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Emery N. Brown

Emery Neal Brown (nacido en 1957) [1] es un estadístico, neurocientífico computacional y anestesiólogo estadounidense . Es profesor de Anestesia Warren M. Zapol en la Facultad de Medicina de Harvard y en el Hospital General de Massachusetts (MGH), y anestesiólogo en ejercicio en el MGH. En el MIT es profesor de Ingeniería Médica Edward Hood Taplin y profesor de neurociencia computacional, director asociado del Instituto de Ingeniería y Ciencia Médica y director del Programa Harvard-MIT en Ciencias y Tecnología de la Salud .

En 2015, Brown fue elegido miembro de la Academia Nacional de Ingeniería por el desarrollo de algoritmos de procesamiento de señales neuronales para comprender la codificación de la memoria y el modelado de los estados cerebrales de la anestesia. Brown es una de las 19 personas que han sido elegidas para las tres ramas de las Academias Nacionales de Ciencias, Ingeniería y Medicina , así como el primer afroamericano y el primer anestesiólogo en ser elegido para las tres Academias Nacionales . [2] [3] [4] [5] [6]

En 2020, recibió el Premio Swartz de Neurociencia Teórica y Computacional . En 2022 recibió el Premio Gruber de Neurociencia , junto con los neurocientíficos teóricos Larry Abbott , Terrence Sejnowski y Haim Sompolinsky .

Biografía

Brown nació y creció en Ocala, Florida , donde asistió a las escuelas primaria y secundaria Fessenden , Osceola Junior High School y North Marion High School . Se graduó de la Phillips Exeter Academy , en Exeter, New Hampshire en 1974 después de pasar el segundo semestre de su último año en Exeter en el Programa de Año Escolar en el Extranjero estudiando español en Barcelona , ​​España. [7] En 1978, recibió su Licenciatura en Artes (magna cum laude) en matemáticas aplicadas de Harvard College . [3] [7] Después de graduarse, Brown recibió una beca de la Fundación Rotaria Internacional para estudiar matemáticas en el Institut Fourier des Mathèmatiques Pures en Grenoble , Francia. [7]

A su regreso de Grenoble, ingresó en el programa de doctorado en medicina de la Facultad de Medicina de Harvard. Recibió su maestría y doctorado en estadística de la Universidad de Harvard en los años 1984 y 1988 respectivamente. Recibió su doctorado (magna cum laude) en 1987 de la Facultad de Medicina de Harvard. [3]

Brown completó su pasantía en medicina interna en 1989 en el Brigham and Women's Hospital , una beca de investigación en endocrinología en el Brigham and Women's Hospital en 1992 y su residencia en anestesiología en el MGH en 1992. En 1992, Brown se unió al personal del Departamento de Anestesia en el MGH y al cuerpo docente de la Facultad de Medicina de Harvard. En 2005 se unió al cuerpo docente del Instituto Tecnológico de Massachusetts . [7]

En la actualidad, Brown es profesor de Anestesia Warren M. Zapol en la Facultad de Medicina de Harvard , profesor de Ingeniería Médica Edward Hood Taplin en el Instituto de Ingeniería y Ciencia Médica del MIT y profesor de Neurociencia Computacional en el MIT. [3] Además de sus puestos de profesor, Brown se desempeña como Director del Laboratorio de Investigación de Estadísticas de Neurociencia en el Instituto Tecnológico de Massachusetts, codirector de la División de Ciencias y Tecnología de la Salud de Harvard-MIT y director asociado del Instituto de Ingeniería y Ciencia Médica del MIT. [3] Brown también trabaja como anestesiólogo en MGH. [4]

Carrera científica

Brown ha publicado extensamente sobre temas de neurociencia computacional y anestesiología. [8] Brown es el investigador principal del Laboratorio de Investigación de Estadísticas de Neurociencia en el MGH y el MIT, donde actualmente lleva a cabo su investigación. [9]

Medición del tiempo en el reloj biológico humano

Brown desarrolló métodos estadísticos para caracterizar las propiedades del sistema circadiano humano (reloj biológico) a partir de datos de temperatura central registrados bajo protocolos de rutina constante y de funcionamiento libre y de desincronización forzada. A lo largo de la primera parte de su carrera, Brown colaboró ​​con investigadores circadianos para aplicar sus métodos a la respuesta a preguntas fundamentales de investigación en fisiología circadiana. Los métodos estadísticos de Brown fueron fundamentales para: estimar con precisión el período y el tiempo interno en los relojes circadianos humanos a partir de la medición continua de la temperatura central; [10] [11] demostrar que las luces brillantes se podían utilizar para cambiar la fase del reloj circadiano humano; [12] la administración en el momento adecuado de los períodos de luz y oscuridad se podía utilizar para realinear los relojes internos de los trabajadores por turnos con el tiempo externo; [13] y que, contrariamente a las creencias de la época, el período del reloj biológico humano, como el de otros animales, estaba más cerca de las 24 horas que de las 25 horas. [14]

