La neurocientífica Leslie S. Prichep aborda en DATAI cómo el análisis cuantitativo de la actividad eléctrica cerebral permite identificar subtipos en trastornos psiquiátricos
09 | 03 | 2026
El Instituto de Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial (DATAI) de la Universidad de Navarra acogió una nueva sesión de su programa de seminarios externos con la participación de la neurocientífica Leslie S. Prichep, investigadora y directora científica de BrainScope Company, reconocida por su contribución al desarrollo de métodos cuantitativos en el análisis de la actividad cerebral.
En su intervención, titulada “Neurophysiological subtyping in psychiatric disorders”, Prichep explicó cómo el electroencefalograma (EEG), una técnica que registra la actividad eléctrica del cerebro mediante electrodos situados sobre el cuero cabelludo y la frente, puede analizarse posteriormente con métodos estadísticos avanzados para obtener información más precisa sobre el funcionamiento cerebral. Este enfoque, conocido como electroencefalograma cuantitativo (qEEG), permite transformar una herramienta tradicionalmente interpretada de forma visual a un sistema de análisis objetivo basado en datos.
Durante el seminario, la investigadora repasó los fundamentos del método neurométrico, desarrollado durante décadas de trabajo en el Brain Research Laboratory de investigación neurológica de la Facultad de Medicina de la Universidad de Nueva York (NYU SOM). Este método compara los registros cerebrales de un paciente con bases de datos de referencia obtenidas de personas sanas, teniendo en cuenta variables como la edad. Al comparar la actividad cerebral del paciente con estos valores “normales”, es posible detectar desviaciones en los patrones eléctricos del cerebro que podrían estar asociadas a distintos trastornos neurológicos.
Prichep destacó que el EEG ofrece una ventaja clave frente a otras técnicas de neuroimagen: su alta resolución temporal, capaz de registrar la actividad neuronal a escala de milisegundos. Esto permite estudiar con gran precisión la dinámica de las redes neuronales. A partir de estas señales se pueden analizar diferentes características del cerebro, como la conectividad entre regiones, la complejidad de las redes neuronales o los patrones de frecuencia de la actividad eléctrica, indicadores relevantes para comprender la disfunción cerebral.
Según explicó, estas medidas pueden utilizarse posteriormente en modelos de clasificación que ayudan a identificar subtipos neurofisiológicos dentro de un mismo trastorno psiquiátrico, un paso clave para avanzar hacia diagnósticos más precisos y tratamientos personalizados.
Actualmente, Prichep continúa desarrollando aplicaciones clínicas de estas tecnologías desde las empresas Wave Neuroscience y BrainScope Company, donde trabaja en herramientas para la evaluación objetiva de lesiones cerebrales y otros trastornos neurológicos.
La sesión forma parte del programa de seminarios externos de DATAI, una iniciativa que acerca a la comunidad investigadora los avances más recientes en ciencia de datos, inteligencia artificial y su aplicación en ámbitos como la salud.
