Desarrollo de una Interfaz de sustitución sensorial para el estudio de la percepción del flujo vibrotáctil (retina táctil)

En el presente trabajo fin de máster se ha concebido, diseñado e utilizado una interfaz háptica, adecuada para ser utilizada como dispositivo de sustitución sensorial, la cual hemos llamado retina táctil. Por cuanto trata de proporcionar información propia del sentido de la vista a través del sentido del tacto. Durante este trabajo, que fue desarrollado en el grupo de robótica y cibernética CAR UPM-CSIC, se ha trabajado en estrecha colaboración con el departamento de la facultad de psicología de la universidad autónoma de Madrid, los cuales han definido las bases de la información de alto orden, como podrían ser, gradientes de intensidades de vibración, mediante las cuales el individuo llega a tener una mejor comprensión del ambiente. El proyecto maneja teorías psicológicas recientes, como las teorías ecológicas y dinámicas que entienden que la percepción se basa en variables informacionales de alto orden. Ejemplos de tales variables son el flujo óptico, gradientes de movimiento, gradientes de intensidades, cambios en gradientes, etc. Sorprendentemente, nuestra percepción visual es mucho más sensible a variables de alto orden que a variables de bajo orden, lo cual descarta que variables de alto orden se infieran o calculen en base a variables de bajo orden. La hipótesis que maneja la teoría ecológica es que las variables de alto orden se detectan como unidades básicas, sin descomponerlas en variables de bajo orden. Imaginemos el caso de un objeto acercándose, intuitivamente pensaríamos que calculamos la distancia y la velocidad del objeto para determinar el momento en el cual este nos impactaría, ¿pero es este realmente el modo en el que actúa nuestro cerebro?, ¿no seremos capaces en determinar directamente el tiempo de contacto como una variable de alto orden presente en el entorno?, por ejemplo, determinar directamente la relación entre el tamaño del objeto y la tasa de crecimiento. También cabe preguntarse si todas estas suposiciones son válidas para estimulaciónes a través de los receptores táctiles en la piel. El dispositivo desarrollado está conformado por 13 módulos cada uno de los cuales maneja 6 tactores o vibradores, para hacer un total de 78 vibradores (ampliables al agregar módulos adicionales), cada uno de los tactores tiene 8mm de diámetro y proporciona información del flujo óptico asociado al entorno que rodea al usuario a través de información táctil, él mismo puede ser utilizado inalámbricamente a pesar de que el procesamiento de los datos se este realizando en una computadora de mesa, lo cual es muy útil al trabajar con ambientes virtuales. También se presenta la integración de la interfaz con el sistema operativo de robots ROS para usarlo en conjunto con las librerías que han sido desarrolladas para el control de la cámara Microsoft Kinect con la cual se puede obtener una matriz de distancias de puntos en el espacio, permitiendo de esta manera utilizar la interfaz en ambientes reales. Finalmente se realizaron experimentos para comprobar hipótesis sobre la variable de percepción del tiempo de contacto además de verificar el correcto funcionamiento del dispositivo de sustitución sensorial tanto en ambientes reales como en ambientes simulados así como comprobar hipótesis sobre la validéz del uso del flujo vibrotáctil para la determinación del tiempo de contacto.

Desarollo de un sistema interactivo para estimulación cognitiva en HTML5

En España hay más de 115.500 personas que padecen Parkinson. Esto la convierte en la segunda enfermedad neurodegenerativa más común, por detrás del Alzheimer. La mayoría de los enfermos se encuentran en edades comprendidas entre los 50 y los 80 años, lo que unido al incremento de la esperanza de vida hace que se prevea un incremento del número de enfermos de Parkinson en pocos años. El Parkinson es un desorden crónico y degenerativo que afecta a la parte del cerebro encargada del sistema motor, es decir, la encargada de coordinar la actividad, el tono muscular y los movimientos, así como a las capacidades cognitivas. Esta patología crónica, de momento, no tiene cura. A los pacientes se les aplican tratamientos farmacológicos para frenar la progresión de la enfermedad. Además, se aplican terapias adicionales como la fisioterapia, la logopedia, la musicoterapia, la estimulación cognitiva o la terapia ocupacional. El uso de las Tecnologías de la Información y Comunicaciones en el campo de la estimulación cognitiva permite que personas con deterioro cognitivo puedan realizar sesiones de estimulación desde su domicilio de forma remota, complementando las terapias individuales y/o grupales que haya indicado el terapeuta. Además, evita desplazamientos hasta el centro de atención, que en ocasiones pueden ser difíciles de efectuar por encontrarse en lugares alejados o por problemas de movilidad del afectado. Asimismo, el uso de este tipo tecnología permite que los resultados de los ejercicios realizados por los pacientes se puedan almacenar para que el terapeuta los pueda analizar en cualquier momento y de esta manera ir adecuando la terapia. Finalmente, la plataforma que se propone cuenta con el valor añadido de permitir la interactividad con los terapeutas y la posibilidad de adaptar los ejercicios a cada paciente, según las necesidades que presente cada uno. SUMMARY. In Spain, there are more than 115.500 people with Parkinson disease. Due to this, it is the second most common neurodegenerative disease, only behind Alzheimer's disease. Most patients have ages between 50 and 80 years of age, which together with the increase in life expectancy to provide an increase in the number of patients with Parkinson's in a few years. Most patients have aged between 50 and 80 years old, which together with the increase of life expectancy provide a growth in the number of people with Parkinson’s in a few years. Parkinson's is a chronic and degenerative disorder that affects the part of the brain responsible for the motor system, i.e., responsible for coordinating activity, muscle tone and movements, as well as cognitive abilities. Nowadays, this chronic pathology has no cure. Pharmacological treatments are applied to patients for slowing down the advance of this disease. In addition, there are additional therapies such as physiotherapy, speech therapy, music therapy, cognitive stimulation or occupational therapy. The use of the Information Technologies and Communications in the field of cognitive stimulation allows people with cognitive impairment may carry out stimulation sessions in their home remotely, complementing individual therapies or group therapies provided by the therapist. This minimizes trips to the attention center, which sometimes can be difficult due to they live in remote places or they are mobility-reduced people. In addition, the use of such technology allows that the results of the exercises personalized by patients can store so that the therapist can analyze them at any time and therefore he or she adapts the therapy. Finally, the proposed platform brings the added value of allowing interaction with the therapists and the possibility of adapting the exercises to each patient according to his or her needs.

