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NUEVO MODELO: CULTURA CIENTÍFICA COLABORATIVA

Cambiando la perspectiva de la ciencia y la investigación: Proyecto colaborativos “1000 Functional Connectome e INDI”. NUEVO MODELO: CULTURA CIENTÍFICA COLABORATIVA.

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NUEVO MODELO: CULTURA CIENTÍFICA COLABORATIVA

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  1. Cambiando la perspectiva de la ciencia y la investigación: Proyecto colaborativos “1000 Functional Connectome e INDI”

  2. NUEVO MODELO: CULTURA CIENTÍFICA COLABORATIVA • Siguiendo el precedente de la compartición de datos en el campo de la genética molecular, se pone en marcha el 1000 Functional Connectomes Project (FCP) en diciembre del 2009. • FCP aparece como el primer proyecto colaborativo de compartición de datos de RMf-reposo. • El FCP se lanza con el objetivo principal de poner a disposición pública un conjunto de datos procedentes de 35 laboratorios diferentes de todo el mundo. • Se puede acceder para la utilización de estos datos con acceso no restringido via NITRC (www.nitrc.org).

  3. Desde diciembre del 2009 el portal ha generado: • 22.000 descargas • ~50.000 visitas • 1.474 ciudades en 86 paises • El éxito de esta iniciativa hace que el National Institute of Mental Health de EEUU lo reconozca como el 2º de los 10 avances mas importantes del 2010 para el entendimiento de los trastornos mentales. “NIMH’s Top 10 Research Events and Advances of 2010” (http://www.nimh.nih.gov/about/director/2010/nimhs-top-10-research-events-and-advances-of-2010.shtml).

  4. Algunas de las publicaciones que usa FCP desde Diciembre 2009: • PNAS: • Biswal et al., 2010 • Tomasi and Volkow, 2010 • Journal of Neuroscience • Zuo et al., 2010 • Cerebral Cortex • Tomasi et al., in press • Neuroimage • Tian et al., in press • Y muchas más en progreso

  5. SIGUIENTE PASO AÚN MÁS COLABORATIVO: PROYECTO INDI • Una vez probado el valor científico y viabilidad de compartir datos de RMf-reposo se plantea la necesidad de integrar un nuevo proyecto: INDI (International Neuroimaging Data-sharing Initiative). • Se distingue del proyecto anterior en 2 aspectos principales: • Los datos cuentas con variables fenotípicas mas completas (cociente intelectual, datos demográficos específicos) • Miembros integrantes comparten datos regularmente (semanal, mensual, 4 veces al año, o como sea). • Un numero creciente de investigadores se han comprometido a participar en este esfuerzo, el cual ha generado en los primeros 5 meses más de 1000 datos (http://fcon_1000.projects.nitrc.org).

  6. RMf-R: UN INTERÉS CRECIENTE • Desde que en 1995 se describió por primera vez la RMf-reposo el número de publicaciones ha aumentado exponencialmente durante los últimos años La figura muestra el número de publicaciones en PUbMed con el término de búsqueda “resting state fMRI”.

  7. La tabla muestra algunas de las enfermedades estudiadas con RMf-Reposo hasta 2009. La mayoría han sido publicados desde 2007.

  8. CONSTRUYENDO CURVAS DE NORMALIDAD

  9. EL TAMAÑO DE LA MUESTRA Biswal et al. 2010, Datos suplementarios; Fig. S6a

  10. Calibrando la RMf-en reposo Biswal et al. 2010, Datos suplementarios; Fig. S5

  11. ¿ Y todo esto para qué? • Los investigadores se muestran muy optimistas con las posibilidades que ofrece lal RMf-Reposo, sobre todo en cuanto a las futuras implicaciones diagnósticas, desarrollo de marcadores de progresión de enfermedades e intervenciones terapeuticas. • La validación clínica del RMf-Reposo implicaría una transformación en muchas disciplinas en particular la psiquiatría, disciplina que actualmente adolece de medidas objetivas del funcionamiento cerebral en vivo. • El potenial clínico del RMf-Reposo depende del entendimiento progresivo de la fisiopatologia de los trastornos neuropsiquiatricos. • Estos avances requieren la existencia de grandes muestras de datos para estableces hipótesis y determinar la generalización de los resultados.

  12. ¿Qué ha cambiado? • Los investigadores que anteriormente tenían que pelear incansablemente para obtener una muestra de 20-40 sujetos ahora tiene a su entera disposición más de 2.000 muestras para analizar. • INDI ofrece un nuevo modelo de descubrimiento científico acelerado que es económico y eficiente. • “Spanish Resting State Network”, es un proyecto colaborativo vinculado a INDI, surge como un nuevo patrón para compartir conocimiento, y poner a disposición de la comunidad cientifica datos para estudiar este fenómeno. Se trata de un nuevo modelo de ciencia cooperativa.

  13. CONCLUSIONES • Fenómeno real: Cualquier investigador en cualquier parte del mundo puede formar parte de este proyecto. • El crecimiento está siendo real. • Las muestras poblacionales contribuyen de manera crucial a un conocimiento más profundo que generará mejor calidad de diagnósticos y tratamientos clínicos. • El valor más importante se deriva de la recopilación de datos de RMf-R ligados a cuestionarios estandarizados a nivel mundial. • Formas de ACHENBACH • Disponibles en 86+ lenguajes; versiones en castellano y en catalán • Estandarizados desde 18 meses a los 90 años • Relativamente baratos - ~ 1 euro por persona • NYU/NKI apoyara los primeras 1.000 cuestionarios Achenbach coleccionados por investigadores del SRSN

  14. CENTROS PARTICIPANTES A NIVEL MUNDIAL • Allen, Greg / University of Texas, Austin  • Menon, Vinod / Stanford University  • Benali, Habib / University of Pierre Marie Curie  • Milham, Mike / New York University  • Biswal, Bharat / UMDNJ  • Muller, Ralh-Alex / San Diego State Univeristy • Borg, C / Munchen  • Peltier, Scott / University of Michigan  • Buckner, Randy / Harvard University  • Rypma, Bart/ University of Texas at Dallas  • Bullmore, Ed / Cambridge University  • Schmidt, Sein/ Charite Hospital, Germany  • Colcombe, Stan / University of Bangor  • Seibner, Harwig/ DMRC, Denmark  • Fransson, Peter / Karolinska University  • Seigel, Greg / University of Pittsburg  • Hampson, Michelle/ Yale University  • Smith, Steve/ Oxford University  • Hillary, Frank / Penn State University • Theberge, Jean/University of Western Ontario, CA • Hoptman, Mathew / Nathan Klein Institute  • Villringer, Arno / Berlin & Leipzig  • Kiviniemi, Vesa / Oulu University, Finland  • Walter, Martin / University of Magdeburg  • Li, Shi-Jiang/ Medical College of Wisconsin  • Wang, Lihong / Duke University  • Lin, Chin-Po / National Taiwan University, R.O.C • Wendeschberger, Christopher / Austria  • Lowe, Mark / Cleveland Clinic  • Whitfield-Gabreili, Susan / MIT  • Madden, David/ Duke University  • Williamson, M / Canada  • Malach, Rafi / Tel Aviv Israel  • Yang, Yihong / NIDA  • Mayberg, Helen / Emory University  • Zang, Yu-Feng / Beijing Normal University ** • McMahon, Katie / University of Queensland

  15. CONECTIVIDAD FUNCIONAL CEREBRAL EN ESTADO DE REPOSO…

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