la fMRI se estima una matriz de conectividad funcional mediante análisis de correlación entre subcampos.

Arquitectura de la red: Se emplean capas de convolución sobre grafos GCN para propagar información entre nodos y actualizar embeddings, formalmente H(l+1) = s(D-1/2 A D-1/2 H(l) W(l)) donde A es la matriz de adyacencia, D la matriz de grados, W las matrices de pesos y s la función de activación ReLU. A continuación, una capa convolucional temporal 1D TCN modela dependencias secuenciales sobre los embeddings generados por el GCN. Finalmente, una capa completamente conectada decodifica en una clasificación binaria de recuerdo exitoso o no exitoso.

Optimización y regularización: El entrenamiento utiliza pérdida por entropía cruzada binaria optimizada con Adam a una tasa de aprendizaje de 0.001 y regularización L2 lambda 0.0001 para evitar sobreajuste y mejorar la generalización.

Diseño experimental y resultados: El conjunto combinado incluye datos roedores electrophysiology y fMRI humana. Como baselines se comparó con regresión lineal y redes recurrentes RNN. Métricas empleadas: accuracy, precision, recall, f1 y AUC. ST-HippoGNN superó claramente los modelos convencionales en todas las métricas, con un aumento aproximado del 20% en precisión del recuerdo frente a modelos lineales y mejoras notables respecto a RNN, lo que sugiere que modelar relaciones y dinámica temporal simultáneamente aporta ventaja significativa.

Discusión: La capacidad de capturar interacciones de red complejas y dependencias temporales permite predicciones más fiables sobre si una experiencia será recordada. Esto tiene implicaciones clínicas relevantes, desde el diagnóstico precoz de enfermedades neurodegenerativas hasta el diseño de intervenciones personalizadas de rehabilitación cognitiva. Además esta metodología puede integrarse en pipelines de investigación y productos clínicos que requieran interpretación de señales cerebrales a nivel de red.

Limitaciones y trabajo futuro: Entre los retos están la necesidad de datos de conectividad precisos, la carga computacional de modelos GNN y la interpretabilidad de las representaciones aprendidas. Futuras direcciones incluyen incorporar actividad multiunitaria, usar técnicas de IA explicable para desentrañar contribuciones de nodos y aristas y validar en cohortes clínicas más amplias.

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Conclusión: ST-HippoGNN representa un avance significativo en la decodificación de patrones hipocampales al unir representación de grafos dinámicos y modelado temporal. La integración de esta metodología en soluciones prácticas y seguras es factible con socios tecnológicos expertos. En Q2BSTUDIO combinamos conocimiento técnico en IA, arquitectura cloud y desarrollo de aplicaciones a medida para transformar hallazgos científicos en productos reales que mejoran el diagnóstico y tratamiento de trastornos de la memoria.

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