Contributions to Bayesian network learning with applications to neuroscience

Neuronal morphology is a key feature in the study of brain circuits, as it is highly related to information processing and functional identification. Neuronal morphology affects the process of integration of inputs from other neurons and determines the neurons which receive the output of the neurons. Different parts of the neurons can operate semi-independently according to the spatial location of the synaptic connections. As a result, there is considerable interest in the analysis of the microanatomy of nervous cells since it constitutes an excellent tool for better understanding cortical function. However, the morphologies, molecular features and electrophysiological properties of neuronal cells are extremely variable. Except for some special cases, this variability makes it hard to find a set of features that unambiguously define a neuronal type. In addition, there are distinct types of neurons in particular regions of the brain. This morphological variability makes the analysis and modeling of neuronal morphology a challenge. Uncertainty is a key feature in many complex real-world problems. Probability theory provides a framework for modeling and reasoning with uncertainty. Probabilistic graphical models combine statistical theory and graph theory to provide a tool for managing domains with uncertainty. In particular, we focus on Bayesian networks, the most commonly used probabilistic graphical model. In this dissertation, we design new methods for learning Bayesian networks and apply them to the problem of modeling and analyzing morphological data from neurons. The morphology of a neuron can be quantified using a number of measurements, e.g., the length of the dendrites and the axon, the number of bifurcations, the direction of the dendrites and the axon, etc. These measurements can be modeled as discrete or continuous data. The continuous data can be linear (e.g., the length or the width of a dendrite) or directional (e.g., the direction of the axon). These data may follow complex probability distributions and may not fit any known parametric distribution. Modeling this kind of problems using hybrid Bayesian networks with discrete, linear and directional variables poses a number of challenges regarding learning from data, inference, etc. In this dissertation, we propose a method for modeling and simulating basal dendritic trees from pyramidal neurons using Bayesian networks to capture the interactions between the variables in the problem domain. A complete set of variables is measured from the dendrites, and a learning algorithm is applied to find the structure and estimate the parameters of the probability distributions included in the Bayesian networks. Then, a simulation algorithm is used to build the virtual dendrites by sampling values from the Bayesian networks, and a thorough evaluation is performed to show the model’s ability to generate realistic dendrites. In this first approach, the variables are discretized so that discrete Bayesian networks can be learned and simulated. Then, we address the problem of learning hybrid Bayesian networks with different kinds of variables. Mixtures of polynomials have been proposed as a way of representing probability densities in hybrid Bayesian networks. We present a method for learning mixtures of polynomials approximations of one-dimensional, multidimensional and conditional probability densities from data. The method is based on basis spline interpolation, where a density is approximated as a linear combination of basis splines. The proposed algorithms are evaluated using artificial datasets. We also use the proposed methods as a non-parametric density estimation technique in Bayesian network classifiers. Next, we address the problem of including directional data in Bayesian networks. These data have some special properties that rule out the use of classical statistics. Therefore, different distributions and statistics, such as the univariate von Mises and the multivariate von Mises–Fisher distributions, should be used to deal with this kind of information. In particular, we extend the naive Bayes classifier to the case where the conditional probability distributions of the predictive variables given the class follow either of these distributions. We consider the simple scenario, where only directional predictive variables are used, and the hybrid case, where discrete, Gaussian and directional distributions are mixed. The classifier decision functions and their decision surfaces are studied at length. Artificial examples are used to illustrate the behavior of the classifiers. The proposed classifiers are empirically evaluated over real datasets. We also study the problem of interneuron classification. An extensive group of experts is asked to classify a set of neurons according to their most prominent anatomical features. A web application is developed to retrieve the experts’ classifications. We compute agreement measures to analyze the consensus between the experts when classifying the neurons. Using Bayesian networks and clustering algorithms on the resulting data, we investigate the suitability of the anatomical terms and neuron types commonly used in the literature. Additionally, we apply supervised learning approaches to automatically classify interneurons using the values of their morphological measurements. Then, a methodology for building a model which captures the opinions of all the experts is presented. First, one Bayesian network is learned for each expert, and we propose an algorithm for clustering Bayesian networks corresponding to experts with similar behaviors. Then, a Bayesian network which represents the opinions of each group of experts is induced. Finally, a consensus Bayesian multinet which models the opinions of the whole group of experts is built. A thorough analysis of the consensus model identifies different behaviors between the experts when classifying the interneurons in the experiment. A set of characterizing morphological traits for the neuronal types can be defined by performing inference in the Bayesian multinet. These findings are used to validate the model and to gain some insights into neuron morphology. Finally, we study a classification problem where the true class label of the training instances is not known. Instead, a set of class labels is available for each instance. This is inspired by the neuron classification problem, where a group of experts is asked to individually provide a class label for each instance. We propose a novel approach for learning Bayesian networks using count vectors which represent the number of experts who selected each class label for each instance. These Bayesian networks are evaluated using artificial datasets from supervised learning problems. Resumen La morfología neuronal es una característica clave en el estudio de los circuitos cerebrales, ya que está altamente relacionada con el procesado de información y con los roles funcionales. La morfología neuronal afecta al proceso de integración de las señales de entrada y determina las neuronas que reciben las salidas de otras neuronas. Las diferentes partes de la neurona pueden operar de forma semi-independiente de acuerdo a la localización espacial de las conexiones sinápticas. Por tanto, existe un interés considerable en el análisis de la microanatomía de las células nerviosas, ya que constituye una excelente herramienta para comprender mejor el funcionamiento de la corteza cerebral. Sin embargo, las propiedades morfológicas, moleculares y electrofisiológicas de las células neuronales son extremadamente variables. Excepto en algunos casos especiales, esta variabilidad morfológica dificulta la definición de un conjunto de características que distingan claramente un tipo neuronal. Además, existen diferentes tipos de neuronas en regiones particulares del cerebro. La variabilidad neuronal hace que el análisis y el modelado de la morfología neuronal sean un importante reto científico. La incertidumbre es una propiedad clave en muchos problemas reales. La teoría de la probabilidad proporciona un marco para modelar y razonar bajo incertidumbre. Los modelos gráficos probabilísticos combinan la teoría estadística y la teoría de grafos con el objetivo de proporcionar una herramienta con la que trabajar bajo incertidumbre. En particular, nos centraremos en las redes bayesianas, el modelo más utilizado dentro de los modelos gráficos probabilísticos. En esta tesis hemos diseñado nuevos métodos para aprender redes bayesianas, inspirados por y aplicados al problema del modelado y análisis de datos morfológicos de neuronas. La morfología de una neurona puede ser cuantificada usando una serie de medidas, por ejemplo, la longitud de las dendritas y el axón, el número de bifurcaciones, la dirección de las dendritas y el axón, etc. Estas medidas pueden ser modeladas como datos continuos o discretos. A su vez, los datos continuos pueden ser lineales (por ejemplo, la longitud o la anchura de una dendrita) o direccionales (por ejemplo, la dirección del axón). Estos datos pueden llegar a seguir distribuciones de probabilidad muy complejas y pueden no ajustarse a ninguna distribución paramétrica conocida. El modelado de este tipo de problemas con redes bayesianas híbridas incluyendo variables discretas, lineales y direccionales presenta una serie de retos en relación al aprendizaje a partir de datos, la inferencia, etc. En esta tesis se propone un método para modelar y simular árboles dendríticos basales de neuronas piramidales usando redes bayesianas para capturar las interacciones entre las variables del problema. Para ello, se mide un amplio conjunto de variables de las dendritas y se aplica un algoritmo de aprendizaje con el que se aprende la estructura y se estiman los parámetros de las distribuciones de probabilidad que constituyen las redes bayesianas. Después, se usa un algoritmo de simulación para construir dendritas virtuales mediante el muestreo de valores de las redes bayesianas. Finalmente, se lleva a cabo una profunda evaluaci ón para verificar la capacidad del modelo a la hora de generar dendritas realistas. En esta primera aproximación, las variables fueron discretizadas para poder aprender y muestrear las redes bayesianas. A continuación, se aborda el problema del aprendizaje de redes bayesianas con diferentes tipos de variables. Las mixturas de polinomios constituyen un método para representar densidades de probabilidad en redes bayesianas híbridas. Presentamos un método para aprender aproximaciones de densidades unidimensionales, multidimensionales y condicionales a partir de datos utilizando mixturas de polinomios. El método se basa en interpolación con splines, que aproxima una densidad como una combinación lineal de splines. Los algoritmos propuestos se evalúan utilizando bases de datos artificiales. Además, las mixturas de polinomios son utilizadas como un método no paramétrico de estimación de densidades para clasificadores basados en redes bayesianas. Después, se estudia el problema de incluir información direccional en redes bayesianas. Este tipo de datos presenta una serie de características especiales que impiden el uso de las técnicas estadísticas clásicas. Por ello, para manejar este tipo de información se deben usar estadísticos y distribuciones de probabilidad específicos, como la distribución univariante von Mises y la distribución multivariante von Mises–Fisher. En concreto, en esta tesis extendemos el clasificador naive Bayes al caso en el que las distribuciones de probabilidad condicionada de las variables predictoras dada la clase siguen alguna de estas distribuciones. Se estudia el caso base, en el que sólo se utilizan variables direccionales, y el caso híbrido, en el que variables discretas, lineales y direccionales aparecen mezcladas. También se estudian los clasificadores desde un punto de vista teórico, derivando sus funciones de decisión y las superficies de decisión asociadas. El comportamiento de los clasificadores se ilustra utilizando bases de datos artificiales. Además, los clasificadores son evaluados empíricamente utilizando bases de datos reales. También se estudia el problema de la clasificación de interneuronas. Desarrollamos una aplicación web que permite a un grupo de expertos clasificar un conjunto de neuronas de acuerdo a sus características morfológicas más destacadas. Se utilizan medidas de concordancia para analizar el consenso entre los expertos a la hora de clasificar las neuronas. Se investiga la idoneidad de los términos anatómicos y de los tipos neuronales utilizados frecuentemente en la literatura a través del análisis de redes bayesianas y la aplicación de algoritmos de clustering. Además, se aplican técnicas de aprendizaje supervisado con el objetivo de clasificar de forma automática las interneuronas a partir de sus valores morfológicos. A continuación, se presenta una metodología para construir un modelo que captura las opiniones de todos los expertos. Primero, se genera una red bayesiana para cada experto y se propone un algoritmo para agrupar las redes bayesianas que se corresponden con expertos con comportamientos similares. Después, se induce una red bayesiana que modela la opinión de cada grupo de expertos. Por último, se construye una multired bayesiana que modela las opiniones del conjunto completo de expertos. El análisis del modelo consensuado permite identificar diferentes comportamientos entre los expertos a la hora de clasificar las neuronas. Además, permite extraer un conjunto de características morfológicas relevantes para cada uno de los tipos neuronales mediante inferencia con la multired bayesiana. Estos descubrimientos se utilizan para validar el modelo y constituyen información relevante acerca de la morfología neuronal. Por último, se estudia un problema de clasificación en el que la etiqueta de clase de los datos de entrenamiento es incierta. En cambio, disponemos de un conjunto de etiquetas para cada instancia. Este problema está inspirado en el problema de la clasificación de neuronas, en el que un grupo de expertos proporciona una etiqueta de clase para cada instancia de manera individual. Se propone un método para aprender redes bayesianas utilizando vectores de cuentas, que representan el número de expertos que seleccionan cada etiqueta de clase para cada instancia. Estas redes bayesianas se evalúan utilizando bases de datos artificiales de problemas de aprendizaje supervisado.

Modelo de simulación para la liberación de neurotransmisores en la sinapsis.

La utilización de simulaciones por ordenador en el campo de la neurociencia, ofrece una mejora radical en el método científico al proporcionar un medio en el que poder probar hipótesis sobre los complejos modelos biológicos. Hay que tener en cuenta que la calidad de las simulaciones es directamente proporcional a la calidad de los datos y a la exactitud en la abstracción matemática de los procesos biológicos. Las sinapsis son los contactos que permiten el intercambio de información entre neuronas. A través de ellas, las neuronas son capaces de formar circuitos que intervienen en las operaciones funcionales específicas de las distintas regiones del cerebro. Por tanto, puede considerarse a la sinapasis como la estructura elemental y la unidad funcional en la construcción de circuitos neuronales. La inmensa mayoría de las sinapsis del cerebro de los vertebrados son sinapsis químicas. En ellas el elemento presináptico es generalmente un terminal axónico, mientras que el elemento postsináptico puede ser un cuerpo neuronal, el segmento inicial del axón, un tronco dendrítico o una espina dendrítica. Las membranas de los elementos pre y postsináptico no entran en contacto, sino que están separadas por un pequeño espacio denominado hendidura sináptica. En una sinapsis química, el elemento presináptico libera una sustancia química, el neurotransmisor, que difunde por la hendidura sináptica y actúa sobre el elemento postsináptico. Desde un punto de vista operacional, una sinapsis convierte un impulso eléctrico que alcanza el elemento presináptico en una señal química, que a su vez provoca un fenómeno eléctrico en el lado postsináptico. Para que esto ocurra, el neurotransmisor liberado debe difundir por la hendidura sináptica e interactuar con receptores específicos presentes en la membrana postsináptica. Dependiendo del tipo de neurotransmisor utilizado y de los receptores implicados la sinapsis podrá ser excitatoria, si se estimula el elemento postsináptico, o inhibitoria si ocurre lo contrario.La transmisión sináptica ocurre a escala submicroscópica, lo que la hace inaccesible a la observación experimental directa. Sin embargo, tanto la difusión del neurotransmisor como su interacción con los receptores sinápticos pueden simularse dado que dependen de parámetros fisico-químicos conocidos. En este trabajo hemos elegido como objeto de estudio una sinapsis glutamatérgica (que usa glutamato como neurotransmisor excitatorio) debido a que es la sinapsis más común en la corteza cerebral. Si bien se conocen las propiedades de los diferentes tipos de receptores de glutamato, se desconoce la influencia que pueda tener en el comportamiento de la sinapsis la geometría de ésta, es decir, su forma y tamaño. Sabemos por estudios de microscopía electrónica que tanto la forma como el tamaño de las sinapsis son muy variables, y es precisamente esta variabilidad la que pretendemos simular, junto con otros parámetros como el número de receptores de neurotransmisor.

Fotones y neuronas: otras puertas de la percepción. Discurso del Académico Excmo. Sr. D. José Antonio Martín Pereda leído en la sesión inaugural del año académico 2014.

Discurso del Académico Martín Pereda en la sesión inaugural del año académico ante sus compañeros de la Real Academia de Ingeniería. En él, el autor esboza su interpretación de cómo nuestro cerebro interpreta algunas imágenes, y más en concreto las ilusiones visuales, cómo la Fotónica puede ayudarnos a interpretarlas y cómo su interpretación puede servirnos para entender algo de cómo funciona nuestro sistema visual. Quizás de todo ello podrán extraerse conceptos que ayuden a interpretar la realidad.

Collective Organization of Complex Networks: Emergent Scales, Vulnerability, and Targeting of Desired Dynamics

Cuando una colectividad de sistemas dinámicos acoplados mediante una estructura irregular de interacciones evoluciona, se observan dinámicas de gran complejidad y fenómenos emergentes imposibles de predecir a partir de las propiedades de los sistemas individuales. El objetivo principal de esta tesis es precisamente avanzar en nuestra comprensión de la relación existente entre la topología de interacciones y las dinámicas colectivas que una red compleja es capaz de mantener. Siendo este un tema amplio que se puede abordar desde distintos puntos de vista, en esta tesis se han estudiado tres problemas importantes dentro del mismo que están relacionados entre sí. Por un lado, en numerosos sistemas naturales y artificiales que se pueden describir mediante una red compleja la topología no es estática, sino que depende de la dinámica que se desarrolla en la red: un ejemplo son las redes de neuronas del cerebro. En estas redes adaptativas la propia topología emerge como consecuencia de una autoorganización del sistema. Para conocer mejor cómo pueden emerger espontáneamente las propiedades comúnmente observadas en redes reales, hemos estudiado el comportamiento de sistemas que evolucionan según reglas adaptativas locales con base empírica. Nuestros resultados numéricos y analíticos muestran que la autoorganización del sistema da lugar a dos de las propiedades más universales de las redes complejas: a escala mesoscópica, la aparición de una estructura de comunidades, y, a escala macroscópica, la existencia de una ley de potencias en la distribución de las interacciones en la red. El hecho de que estas propiedades aparecen en dos modelos con leyes de evolución cuantitativamente distintas que siguen unos mismos principios adaptativos sugiere que estamos ante un fenómeno que puede ser muy general, y estar en el origen de estas propiedades en sistemas reales. En segundo lugar, proponemos una medida que permite clasificar los elementos de una red compleja en función de su relevancia para el mantenimiento de dinámicas colectivas. En concreto, estudiamos la vulnerabilidad de los distintos elementos de una red frente a perturbaciones o grandes fluctuaciones, entendida como una medida del impacto que estos acontecimientos externos tienen en la interrupción de una dinámica colectiva. Los resultados que se obtienen indican que la vulnerabilidad dinámica es sobre todo dependiente de propiedades locales, por tanto nuestras conclusiones abarcan diferentes topologías, y muestran la existencia de una dependencia no trivial entre la vulnerabilidad y la conectividad de los elementos de una red. Finalmente, proponemos una estrategia de imposición de una dinámica objetivo genérica en una red dada e investigamos su validez en redes con diversas topologías que mantienen regímenes dinámicos turbulentos. Se obtiene como resultado que las redes heterogéneas (y la amplia mayora de las redes reales estudiadas lo son) son las más adecuadas para nuestra estrategia de targeting de dinámicas deseadas, siendo la estrategia muy efectiva incluso en caso de disponer de un conocimiento muy imperfecto de la topología de la red. Aparte de la relevancia teórica para la comprensión de fenómenos colectivos en sistemas complejos, los métodos y resultados propuestos podrán dar lugar a aplicaciones en sistemas experimentales y tecnológicos, como por ejemplo los sistemas neuronales in vitro, el sistema nervioso central (en el estudio de actividades síncronas de carácter patológico), las redes eléctricas o los sistemas de comunicaciones. ABSTRACT The time evolution of an ensemble of dynamical systems coupled through an irregular interaction scheme gives rise to dynamics of great of complexity and emergent phenomena that cannot be predicted from the properties of the individual systems. The main objective of this thesis is precisely to increase our understanding of the interplay between the interaction topology and the collective dynamics that a complex network can support. This is a very broad subject, so in this thesis we will limit ourselves to the study of three relevant problems that have strong connections among them. First, it is a well-known fact that in many natural and manmade systems that can be represented as complex networks the topology is not static; rather, it depends on the dynamics taking place on the network (as it happens, for instance, in the neuronal networks in the brain). In these adaptive networks the topology itself emerges from the self-organization in the system. To better understand how the properties that are commonly observed in real networks spontaneously emerge, we have studied the behavior of systems that evolve according to local adaptive rules that are empirically motivated. Our numerical and analytical results show that self-organization brings about two of the most universally found properties in complex networks: at the mesoscopic scale, the appearance of a community structure, and, at the macroscopic scale, the existence of a power law in the weight distribution of the network interactions. The fact that these properties show up in two models with quantitatively different mechanisms that follow the same general adaptive principles suggests that our results may be generalized to other systems as well, and they may be behind the origin of these properties in some real systems. We also propose a new measure that provides a ranking of the elements in a network in terms of their relevance for the maintenance of collective dynamics. Specifically, we study the vulnerability of the elements under perturbations or large fluctuations, interpreted as a measure of the impact these external events have on the disruption of collective motion. Our results suggest that the dynamic vulnerability measure depends largely on local properties (our conclusions thus being valid for different topologies) and they show a non-trivial dependence of the vulnerability on the connectivity of the network elements. Finally, we propose a strategy for the imposition of generic goal dynamics on a given network, and we explore its performance in networks with different topologies that support turbulent dynamical regimes. It turns out that heterogeneous networks (and most real networks that have been studied belong in this category) are the most suitable for our strategy for the targeting of desired dynamics, the strategy being very effective even when the knowledge on the network topology is far from accurate. Aside from their theoretical relevance for the understanding of collective phenomena in complex systems, the methods and results here discussed might lead to applications in experimental and technological systems, such as in vitro neuronal systems, the central nervous system (where pathological synchronous activity sometimes occurs), communication systems or power grids.

Functional and effective connectivity in MEG. Application to the study of epilepsy

Nuestro cerebro contiene cerca de 1014 sinapsis neuronales. Esta enorme cantidad de conexiones proporciona un entorno ideal donde distintos grupos de neuronas se sincronizan transitoriamente para provocar la aparición de funciones cognitivas, como la percepción, el aprendizaje o el pensamiento. Comprender la organización de esta compleja red cerebral en base a datos neurofisiológicos, representa uno de los desafíos más importantes y emocionantes en el campo de la neurociencia. Se han propuesto recientemente varias medidas para evaluar cómo se comunican las diferentes partes del cerebro a diversas escalas (células individuales, columnas corticales, o áreas cerebrales). Podemos clasificarlos, según su simetría, en dos grupos: por una parte, la medidas simétricas, como la correlación, la coherencia o la sincronización de fase, que evalúan la conectividad funcional (FC); mientras que las medidas asimétricas, como la causalidad de Granger o transferencia de entropía, son capaces de detectar la dirección de la interacción, lo que denominamos conectividad efectiva (EC). En la neurociencia moderna ha aumentado el interés por el estudio de las redes funcionales cerebrales, en gran medida debido a la aparición de estos nuevos algoritmos que permiten analizar la interdependencia entre señales temporales, además de la emergente teoría de redes complejas y la introducción de técnicas novedosas, como la magnetoencefalografía (MEG), para registrar datos neurofisiológicos con gran resolución. Sin embargo, nos hallamos ante un campo novedoso que presenta aun varias cuestiones metodológicas sin resolver, algunas de las cuales trataran de abordarse en esta tesis. En primer lugar, el creciente número de aproximaciones para determinar la existencia de FC/EC entre dos o más señales temporales, junto con la complejidad matemática de las herramientas de análisis, hacen deseable organizarlas todas en un paquete software intuitivo y fácil de usar. Aquí presento HERMES (http://hermes.ctb.upm.es), una toolbox en MatlabR, diseñada precisamente con este fin. Creo que esta herramienta será de gran ayuda para todos aquellos investigadores que trabajen en el campo emergente del análisis de conectividad cerebral y supondrá un gran valor para la comunidad científica. La segunda cuestión practica que se aborda es el estudio de la sensibilidad a las fuentes cerebrales profundas a través de dos tipos de sensores MEG: gradiómetros planares y magnetómetros, esta aproximación además se combina con un enfoque metodológico, utilizando dos índices de sincronización de fase: phase locking value (PLV) y phase lag index (PLI), este ultimo menos sensible a efecto la conducción volumen. Por lo tanto, se compara su comportamiento al estudiar las redes cerebrales, obteniendo que magnetómetros y PLV presentan, respectivamente, redes más densamente conectadas que gradiómetros planares y PLI, por los valores artificiales que crea el problema de la conducción de volumen. Sin embargo, cuando se trata de caracterizar redes epilépticas, el PLV ofrece mejores resultados, debido a la gran dispersión de las redes obtenidas con PLI. El análisis de redes complejas ha proporcionado nuevos conceptos que mejoran caracterización de la interacción de sistemas dinámicos. Se considera que una red está compuesta por nodos, que simbolizan sistemas, cuyas interacciones se representan por enlaces, y su comportamiento y topología puede caracterizarse por un elevado número de medidas. Existe evidencia teórica y empírica de que muchas de ellas están fuertemente correlacionadas entre sí. Por lo tanto, se ha conseguido seleccionar un pequeño grupo que caracteriza eficazmente estas redes, y condensa la información redundante. Para el análisis de redes funcionales, la selección de un umbral adecuado para decidir si un determinado valor de conectividad de la matriz de FC es significativo y debe ser incluido para un análisis posterior, se convierte en un paso crucial. En esta tesis, se han obtenido resultados más precisos al utilizar un test de subrogadas, basado en los datos, para evaluar individualmente cada uno de los enlaces, que al establecer a priori un umbral fijo para la densidad de conexiones. Finalmente, todas estas cuestiones se han aplicado al estudio de la epilepsia, caso práctico en el que se analizan las redes funcionales MEG, en estado de reposo, de dos grupos de pacientes epilépticos (generalizada idiopática y focal frontal) en comparación con sujetos control sanos. La epilepsia es uno de los trastornos neurológicos más comunes, con más de 55 millones de afectados en el mundo. Esta enfermedad se caracteriza por la predisposición a generar ataques epilépticos de actividad neuronal anormal y excesiva o bien síncrona, y por tanto, es el escenario perfecto para este tipo de análisis al tiempo que presenta un gran interés tanto desde el punto de vista clínico como de investigación. Los resultados manifiestan alteraciones especificas en la conectividad y un cambio en la topología de las redes en cerebros epilépticos, desplazando la importancia del ‘foco’ a la ‘red’, enfoque que va adquiriendo relevancia en las investigaciones recientes sobre epilepsia. ABSTRACT There are about 1014 neuronal synapses in the human brain. This huge number of connections provides the substrate for neuronal ensembles to become transiently synchronized, producing the emergence of cognitive functions such as perception, learning or thinking. Understanding the complex brain network organization on the basis of neuroimaging data represents one of the most important and exciting challenges for systems neuroscience. Several measures have been recently proposed to evaluate at various scales (single cells, cortical columns, or brain areas) how the different parts of the brain communicate. We can classify them, according to their symmetry, into two groups: symmetric measures, such as correlation, coherence or phase synchronization indexes, evaluate functional connectivity (FC); and on the other hand, the asymmetric ones, such as Granger causality or transfer entropy, are able to detect effective connectivity (EC) revealing the direction of the interaction. In modern neurosciences, the interest in functional brain networks has increased strongly with the onset of new algorithms to study interdependence between time series, the advent of modern complex network theory and the introduction of powerful techniques to record neurophysiological data, such as magnetoencephalography (MEG). However, when analyzing neurophysiological data with this approach several questions arise. In this thesis, I intend to tackle some of the practical open problems in the field. First of all, the increase in the number of time series analysis algorithms to study brain FC/EC, along with their mathematical complexity, creates the necessity of arranging them into a single, unified toolbox that allow neuroscientists, neurophysiologists and researchers from related fields to easily access and make use of them. I developed such a toolbox for this aim, it is named HERMES (http://hermes.ctb.upm.es), and encompasses several of the most common indexes for the assessment of FC and EC running for MatlabR environment. I believe that this toolbox will be very helpful to all the researchers working in the emerging field of brain connectivity analysis and will entail a great value for the scientific community. The second important practical issue tackled in this thesis is the evaluation of the sensitivity to deep brain sources of two different MEG sensors: planar gradiometers and magnetometers, in combination with the related methodological approach, using two phase synchronization indexes: phase locking value (PLV) y phase lag index (PLI), the latter one being less sensitive to volume conduction effect. Thus, I compared their performance when studying brain networks, obtaining that magnetometer sensors and PLV presented higher artificial values as compared with planar gradiometers and PLI respectively. However, when it came to characterize epileptic networks it was the PLV which gives better results, as PLI FC networks where very sparse. Complex network analysis has provided new concepts which improved characterization of interacting dynamical systems. With this background, networks could be considered composed of nodes, symbolizing systems, whose interactions with each other are represented by edges. A growing number of network measures is been applied in network analysis. However, there is theoretical and empirical evidence that many of these indexes are strongly correlated with each other. Therefore, in this thesis I reduced them to a small set, which could more efficiently characterize networks. Within this framework, selecting an appropriate threshold to decide whether a certain connectivity value of the FC matrix is significant and should be included in the network analysis becomes a crucial step, in this thesis, I used the surrogate data tests to make an individual data-driven evaluation of each of the edges significance and confirmed more accurate results than when just setting to a fixed value the density of connections. All these methodologies were applied to the study of epilepsy, analysing resting state MEG functional networks, in two groups of epileptic patients (generalized and focal epilepsy) that were compared to matching control subjects. Epilepsy is one of the most common neurological disorders, with more than 55 million people affected worldwide, characterized by its predisposition to generate epileptic seizures of abnormal excessive or synchronous neuronal activity, and thus, this scenario and analysis, present a great interest from both the clinical and the research perspective. Results revealed specific disruptions in connectivity and network topology and evidenced that networks’ topology is changed in epileptic brains, supporting the shift from ‘focus’ to ‘networks’ which is gaining importance in modern epilepsy research.

Sistemas dinámicos, reflejos del niño y cintas rodantes: Esther Thelen y el estudio del desarrollo motor infantil

Estudiar los movimientos infantiles ha sido uno de los asuntos más antiguos de la psicología del desarrollo. La presencia en la palestra científica de los estudios de Esther Thelen supuso que la psicología revitalizara el estudio del desarrollo motor para darle carta de naturaleza en el contexto investigador llegándolo a considerar como el fundamento de la psicología del des arrollo. Sus investigaciones transformaron la forma de pensar en torno al proceso de cambio poniendo en duda la interpretación madurativa del mismo, las causas del desarrollo motor infantil no se encontraban únicamente en el cerebro, así a la idea aceptada de que existía una estrecha relación entre las regularidades en el comportamiento motor y los cambios madurativos en el cerebro.

Análisis del efecto de las actividades físicas grupales en pacientes con daño cerebral adquirido en fase subaguda

Introducción. El daño cerebral adquirido (DCA) hace referencia a cualquier tipo de lesión no degenerativa que se produce en el cerebro. Las actividades físicas grupales (AFG) se presentan como un tratamiento efectivo para la mejora de la capacidad funcional. Objetivo. Analizar la eficacia de un programa de AFG en personas con DCA en fase subaguda para su integración física en la comunidad. Pacientes y métodos. Treinta y tres pacientes con DCA, con una edad de 33,18 ± 10,39 años, participaron en un programa de AFG (talleres de circuito, equilibrio simple, equilibrio dual, desplazamiento dual y actividades físico-deportivas) de 10 semanas. Al comenzar y concluir el programa se evaluaron las variables de velocidad (prueba de velocidad de la marcha en 10 metros), resistencia (prueba de marcha de seis minutos), equilibrio dinámico (Step Test), capacidad funcional(Timed Up & Go), escala de percepción de seguridad (Activities-specific Balance Confidence Scale) y Physical Activity and Disability Survey (PADS), el promedio por hora de la intensidad de la actividad y el número de pasos fuera del centro de rehabilitación (usando monitores de actividad física). La prueba t para muestras relacionadas se utilizó para evaluar las diferencias en las variables. Resultados. Se hallaron diferencias significativas (p ≤ 0,05) en las variables de velocidad, resistencia, equilibrio, capacidad funcional, percepción de seguridad, percepción de realización de actividad general (pregunta 3 del PADS) y número de pasos. Conclusión. Los programas de AFG mejoran las capacidades físicas, percepción de seguridad, realización de actividad en general y número de pasos, lo que puede conllevar una mayor participación en la comunidad.

Large scale multiphysics modeling of neurites

Situado en el límite entre Ingeniería, Informática y Biología, la mecánica computacional de las neuronas aparece como un nuevo campo interdisciplinar que potencialmente puede ser capaz de abordar problemas clínicos desde una perspectiva diferente. Este campo es multiescala por naturaleza, yendo desde la nanoescala (como, por ejemplo, los dímeros de tubulina) a la macroescala (como, por ejemplo, el tejido cerebral), y tiene como objetivo abordar problemas que son complejos, y algunas veces imposibles, de estudiar con medios experimentales. La modelización computacional ha sido ampliamente empleada en aplicaciones Neurocientíficas tan diversas como el crecimiento neuronal o la propagación de los potenciales de acción compuestos. Sin embargo, en la mayoría de los enfoques de modelización hechos hasta ahora, la interacción entre la célula y el medio/estímulo que la rodea ha sido muy poco explorada. A pesar de la tremenda importancia de esa relación en algunos desafíos médicos—como, por ejemplo, lesiones traumáticas en el cerebro, cáncer, la enfermedad del Alzheimer—un puente que relacione las propiedades electrofisiológicas-químicas y mecánicas desde la escala molecular al nivel celular todavía no existe. Con ese objetivo, esta investigación propone un marco computacional multiescala particularizado para dos escenarios respresentativos: el crecimiento del axón y el acomplamiento electrofisiológicomecánico de las neuritas. En el primer caso, se explora la relación entre los constituyentes moleculares del axón durante su crecimiento y sus propiedades mecánicas resultantes, mientras que en el último, un estímulo mecánico provoca deficiencias funcionales a nivel celular como consecuencia de sus alteraciones electrofisiológicas-químicas. La modelización computacional empleada en este trabajo es el método de las diferencias finitas, y es implementada en un nuevo programa llamado Neurite. Aunque el método de los elementos finitos es también explorado en parte de esta investigación, el método de las diferencias finitas tiene la flexibilidad y versatilidad necesaria para implementar mode los biológicos, así como la simplicidad matemática para extenderlos a simulaciones a gran escala con un coste computacional bajo. Centrándose primero en el efecto de las propiedades electrofisiológicas-químicas sobre las propiedades mecánicas, una versión adaptada de Neurite es desarrollada para simular la polimerización de los microtúbulos en el crecimiento del axón y proporcionar las propiedades mecánicas como función de la ocupación de los microtúbulos. Después de calibrar el modelo de crecimiento del axón frente a resultados experimentales disponibles en la literatura, las características mecánicas pueden ser evaluadas durante la simulación. Las propiedades mecánicas del axón muestran variaciones dramáticas en la punta de éste, donde el cono de crecimiento soporta las señales químicas y mecánicas. Bansándose en el conocimiento ganado con el modelo de diferencias finitas, y con el objetivo de ir de 1D a 3D, este esquema preliminar pero de una naturaleza innovadora allana el camino a futuros estudios con el método de los elementos finitos. Centrándose finalmente en el efecto de las propiedades mecánicas sobre las propiedades electrofisiológicas- químicas, Neurite es empleado para relacionar las cargas mecánicas macroscópicas con las deformaciones y velocidades de deformación a escala microscópica, y simular la propagación de la señal eléctrica en las neuritas bajo carga mecánica. Las simulaciones fueron calibradas con resultados experimentales publicados en la literatura, proporcionando, por tanto, un modelo capaz de predecir las alteraciones de las funciones electrofisiológicas neuronales bajo cargas externas dañinas, y uniendo lesiones mecánicas con las correspondientes deficiencias funcionales. Para abordar simulaciones a gran escala, aunque otras arquitecturas avanzadas basadas en muchos núcleos integrados (MICs) fueron consideradas, los solvers explícito e implícito se implementaron en unidades de procesamiento central (CPU) y unidades de procesamiento gráfico (GPUs). Estudios de escalabilidad fueron llevados acabo para ambas implementaciones mostrando resultados prometedores para casos de simulaciones extremadamente grandes con GPUs. Esta tesis abre la vía para futuros modelos mecánicos con el objetivo de unir las propiedades electrofisiológicas-químicas con las propiedades mecánicas. El objetivo general es mejorar el conocimiento de las comunidades médicas y de bioingeniería sobre la mecánica de las neuronas y las deficiencias funcionales que aparecen de los daños producidos por traumatismos mecánicos, como lesiones traumáticas en el cerebro, o enfermedades neurodegenerativas como la enfermedad del Alzheimer. ABSTRACT Sitting at the interface between Engineering, Computer Science and Biology, Computational Neuron Mechanics appears as a new interdisciplinary field potentially able to tackle clinical problems from a new perspective. This field is multiscale by nature, ranging from the nanoscale (e.g., tubulin dimers) to the macroscale (e.g., brain tissue), and aims at tackling problems that are complex, and sometime impossible, to study through experimental means. Computational modeling has been widely used in different Neuroscience applications as diverse as neuronal growth or compound action potential propagation. However, in the majority of the modeling approaches done in this field to date, the interactions between the cell and its surrounding media/stimulus have been rarely explored. Despite of the tremendous importance of such relationship in several medical challenges—e.g., traumatic brain injury (TBI), cancer, Alzheimer’s disease (AD)—a bridge between electrophysiological-chemical and mechanical properties of neurons from the molecular scale to the cell level is still lacking. To this end, this research proposes a multiscale computational framework particularized for two representative scenarios: axon growth and electrophysiological-mechanical coupling of neurites. In the former case, the relation between the molecular constituents of the axon during its growth and its resulting mechanical properties is explored, whereas in the latter, a mechanical stimulus provokes functional deficits at cell level as a consequence of its electrophysiological-chemical alterations. The computational modeling approach chosen in this work is the finite difference method (FDM), and was implemented in a new program called Neurite. Although the finite element method (FEM) is also explored as part of this research, the FDM provides the necessary flexibility and versatility to implement biological models, as well as the mathematical simplicity to extend them to large scale simulations with a low computational cost. Focusing first on the effect of electrophysiological-chemical properties on the mechanical proper ties, an adaptation of Neurite was developed to simulate microtubule polymerization in axonal growth and provide the axon mechanical properties as a function of microtubule occupancy. After calibrating the axon growth model against experimental results available in the literature, the mechanical characteristics can be tracked during the simulation. The axon mechanical properties show dramatic variations at the tip of the axon, where the growth cone supports the chemical and mechanical signaling. Based on the knowledge gained from the FDM scheme, and in order to go from 1D to 3D, this preliminary yet novel scheme paves the road for future studies with FEM. Focusing then on the effect of mechanical properties on the electrophysiological-chemical properties, Neurite was used to relate macroscopic mechanical loading to microscopic strains and strain rates, and simulate the electrical signal propagation along neurites under mechanical loading. The simulations were calibrated against experimental results published in the literature, thus providing a model able to predict the alteration of neuronal electrophysiological function under external damaging load, and linking mechanical injuries to subsequent acute functional deficits. To undertake large scale simulations, although other state-of-the-art architectures based on many integrated cores (MICs) were considered, the explicit and implicit solvers were implemented for central processing units (CPUs) and graphics processing units (GPUs). Scalability studies were done for both implementations showing promising results for extremely large scale simulations with GPUs. This thesis opens the avenue for future mechanical modeling approaches aimed at linking electrophysiological- chemical properties to mechanical properties. Its overarching goal is to enhance the bioengineering and medical communities knowledge on neuronal mechanics and functional deficits arising from damages produced by direct mechanical insults, such as TBI, or neurodegenerative evolving illness, such as AD.

Estudio Multimodal de la Funcionalidad Cortical en ratones Transgénicos con Síndrome X Frágil y la modulación del dolor

El dolor es un síntoma frecuente en la práctica médica. En España, un estudio realizado en el año 2000 demostró que cada médico atiende un promedio de 181 pacientes con dolor por mes, la mayoría de ellos con dolor crónico moderado1. Del 7%-8% de la población europea está afectada y hasta el 5% puede ser grave2-3, se estima, que afecta a más de dos millones de españoles4. En la consulta de Atención Primaria, los pacientes con dolor neuropático tienen tasas de depresión mucho mayores 5-6-7. El dolor neuropático8 es el dolor causado por daño o enfermedad que afecta al sistema somato-sensorial, es un problema de salud pública con un alto coste laboral, debido a que existe cierto desconocimiento de sus singularidades, tanto de su diagnóstico como de su tratamiento, que al fallar, el dolor se perpetúa y se hace más rebelde a la hora de tratarlo, en la mayoría de las ocasiones pasa a ser crónico. Los mecanismos fisiopatológicos son evolutivos, se trata de un proceso progresivo e integrado que avanza si no recibe tratamiento, ocasionando graves repercusiones en la calidad de vida de los pacientes afectados9. De acuerdo a Prusiner (premio nobel de medicina 1997), en todas las enfermedades neurodegenerativas hay algún tipo de proceso anormal de la función neuronal. Las enfermedades neurodegenerativas son la consecuencia de anormalidades en el proceso de ciertas proteínas que intervienen en el ciclo celular, por lo tanto da lugar al cúmulo de las mismas en las neuronas o en sus proximidades, disminuyendo o anulando sus funciones, como la enfermedad de Alzheimer y el mismo SXF. La proteína FMRP (Fragile Mental Retardation Protein), esencial para el desarrollo cognitivo normal, ha sido relacionada con la vía piramidal del dolor10-11-12. El Síndrome de X Frágil13-14 (SXF), se debe a la mutación del Gen (FMR-1). Como consecuencia de la mutación, el gen se inactiva y no puede realizar la función de sintetizar la proteína FMRP. Por su incidencia se le considera la primera causa de Deficiencia Mental Hereditaria sólo superada por el Síndrome de Down. La electroencefalografía (EEG) es el registro de la actividad bioeléctrica cerebral que ha traído el desarrollo diario de los estudios clínicos y experimentales para el descubrimiento, diagnóstico y tratamiento de un gran número de anormalidades neurológicas y fisiológicas del cerebro y el resto del sistema nervioso central (SNC) incluyendo el dolor. El objetivo de la presente investigación es por medio de un estudio multimodal, desarrollar nuevas formas de presentación diagnóstica mediante técnicas avanzadas de procesado de señal y de imagen, determinando así los vínculos entre las evaluaciones cognitivas y su correlación anatómica con la modulación al dolor presente en patologías relacionadas con proteína FMRP. Utilizando técnicas biomédicas (funcionalestructural) para su caracterización. Para llevar a cabo esta tarea hemos utilizado el modelo animal de ratón. Nuestros resultados en este estudio multimodal demuestran que hay alteraciones en las vías de dolor en el modelo animal FMR1-KO, en concreto en la modulación encefálica (dolor neuropático), los datos se basan en los resultados del estudio estructural (imagen histología), funcional (EEG) y en pruebas de comportamiento (Laberinto de Barnes). En la Histología se muestra una clara asimetría estructural en el modelo FMR1 KO con respecto al control WT, donde el hemisferio Izquierdo tiene mayor densidad de masa neuronal en KO hembras 56.7%-60.8%, machos 58.3%-61%, en WT hembras 62.7%-62.4%, machos 55%-56.2%, hemisferio derecho-izquierdo respectivamente, esto refleja una correlación entre hemisferios muy baja en los sujetos KO (~50%) con respecto a los control WT (~90%). Se encontró correlación significativa entre las pruebas de memoria a largo plazo con respecto a la asimetría hemisférica (r = -0.48, corregido <0,05). En el estudio de comportamiento también hay diferencias, los sujetos WT tuvieron 22% un de rendimiento en la memoria a largo plazo, mientras que en los machos hay deterioro de memoria de un 28% que se corresponden con la patología en humanos. En los resultados de EEG estudiados en el hemisferio izquierdo, en el área de la corteza insular, encuentran que la latencia de la respuesta al potencial evocado es menor (22vs32 15vs96seg), la intensidad de la señal es mayor para los sujetos experimentales FMR1 KO frente a los sujetos control, esto es muy significativo dados los resultados en la histología (140vs129 145vs142 mv). Este estudio multimodal corrobora que las manifestaciones clínicas del SXF son variables dependientes de la edad y el sexo. Hemos podido corroborar en el modelo animal que en la etapa de adulto, los varones con SXF comienzan a desarrollar problemas en el desempeño de tareas que requieren la puesta en marcha de la función ejecutiva central de la memoria de trabajo (almacenamiento temporal). En el análisis del comportamiento es difícil llegar a una conclusión objetiva, se necesitan más estudios en diferentes etapas de la vida corroborados con resultados histológicos. Los avances logrados en los últimos años en su estudio han sido muy positivos, de tal modo que se están abriendo nuevas vías de investigación en un conjunto de procesos que representan un gran desafío a problemas médicos, asistenciales, sociales y económicos a los que se enfrentan los principales países desarrollados, con un aumento masivo de las expectativas de vida y de calidad. Las herramientas utilizadas en el campo de las neurociencias nos ofrecen grandes posibilidades para el desarrollo de estrategias que permitan ser utilizadas en el área de la educación, investigación y desarrollo. La genética determina la estructura del cerebro y nuestra investigación comprueba que la ausencia de FMRP también podría estar implicada en la modulación del dolor como parte de su expresión patológica siendo el modelo animal un punto importante en la investigación científica fundamental para entender el desarrollo de anormalidades en el cerebro. ABSTRACT Pain is a common symptom in medical practice. In Spain, a study conducted in 2000 each medical professional treats an average of 181 patients with pain per month, most of them with chronic moderate pain. 7% -8% of the European population is affected and up to 5% can be serious, it is estimated to affect more than two million people in Spain. In Primary Care, patients with neuropathic pain have much higher rates of depression. Neuropathic pain is caused by damage or disease affecting the somatosensory system, is a public health problem with high labor costs, there are relatively unfamiliar with the peculiarities in diagnosis and treatment, failing that, the pain is perpetuated and becomes rebellious to treat, in most cases becomes chronic. The pathophysiological mechanisms are evolutionary, its a progressive, if untreated, causing severe impact on the quality of life of affected patients. According to Prusiner (Nobel Prize for Medicine 1997), all neurodegenerative diseases there is some abnormal process of neuronal function. Neurodegenerative diseases are the result of abnormalities in the process of certain proteins involved in the cell cycle, reducing or canceling its features such as Alzheimer's disease and FXS. FMRP (Fragile Mental Retardation Protein), is essential for normal cognitive development, and has been linked to the pyramidal tract pain. Fragile X Syndrome (FXS), is due to mutation of the gene (FMR-1). As a consequence of the mutation, the gene is inactivated and can not perform the function of FMRP synthesize. For its incidence is considered the leading cause of Mental Deficiency Hereditary second only to Down Syndrome. Electroencephalography (EEG) is the recording of bioelectrical brain activity, is a advancement of clinical and experimental studies for the detection, diagnosis and treatment of many neurological and physiological abnormalities of the brain and the central nervous system, including pain. The objective of this research is a multimodal study, is the development of new forms of presentation using advanced diagnostic techniques of signal processing and image, to determine the links between cognitive evaluations and anatomic correlation with pain modulation to this protein FMRP-related pathologies. To accomplish this task have used the mouse model. Our results in this study show alterations in multimodal pain pathways in FMR1-KO in brain modulation (neuropathic pain), the data are based on the results of the structural study (histology image), functional (EEG) testing and behavior (Barnes maze). Histology In structural asymmetry shown in FMR1 KO model versus WT control, the left hemisphere is greater density of neuronal mass (KO females 56.7% -60.8%, 58.3% -61% males, females 62.7% -62.4 WT %, males 55% -56.2%), respectively right-left hemisphere, this reflects a very low correlation between hemispheres in KO (~ 50%) subjects compared to WT (~ 90%) control. Significant correlation was found between tests of long-term memory with respect to hemispheric asymmetry (r = -0.48, corrected <0.05). In the memory test there are differences too, the WT subjects had 22% yield in long-term memory, in males there memory impairment 28% corresponding to the condition in humans. The results of EEG studied in the left hemisphere, in insular cortex area, we found that the latency of the response evoked potential is lower (22vs32 15vs96seg), the signal strength is higher for the experimental subjects versus FMR1 KO control subjects, this is very significant given the results on histology (140vs129 145vs142 mv). This multimodal study confirms that the clinical manifestations of FXS are dependent variables of age and sex. We have been able to corroborate in the animal model in the adult stage, males with FXS begin developing problems in the performance of tasks that require the implementation of the central executive function of working memory (temporary storage). In behavior analysis is difficult to reach an objective conclusion, more studies are needed in different life stages corroborated with histologic findings. Advances in recent years were very positive, being opened new lines of research that represent a great challenge to physicians, health care, social and economic problems facing the major developed countries, with a massive increase in life expectancy and quality. The tools used in the field of neuroscience offer us great opportunities for the development of strategies to be used in the area of education, research and development. Genetics determines the structure of the brain and our research found that the absence of FMRP might also be involved in the modulation of pain as part of their pathological expression being an important animal model in basic scientific research to understand the development of abnormalities in brain.

Propuesta de integración de agentes software inteligentes sobre JADE con entornos virtuales en Unity3D

La unión de distintos sistemas software constituye un elemento principal de las nuevas Tecnologías de la Información y la Comunicación. La integración de entornos virtuales tridimensionales con agentes software inteligentes es el objetivo que persigue este trabajo de investigación. Para llevar a cabo esta integración se parte de la creación de un agente virtual, un personaje que es controlado por una mente desarrollada siguiendo un enfoque basado en agentes software. Se busca así dotar al sistema de cierto nivel de inteligencia, tomando como referencia el funcionamiento del cerebro humano. Lo que se consigue es que el agente capte los estímulos del entorno, los procese y genere comportamientos, tanto reactivos como deliberativos, que son ejecutados por el personaje. Los resultados obtenidos resaltan el dinamismo del sistema, a la vez que animan a seguir investigando en este campo lleno de aplicaciones directas y reales sobre el mundo. En conclusión, esta investigación busca y consigue un nuevo paso en el progreso de las nuevas tecnologías mediante una integración real de distintos sistemas software. ---ABSTRACT---The union of different software systems is a major element of Information and Communications Technology. The aim of this research is the integration of 3D virtual environments and intelligent software agents. This integration is based on the development of a virtual agent, a character that is controlled by a mind developed following a software agent approach. It is sought to provide the system with some intelligence level, taking the human brain function as a reference point. The consequence is that the agent captures environmental stimuli, processes them and creates reactive and deliberative behaviours that can be executed by the avatar. The findings emphasize the dynamism of the system as well as they encourage to research more in this field that has a lot of direct and real-life applications on the world. In conclusion, this research seeks and takes a new step in the progress of new technologies through a real integration of different software systems.

Monitorización y optimización de terapias de tele-neurorrehabilitación cognitiva

El Daño Cerebral Adquirido (DCA) se define como una lesión cerebral que ocurre después del nacimiento y que no guarda relación con defectos congénitos o enfermedades degenerativas. En el cerebro, se llevan a cabo las funciones mentales superiores como la atención, la memoria, las funciones ejecutivas y el lenguaje, consideradas pre-requisitos básicos de la inteligencia. Sea cual sea su causa, todo daño cerebral puede afectar a una o varias de estas funciones, de ahí la gravedad del problema. A pesar de los avances en nuevas técnicas de intervención precoz y el desarrollo de los cuidados intensivos, las afectaciones cerebrales aún no tienen tratamiento ni quirúrgico ni farmacológico que permita una restitución de las funciones perdidas. Los tratamientos de neurorrehabilitación cognitiva y funcional pretenden, por tanto, la minimización o compensación de las alteraciones ocasionadas por una lesión en el sistema nervioso. En concreto, la rehabilitación cognitiva se define como el proceso en el que personas que han sufrido un daño cerebral trabajan de manera conjunta con profesionales de la salud para remediar o aliviar los déficits cognitivos surgidos como consecuencia de un episodio neurológico. Esto se consigue gracias a la naturaleza plástica del sistema nervioso, donde el cerebro es capaz de reconfigurar sus conexiones neuronales, tanto creando nuevas como modificando las ya existentes. Durante los últimos años hemos visto una transformación de la sociedad, en lo que se ha denominado "sociedad de la información", cuyo pilar básico son las Tecnologías de la Información y las Comunicaciones (TIC). La aplicación de estas tecnologías en medicina ha revolucionado la manera en que se proveen los servicios sanitarios. Así, donde tecnología y medicina se mezclan, la telerrehabilitación se define como la rehabilitación a distancia, ayudando a extender los servicios de rehabilitación más allá de los centros hospitalarios, rompiendo las barreras geográficas, mejorando la eficiencia de los procesos y monitorizando en todo momento el estado y evolución del paciente. En este contexto, el objetivo general de la presente tesis es mejorar la rehabilitación neuropsicológica de pacientes que sufren alteraciones cognitivas, mediante el diseño, desarrollo y validación de un sistema de telemedicina que incorpora las TIC para avanzar hacia un nuevo paradigma personalizado, ubicuo y ecológico. Para conseguirlo, se han definido los siguientes objetivos específicos: • Analizar y modelar un sistema de telerrehabilitación, mediante la definición de objetivos y requisitos de usuario para diseñar las diferentes funcionalidades necesarias. • Definir una arquitectura de telerrehabilitación escalable para la prestación de diferentes servicios que agrupe las funcionalidades necesarias en módulos. • Diseñar y desarrollar la plataforma de telerrehabilitación, incluida la interfaz de usuario, creando diferentes roles de usuario con sus propias funcionalidades. • Desarrollar de un módulo de análisis de datos para extraer conocimiento basado en los resultados históricos de las sesiones de rehabilitación almacenadas en el sistema. • Evaluación de los resultados obtenidos por los pacientes después del programa de rehabilitación, obteniendo conclusiones sobre los beneficios del servicio implementado. • Evaluación técnica de la plataforma de telerrehabilitación, así como su usabilidad y la relación coste/beneficio. • Integración de un dispositivo de eye-tracking que permita la monitorización de la atención visual mientras los pacientes ejecutan tareas de neurorrehabilitación. •Diseño y desarrollo de un entorno de monitorización que permita obtener patrones de atención visual. Como resumen de los resultados obtenidos, se ha desarrollado y validado técnicamente la plataforma de telerrehabilitación cognitiva, demostrando la mejora en la eficiencia de los procesos, sin que esto resulte en una reducción de la eficacia del tratamiento. Además, se ha llevado a cabo una evaluación de la usabilidad del sistema, con muy buenos resultados. Respecto al módulo de análisis de datos, se ha diseñado y desarrollado un algoritmo que configura y planifica sesiones de rehabilitación para los pacientes, de manera automática, teniendo en cuenta las características específicas de cada paciente. Este algoritmo se ha denominado Intelligent Therapy Assistant (ITA). Los resultados obtenidos por el asistente muestran una mejora tanto en la eficiencia como en la eficacia de los procesos, comparado los resultados obtenidos con los de la planificación manual llevada a cabo por los terapeutas. Por último, se ha integrado con éxito el dispositivo de eye-tracking en la plataforma de telerrehabilitación, llevando a cabo una prueba con pacientes y sujetos control que ha demostrado la viabilidad técnica de la solución, así como la existencia de diferencias en los patrones de atención visual en pacientes con daño cerebral. ABSTRACT Acquired Brain Injury (ABI) is defined as brain damage that suddenly and unexpectedly appears in people’s life, being the main cause of disability in developed countries. The brain is responsible of the higher cognitive functions such as attention, memory, executive functions or language, which are considered basic requirements of the intelligence. Whatever its cause is, every ABI may affects one or several functions, highlighting the severity of the problem. New techniques of early intervention and the development of intensive ABI care have noticeably improved the survival rate. However, despite these advances, brain injuries still have no surgical or pharmacological treatment to re-establish lost functions. Cognitive rehabilitation is defined as a process whereby people with brain injury work together with health service professionals and others to remediate or alleviate cognitive deficits arising from a neurological insult. This is achieved by taking advantage of the plastic nature of the nervous system, where the brain can reconfigure its connections, both creating new ones, and modifying the previously existing. Neuro-rehabilitation aims to optimize the plastic nature by inducing a reorganization of the neural network, based on specific experiences. Personalized interventions from individual impairment profile will be necessary to optimize the remaining resources by potentiating adaptive responses and inhibiting maladaptive changes. In the last years, some applications and software programs have been developed to train or stimulate cognitive functions of different neuropsychological disorders, such as ABI, Alzheimer, psychiatric disorders, attention deficit or hyperactivity disorder (ADHD). The application of technologies into medicine has changed the paradigm. Telemedicine allows improving the quality of clinical services, providing better access to them and helping to break geographical barriers. Moreover, one of the main advantages of telemedicine is the possibility to extend the therapeutic processes beyond the hospital (e.g. patient's home). As a consequence, a reduction of unnecessary costs and a better costs/benefits ratio are achieved, making possible a more efficient use of the available resources In this context, the main objective of this work is to improve neuro-rehabilitation of patients suffering cognitive deficits, by designing, developing and validating a telemedicine system that incorporates ICTs to change this paradigm, making it more personalized, ubiquitous and ecologic. The following specific objectives have been defined: • To analyse and model a tele-rehabilitation system, defining objectives and user requirements to design the different needed functionalities. • To define a scalable tele-rehabilitation architecture to offer different services grouping functionalities into modules. • To design and develop the tele-rehabilitation platform, including the graphic user interface, creating different user roles and permissions. • To develop a data analysis module to extract knowledge based on the historic results from the rehabilitation sessions stored in the system. • To evaluate the obtained results by patients after the rehabilitation program, arising conclusions about the benefits of the implemented service. • To technically evaluate the tele-rehabilitation platform, and its usability and the costs/benefit ratio. • To integrate an eye-tracking device allowing the monitoring of the visual attention while patients execute rehabilitation tasks. •To design and develop a monitoring environment that allows to obtain visual attention patterns. Summarizing the obtained results, the cognitive tele-rehabilitation platform has been developed and evaluated technically, demonstrating the improvements on the efficiency without worsening the efficacy of the process. Besides, a usability evaluation has been carried out, with very good results. Regarding the data analysis module, an algorithm has been designed and developed to automatically select and configure rehabilitation sessions, taking into account the specific characteristics of each patient. This algorithm is called Intelligent Therapy Assistant (ITA). The obtained results show an improvement both in the efficiency and the efficacy of the process, comparing the results obtained by patients when they receive treatments scheduled manually by therapists. Finally, an eye-tracking device has been integrated in the tele-rehabilitation platform, carrying out a study with patients and control subjects demonstrating the technical viability of the developed monitoring environment. First results also show that there are differences between the visual attention patterns between ABI patients and control subjects.

Clustering basado en redes bayesianas con predictoras continuas: aplicaciones en neurociencia

Desentrañar el funcionamiento del cerebro es uno de los principales desafíos a los que se enfrenta la ciencia actual. Un área de estudio que ha despertado muchas expectativas e interés es el análisis de la estructura cortical desde el punto de vista morfológico, de manera que se cree una simulación del cerebro a nivel molecular. Con ello se espera poder profundizar en el estudio de numerosas enfermedades neurológicas y patológicas. Con el desarrollo de este proyecto se persigue el estudio del soma y de las espinas desde el punto de vista de la neuromorfología teórica. Es común en el estado del arte que en el análisis de las características morfológicas de una neurona en tres dimensiones el soma sea ignorado o, en el mejor de los casos, que sea sustituido por una simple esfera. De hecho, el concepto de soma resulta abstracto porque no se dispone de una dfinición estricta y robusta que especifique exactamente donde finaliza y comienzan las dendritas. En este proyecto se alcanza por primera vez una definición matemática de soma para determinar qué es el soma. Con el fin de simular somas se ahonda en los atributos utilizados en el estado del arte. Estas propiedades, de índole genérica, no especifican una morfología única. Es por ello que se propone un método que agrupe propiedades locales y globales de la morfología. En disposición de las características se procede con la categorización del cuerpo celular en distintas clases a partir de un nuevo subtipo de red bayesiana dinámica adaptada al espacio. Con ello se discute la existencia de distintas clases de somas y se descubren las diferencias entre los somas piramidales de distintas capas del cerebro. A partir del modelo matemático se simulan por primera vez somas virtuales. Algunas morfologías de espinas han sido atribuidas a ciertos comportamientos cognitivos. Por ello resulta de interés dictaminar las clases existentes y relacionarlas con funciones de la actividad cerebral. La clasificación más extendida (Peters y Kaiserman-Abramof, 1970) presenta una definición ambigua y subjetiva dependiente de la interpretación de cada individuo y por tanto discutible. Este estudio se sustenta en un conjunto de descriptores extraídos mediante una técnica de análisis topológico local para representaciones 3D. Sobre estos datos se trata de alcanzar el conjunto de clases más adecuado en el que agrupar las espinas así como de describir cada grupo mediante reglas unívocas. A partir de los resultados, se discute la existencia de un continuo de espinas y las propiedades que caracterizan a cada subtipo de espina. ---ABSTRACT---Unravel how the brain works is one of the main challenges faced by current science. A field of study which has aroused great expectations and interest is the analysis of the cortical structure from a morphological point of view, so that a molecular level simulation of the brain is achieved. This is expected to deepen the study of many neurological and pathological diseases. This project seeks the study of the soma and spines from the theoretical neuromorphology point of view. In the state of the art it is common that when it comes to analyze the morphological characteristics of a three dimension neuron the soma is ignored or, in the best case, it is replaced by a simple sphere. In fact, the concept of soma is abstract because there is not a robust and strict definition on exactly where it ends and dendrites begin. In this project a mathematical definition is reached for the first time to determine what a soma is. With the aim to simulate somas the atributes applied in the state of the art are studied. These properties, generic in nature, do not specify a unique morphology. It is why it was proposed a method to group local and global morphology properties. In arrangement of the characteristics it was proceed with the categorization of the celular body into diferent classes by using a new subtype of dynamic Bayesian network adapted to space. From the result the existance of different classes of somas and diferences among pyramidal somas from distinct brain layers are discovered. From the mathematical model virtual somas were simulated for the first time. Some morphologies of spines have been attributed to certain cognitive behaviours. For this reason it is interesting to rule the existent classes and to relate them with their functions in the brain activity. The most extended classification (Peters y Kaiserman-Abramof, 1970) presents an ambiguous and subjective definition that relies on the interpretation of each individual and consequently it is arguable. This study was based on the set of descriptors extracted from a local topological analysis technique for 3D representations. On these data it was tried to reach the most suitable set of classes to group the spines as well as to describe each cluster by unambiguous rules. From these results, the existance of a continuum of spines and the properties that characterize each spine subtype were discussed .

El camino hacia la arquitectura: las mujeres de la Bauhaus

Las mujeres de la Bauhaus: El camino hacia la arquitectura, no es un simple título, es una secuencia en el tiempo. Al igual que la meta final de la Bauhaus era la Arquitectura, la Construcción, la obra de arte total donde participaban todas las disciplinas; la Escuela, sin la participación femenina hubiese nacido castrada, no hubiese sido la Bauhaus. En una entrevista se le preguntó a un alumno la razón de su ingreso, qué era lo más importante que le hizo tomar dicha decisión, a lo que contestó: “la forma de vida comunitaria de la gente de la Bauhaus”. Las mujeres, en un principio, con ser admitidas ya se daban por satisfechas. Eran disciplinadas, muy trabajadoras y se conformaban con las tareas que se les asignaba. Todos los estudiantes conocían las dificultades que acarreaba el ingreso y ser admitido era un hecho trascendente. Käthe Brachmann, agradecía en 1919 poder formar parte del alumnado: “Por lo tanto, nosotras las mujeres, también vinimos a esta escuela, porque cada una de nosotras encontró un trabajo que realizar aquí ¡que no nos atrevíamos a descuidar! ¡Puede que nadie envidiase nuestro trabajo! Gracias a todos aquellos que nos lo concedieron…” Somos nosotras, las siguientes generaciones de arquitectas, historiadoras, ingenieras, publicistas, diseñadoras… las que envidiamos y resaltamos su trabajo. Cuando Isabelle Anskombe contactó a principios de 1981, a través de Gunta Stölzl, con Marianne Brandt, ésta se encontraba en un asilo cercano a su lugar de nacimiento (antigua DDR) y quedó gratamente sorprendida del interés despertado. A lo largo de treinta años, hemos sido y continuamos siendo muchas mujeres, también algunos hombres, las que hemos impulsado y restituido el largo historial de méritos de las mujeres que estudiaron y trabajaron en la Bauhaus. Era una carencia que persistía desde el cierre de la escuela en 1933. Esta necesidad de restauración de la pequeña historia de la Bauhaus debe ser satisfecha por lo que esta tesis debe ser leída y entendida como una relectura desde sus orígenes en la que se incluyen dos aspectos fundamentales; el primero formado por los trabajos escolares de una parte importante del alumnado constituido por mujeres y el segundo en la consecución de una meta: lograr inscribirse en las clases de arquitectura y conseguir titularse como arquitectas. Este trabajo de investigación demuestra que la asociación de mujeres de la Bauhaus y el taller textil no fue exclusiva, existieron mujeres en otros talleres y lo más importante, hubo mujeres diplomadas en arquitectura. No se puede reducir el interés que despierta esta tesis sólo al ámbito femenino, porque no debemos olvidar que una tesis dedicada a un determinado maestro o alumno del mundo de la arquitectura se entiende que debe tener un interés global. De la misma manera, el estudio de una determinada maestra y de determinadas alumnas no se puede restringir a un determinado sector, debe ser de interés para toda la comunidad científica, no solo para las mujeres. Para que ello ocurra los trabajos de las alumnas deben tener una calidad mínima. Estudiando el fin de carrera de la alumna Vera Meyer-Waldeck y comparándolo con el de sus compañeros se puede afirmar que la complejidad arquitectónica de su trabajo no desmerece ante las dos propuestas ofrecidas por varones. La célebre frase de Marienne Brand en la que describe cuántas bolitas de alpaca tuvo que conformar hasta que por fin alguien le asignó una tarea mucho más gratificante, ilustra la paciencia y el tesón demostrado por ellas a lo largo del tiempo hasta ganarse el respeto entre los maestros y sus compañeros. La imposición inicial que supuso organizar a la mayorÍa de mujeres en el taller de tejidos influyó en un sentimiento femenino de autolimitación, algunas no se sentían capacitadas para la abstracción y el dominio espacial. Ello les llevó a reafirmarse como las más aptas en el campo bidimensional y por tanto convirtieron dicha limitación en un refugio. Se han explicado ejemplos de mujeres que no participaron en el taller textil (inicialmente establecido para ellas) y paulatinamente fueron dando pasos hacía un mayor compromiso con las relaciones espaciales y la arquitectura, a veces sin ser conscientes de ello. La propia Marianne Brandt tiene unas axonométricas fechadas en 1923 y su carnet de la Werkbund la acreditaba como arquitecta de interiores. Al mismo tiempo, Alma Buscher se sentía plena con sus célebres juguetes infantiles de madera en Weimar, pero sin embargo, ya en Dessau, redactó unos magníficos apuntes de construcción de edificios fechados en 1925. Incluso una alumna del taller textil, Benita Otte, sorprendió a sus maestros con una logradísima isométrica de la casa experimental Haus am Horn para la exposición del año 1923. Un ejemplo extraordinario fue el de la arquitecta Friedl Dicker. Una vez hubo abandonado sus estudios en Weimar, ejerció la profesión en Viena junto con su compañero de estudios Franz Singer, construyendo un club de tenis como trabajo más sobresaliente. El hecho de no existir ningún taller específico de arquitectura en Weimar, jugó a su favor, porque el nuevo profesor contratado para tal fin en Dessau era Hannes Meyer, un convencido de que la arquitectura y la vida debían ir a la par. El hijo de Paul Klee recordaba aquella época “Meyer (…) tenía ideas muy diferentes y la Bauhaus de Dessau llegó a estar muy regulada y agarrotada. Ahora todo el mundo estaba orientado hacía la arquitectura. Un estricto programa de 10 horas al día mantenía a la gente ocupada desde muy temprana la mañana hasta bien entrada la noche, y por si esto fuera poco, se enfatizaba la gimnasia y los deportes. Era un contraste muy fuerte respecto a las ideas fundacionales de la Bauhaus de Weimar…” La secuencia de los acontecimientos se ha detallado en el capítulo correspondiente, demostrándose que Gropius llamó conscientemente a Hannes Meyer porque era el hombre adecuado para este nuevo enfoque en Dessau. En el artículo del año 1926 que cautivó a Gropius, Die Neue Welt (los nuevos tiempos), Hannes Meyer colocaba en la misma página un trabajo de El Lissitzky con otro de Sophie Arp-Täuber. Su folleto de publicidad para ingresar en la escuela utilizaba como reclamo la pregunta, ¿buscas la verdadera igualdad como mujer estudiante? Convencido de que el “talento” no era tan importante como una buena predisposición, permitió eliminar el aura creadora que se suponía fundamentalmente masculina. Apasionado hombre político, cautivó a las jóvenes con su espíritu de justicia social, aunque su relación afectiva con Lotte Stam-Beese y con Hans Wittwer dejó al descubierto su temperamento y la dificultad de trabajar con él. El libro de Moholy Nagy titulado Von Material zu Architecktur (De lo material a la arquitectura) aparecido en 1929, impulsó a muchas mujeres a seguir avanzando y les sirvió como acicate, pues algunas se habían adaptado a un estado inferior al de sus plenas capacidades. Una voz autorizada y respetada les comunicaba que todo “ser humano debe tener la oportunidad de experimentar el espacio en la arquitectura”. Desgraciadamente, las teorías (Schopenhauer y posteriormente Freud … Gregorio Marañón) que primaban el sexo de la mujer por encima de su capacidad como persona , habían permitido crear en la opinión pública una cuantificación del grado de masculinidad o feminidad dependiendo de las actividades que se realizasen. Las relaciones espaciales, las ciencias puras, el proceso creador del artista, se habían considerado eminentemente masculinos en contraposición a la cerámica, las artesanías textiles y cualquier trabajo manual repetitivo que debían ser asignados a las mujeres. Betty Friedman denunciaba en 1962 lo que los educadores sexistas habían transmitido a lo largo del tiempo a sus alumnas : “A las mujeres les gusta la belleza tanto como a los hombres, pero quieren una belleza que esté relacionada con el proceso de la vida (…) La mano es tan admirable y digna de respeto como el cerebro.” En la Bauhaus, según avanzaba el tiempo, la integración ganaba terreno a los prejuicios por lo que la mano y el cerebro estaban conectados. Artista y artesano debían ser todo uno y los planes de estudio de la escuela, fieles a su origen de que el fin último era la arquitectura, ya permitían acceder a la sección de construcción (baulehre) a las personas que una vez terminadas las pruebas en el taller textil, quisieran seguir estudiando dentro de la Bauhaus. Las mujeres ya elegían libremente y se inscribían en los demás talleres según sus preferencias. La estudiante de carpintería y futura arquitecta Vera Meyer-Waldeck era entrevistada en la revista de la escuela y contestaba desinhibidamente que “para mí, es exactamente igual de interesante la literatura, el baile o la música, como las formas, el color, la matemáticas o cualquier problema de estática.” Numerosas alumnas estudiaron en la Bauhaus pero no consiguieron el diploma por no terminar todos los semestres requeridos. Fue el caso de Lotte Stam Beese que empezó en el taller textil con la maestra Gunta Stölzl, continuó en el departamento de construcción y, aunque no llega a diplomarse, si ejerció de arquitecta. Después de trabajar en diversos países, se titula en 1940 en la escuela VHBO de Ámsterdam. La entrada de Mies en la escuela cambia el planteamiento social y enfatiza aún más el estudio de la arquitectura. Unifica en su plan de estudios dos disciplinas que Hannes Meyer las tenía separadas: “construcción y acabados” (bau-ausbau) de manera que la pintura mural, la carpintería y todo lo referente al interior-exterior de un edificio se estudia en el mismo taller. Esta unificación presentaba una gran ventaja para las mujeres ya que se podían apuntar sin sentirse comprometidas ni apabulladas por las connotaciones que una carrera de ciencias tenía ya que en realidad, la palabra arquitectura con grandes letras no aparecía. Por supuesto, tal y como se ha detallado en el plan de estudios, existían todo tipo de asignaturas técnicas, pero el hecho de que la arquitectura de interiores, muy asumida en la opinión pública como actividad perfectamente factible para una mujer, se uniese a la actividad constructora, eminentemente masculina hasta entonces, ayudó a desembocar el final de los estudios de varias mujeres en el fin último de la Bauhaus: la arquitectura. Como ejemplo, Vera Meyer-Waldeck, había trabajado activamente en el edificio de Bernau en la creación de las mesas de estudio de los dormitorios dentro de la sección de carpintería (tischlerei), y gracias a la unificación de talleres, puede seguir ampliando conocimientos de construcción de forma gradual. Las alumnas Vera Meyer-Waldeck, María Müller, Hilde Reiss y Annemarie Wilke lograron de esta manera culminar sus estudios con un diploma que las permitía ejercer como arquitectas. Se ha dispuesto de los proyectos y trabajos profesionales en el campo de la arquitectura y el diseño de Vera y Annemarie. Desgraciadamente, de María y Hilde no se ha encontrado material de estudio. También se amplian datos sobre Annemarie Wimmer (Lange de casada), ella no finalizó sus estudios de Bau, pero se diplomó en ausbau (Ausbauabteilung), equivalente a arquitectura de interiores y escribió una guía de arquitectura de Berlín. Es conocido que la Bauhaus no era la única escuela donde las mujeres podían estudiar teoría de la construcción. Existían en la República de Weimar varias escuelas técnicas donde las mujeres estudiaban arquitectura , pero uno de los rasgos diferenciadores de esta escuela era el fuerte sentimiento de comunidad y la relación alumno-profesor. Las clases distendidas las recordaba el alumno Pius Pahl venido de un estricto instituto técnico: “(…) Durante el cuarto semestre intenté estudiar planeamiento urbano con Hilberseimer. Entré en la habitación donde se impartían las clases y me senté un poco apartado respecto a los demás. Ellos iban llegando uno a uno y encontraban sitios en las mesas, bancos, taburetes y alfeizares de las ventanas. Debatían entre ellos. Estaba esperando a Hilbs (Hilberserimer), pero en vano. Después de algún tiempo uno de los estudiantes veteranos apoyado en un radiador se presento como Hilbs. ¡Que sorpresa para un estudiante formado en la Höheres Staatliches Technikum!” Otro rasgo diferenciador frente a las escuelas técnicas era la posibilidad de acceder a la Bauhaus sin un bachillerato previo. Teniendo dotes artísticas y disponibilidad para el trabajo de diseño se podía ingresar en la Bauhaus. Estas condiciones beneficiaban a cierto número de mujeres que no habían tenido posibilidad de una instrucción académica. Como ejemplo, el currículo anterior de la alumna Lotte Burckhardt , matriculada en la sección de carpintería en el año 1928, consistía en haber trabajado en una sastrería, de secretaría y como trabajadora social. La Bauhaus no obstante, presentaba muchos rasgos comunes con otras escuelas surgidas en la República de Weimar. Varios profesores de la Bauhaus fueron contratados por otras escuelas. La escuela Reimann en Berlín (contrató al maestro de fotografía Peterhans una vez clausurada la Bauhaus de Berlín), la de Breslau (contrató a Schlemmer a partir de 1929) y especialmente la de Frankfurt (contrató a Adolf Meyer cuando éste se separa de Gropius) participaban de idearios similares. Esta última escuela estaba directamente relacionada con la oficina municipal de la construcción de Frankfurt, liderada por el arquitecto Ernst May. Bajo sus ordenes trabajó la arquitecta Margarete Schütte-Lihotzky. Ella, junto con un grupo de trabajo, realizaron para la exposición de la Werkbund de 1927- organizada por Mies y en parte por Lilly Reich- unas viviendas prefabricadas. Al igual que en la feria de Frankfurt, aquí también se ocupó del amueblamiento de las cocinas. Su posterior estancia en la Unión Soviética y sus proyectos son comparables con los realizados en la misma época por Lotte Stam-Beese. Estos proyectos se analizarán estableciéndose similitudes. Si bien hay características similares entre todas estas escuelas, un signo distintivo de la Bauhaus era la ausencia de un departamento o sección de modas que en cambio sí existían en las escuelas de Reimann y Frankfurt . La causa inicial era el riesgo de feminización que temía Gropius y que venía precedido por la escuela de Van de Velde. Posteriormente, en el curriculum de Hannes Meyer, que buscaba las necesidades del pueblo en lugar de ambicionar el lujo, no tenía justificación un taller dedicado a la moda. Cuando llegó Mies, la escuela ya estaba muy profesionalizada y las mujeres que estudiaban allí siempre comprendieron que su objetivo era la arquitectura y el diseño de objetos útiles. Curiosamente, Lilly Reich, la maestra de Ausbau (interiorismo), si venía del mundo de la moda. No hay constancia de que ninguna mujer denunciara un trato discriminatorio, así como tampoco parece que ellas sintieran que abrían nuevas vías a otras mujeres . Tenían un sentimiento de comunidad mixta, no se sentían especiales, creían firmemente en un mundo más justo y pensaban que trabajando en la Bauhaus podrían aportar algo nuevo a la sociedad junto con sus compañeros. Según palabras textuales de Walter Gropius: “La Bauhaus sintió el peso de una doble responsabilidad moral: hacer que sus alumnos tomaran plena conciencia de la época en que vivían, y prepararlos para que plasmaran su inteligencia natural y conocimientos adquiridos en diseños de prototipos que expresaran directamente esta conciencia.” La grave crisis económica y la guerra truncaron muchas esperanzas pero esos fuertes lazos duraron en el tiempo . Son incontables las parejas que se formaron en la Bauhaus, muchas de ellas duraderas en el tiempo. Eran numerosos los matrimonios formados por alumnos arquitectos y alumnas de otros talleres que ayudaban y aconsejaban. Quizás, el caso de Gertrud Arndt, llama la atención porque ella quiso originalmente ser arquitecta. Había estado como aprendiz en un estudio de arquitectura de Erfurt y a instancias de su jefe, empezó a documentar fotográficamente los edificios mientras se formaba. Al ver la primera exposición de la Bauhaus del año 1923 y con una beca de estudios, decidió trasladarse a Weimar para estudiar arquitectura. Cuando llegó allí descubrió que no existía tal departamento (solo alumnos aventajados disfrutaban de algunas clases semiparticulares) y después de aprobar el curso preliminar acabó en el taller de tejidos. Una vez hubo completado todos sus estudios, no volvió a trabajar en el diseño textil. Se casó con el arquitecto Alfred Arndt y cuando éste fue nombrado profesor, ella estuvo apoyando a su marido sin dejar de ocuparse de su otra pasión: la fotografía. Gertrud fue redescubierta como fotógrafa en los años 80 y en enero de 2013, el archivo Bauhaus le ha dedicado una exposición monográfica con sus obras textiles y fotográficas. Como anécdota, cabe reseñar la carta que le escribe Gertrud a su amiga Gunta Stölzl, animándola a emigrar a España ya que nuestro país se veía como una oportunidad para trabajar ante una Alemania deprimida económicamente. Tratamiento singular se merece también Hermine Luise Scheper- Berkenkamp, conocida como Lou. Alumna del taller de pintura mural, se casó con su compañero de estudios Hinnerk Scheper. Él terminó como profesor de la escuela y ella se dedicó a ayudarle al tiempo que ejercía de pintora e ilustradora de libros para niños. La prematura muerte de su marido en 1957 le impulsó a ejercer sus funciones. Se hizo cargo de las labores compositivas del color en la arquitectura de numerosos edificios en Berlín. Fue responsable del diseño de color del último proyecto ejecutado por Otto Bartning (un hogar infantil en Berlín), la Filarmónica de Hans Scharoun, el Museo Egipcio, varios edificios de Walter Gropius en los distritos de Berlín Britz, Buckow y Rudow así como el edificio del aeropuerto de Tegel. Cuando murió el 11-4-1976, Lou estaba trabajando en el esquema de color para la construcción de la biblioteca de Scharoun en Berlín. Es una evidencia que el trabajo de la escuela ha pasado a la posteridad fundamentalmente por la creación de objetos, telas, tipografías, fotografías, collages, pinturas, publicidad y técnicas de color. A excepción de sus tres directores, arquitectos de profesión, ni siquiera el arquitecto Breuer logra superar en reconocimiento al Breuer creador de sillas tubulares. Es por tanto mi intención mostrar el lado menos conocido de la escuela más famosa: el trabajo de las arquitectas que surgieron de la Bauhaus. Lamentablemente, el trabajo realizado por Peter Hahn en 1995 y recogido en el libro Bauten und projekte. Bauhaus in Berlín (Construcciones y proyectos. Bauhaus en Berlín) que editó el Bauhaus-archiv, sólo contiene los trabajos realizados por estudiantes y profesores de la escuela en el área metropolitana de Berlín, no aparece plano alguno ni fotografías de ninguna estudiante. Tan solo se citan las biografías de Lilly Reich y Vera Meyer-Waldeck. Con la colaboración del propio archivo Bauhaus, he podido contemplar los trabajos de las alumnas y compararlos con los de sus compañeros que sí figuran en dicho libro. Se analizarán dichos proyectos Por último, una imagen, que parece retroceder en el tiempo: Mies en América con sus estudiantes, solo hombres. Cuando Gropius emigró a Inglaterra, realizó con Maxwell Fry una escuela mixta que continuaba sus planteamientos ético-sociales traspuestos a la arquitectura. Sin embargo, al aceptar el puesto docente en Harvard (1937-1952), donde la educación estaba segregada por sexos -las mujeres aprendían en el Radcliffe College- no debió poder instruir prácticamente a ninguna mujer . La arquitecta Anne Thyn, colaboradora de Louis Kahn, fue una de las escasas alumnas. Empezó en 1944 y se licenció en 1949. ¿Coincidirían en alguna clase? Parece que la guerra hizo retroceder los espacios ganados por las mujeres, al menos en Estados Unidos. La feminista Bety Fridman denunciaba una vuelta de la mujer al hogar y a “ese malestar que no tiene nombre” denominado por ella la mística de la feminidad. En el año 1953, en América se publicaban manuales dirigidos a las mujeres en los siguientes términos: “En el momento histórico actual, la muchacha más adaptada probablemente sea la que es lo suficientemente inteligente como para tener buenas notas es la escuela pero no tan brillante como para sacar sobresaliente en todo (…); la que es competente, pero no en áreas relativamente nuevas para las mujeres; la que sabe ser independiente y ganarse la vida, pero no tanto como para competir con lo s varones; la que es capaz de hacer bien algún trabajo (en el supuesto de que no se case o si por otras razones no tiene más remedio que trabajar) pero no está tan identificada con una profesión como para necesitar ejercerla para ser feliz.” Afortunadamente, las protagonistas de esta tesis se sentían tan identificadas con su profesión que necesitaban ejercerla para ser personas, porque “ser mujer no es ni más ni menos que ser humana” ABSTRACT The Bauhaus was created in 1919 in a brand new government which looks for a rapprochement between the people and university elites. A new, modern and democratic perspective where the ideals of collectivism and individualism come together to serve the same cause: architecture, total construction. To access the Bauhaus previous studies were not necessary, just an artistic disposition. The Weimar period lasted until 1925, year in which were expelled finding a new headquarters in Dessau. The school appealed especially to young people wanting to learn and in need of change. For women marked a double jump, to acquire a profession and feel equal to their peers. Its founder, Walter Gropius, wanted to combine artistic creation of standardized design prototypes looking for a common goal around the architecture. Under the slogan "art and industry, a new unit," an exhibition from 15 August to 30 September 1923 where the pilot house called "Haus am Horn", executed and organized by all the school's workshops and in which some female students were able to demonstrate his extraordinary talent. When the Bauhaus moved to Dessau, Gropius invited architect Hannes Meyer to join them for the inauguration of the architecture section. No sooner had Meyer joint the Bauhaus when he became the new director. He advertised the school under the slogan “Come to the Bauhaus” with which he wanted to attract more female students. In his advertising papers, Mayer asked “Are you looking for a real equality as a female student?” During his mandate the Bauhaus sought predisposition for artistic talent to face a new and fairer world. “The needs of the people instead of a lust for luxury” were also reflected in the new architecture. The female students Lotte Gerson and Lotte Besse enrolled themselves in 1929 in the construction section. The destitution of Hannes Meyer in summer in 1930 made the designation of Mies van der Rohe, the school’s last director. Lilly Reich substituted master Gunta Stölzl. This well known couple of professionals with professor Hilberseimer formed a global section of construction-interior design (bau-ausbau) where edification and urbanism a quota of exigency not fewer than any other technical school in Germany. The Bauhaus, harassed by the Nazis, was obligated to leave their headquarters in Dessau, to move to Berlin, as a private institute in an abandoned factory. Before leaving Dessau, four women got their architect diplomas. These women were Hilde Reiss, Maria Müller, Annemarie Wilke and Wera Meyer Waldeck The closing of the Berlin headquarters in 1933 by the Nazi government, at the time the Weimar Republic ended with Hitler’s raise to the power. This made the Bauhaus a symbol of the sullied freedom by totalitarianism. The work and biography of the following female architects that represent the three headquarters of the school is analyzed here: -Friedl Dicker in Weimar -Wera Meyer-Waldeck in Dessau - Annemarie Wilke in Berlin.