Descifrando las señales cerebrales

Brown más tarde centró su investigación estadística en el desarrollo de algoritmos de procesamiento de señales y métodos estadísticos para el análisis de datos neuronales. Desarrolló un paradigma de proceso puntual de espacio de estados (SSPP) para estudiar cómo los sistemas neuronales mantienen representaciones dinámicas de información. [15] Para el análisis de la actividad de picos neuronales y las tareas de comportamiento binario representadas como procesos puntuales multivariados o univariados (eventos 0-1 que ocurren en tiempo continuo), su investigación produjo análogos del filtro de Kalman , el suavizado de Kalman , los algoritmos secuenciales de Monte Carlo y los algoritmos combinados de estimación de estados y parámetros que se aplican comúnmente a las observaciones de series temporales de valores continuos.

Brown utilizó sus métodos para: demostrar que los conjuntos de neuronas en el hipocampo de roedores mantenían una representación altamente precisa de la ubicación espacial del animal; [16] rastrear la formación de campos receptivos neuronales en una escala de tiempo de milisegundos; [17] [18] [19] rastrear cambios concurrentes en la actividad neuronal y el comportamiento durante experimentos de aprendizaje; [20] decodificar cómo los grupos de neuronas motoras representan información de movimiento; [21] y rastrear la supresión de ráfagas en pacientes bajo anestesia general. [22]

Brown aplicó el paradigma estado-espacio para: analizar el aprendizaje en experimentos de neurociencia conductual; [23] [24] [25] estudiar la relación entre el aprendizaje y los cambios en la función hipocampal en humanos; [26] evaluar la eficacia de la estimulación cerebral profunda para mejorar el rendimiento conductual en humanos y primates no humanos; [27] y definir con precisión los cambios en los niveles de conciencia bajo anestesia general inducida con propofol. [28]

Junto con Partha Mitra, Brown cofundó y codirigió el Curso de verano de neuroinformática en el Laboratorio de biología marina en Woods Hole, Massachusetts, de 2002 a 2006. Codirige con Robert Kass la Conferencia bianual sobre análisis estadístico de datos neuronales en el Centro para las bases neuronales de la cognición de la Universidad Carnegie Mellon . [29] [30] Fue coautor de un libro de texto sobre análisis de datos de neurociencia con Robert Kass y Uri Eden. [31]

Naturaleza de la anestesia general

Desentrañar el misterio de la anestesia general es otra cuestión importante a la que se enfrenta la medicina moderna. [5] En 2004, Brown inició un programa de investigación en neurociencia de sistemas para estudiar los mecanismos de acción de los anestésicos mediante la formación y dirección de una colaboración interdisciplinaria de anestesiólogos, neurocientíficos, un estadístico, un neurocirujano, neurólogos, bioingenieros y un matemático en el MGH, el MIT y la Universidad de Boston. [32] En 2007 recibió un Premio Pionero del Director del NIH para apoyar esta investigación, lo que lo convirtió en el primer anestesiólogo y el primer estadístico en recibir este premio. [33] Su investigación en anestesiología ha hecho contribuciones teóricas y experimentales fundamentales para comprender la neurofisiología de la anestesia general. En dos artículos seminales, [34] [35] Brown proporcionó el primer análisis de neurociencia de sistemas de cómo actúan los anestésicos en receptores específicos en circuitos neuronales específicos para producir estados de excitación alterados observados comúnmente. Este análisis proporcionó un eslabón esencial que faltaba entre el importante volumen de investigación sobre la farmacología molecular de la acción anestésica y las respuestas conductuales que se observan habitualmente en los pacientes anestesiados. Brown también demuestra que, contrariamente al dogma común, la anestesia general no es sueño, sino más bien un coma reversible. [34]

El grupo de investigación de Brown ha proporcionado información detallada sobre cómo los anestésicos producen la inconsciencia. El cerebro no se apaga bajo anestesia general, sino que los anestésicos inducen oscilaciones altamente estructuradas entre regiones cerebrales clave. Estas oscilaciones, que son fácilmente visibles en los registros de electroencefalogramas (EEG) estándar, alteran el estado de alerta al afectar la comunicación normal entre las regiones. Esto es análogo a lo que sucede cuando un paciente epiléptico pierde la conciencia con la aparición de las oscilaciones regulares e hipersincrónicas de una convulsión. Las oscilaciones inducidas por anestésicos también son similares a lo que sucede cuando un zumbido en una línea telefónica hace imposible mantener una conversación normal. [34] [35]

Brown ha realizado muchos estudios sobre las propiedades de la anestesia inducida por propofol en particular. Encontró que la inconsciencia inducida por propofol está mediada simultáneamente por dos procesos oscilatorios diferentes. El primero son fuertes oscilaciones alfa coherentes (8 a 10 ciclos por segundo) entre la corteza y el tálamo (26-28) y el segundo son fuertes oscilaciones incoherentes de ondas lentas corticales (<1 ciclo por segundo). [36] [37] [38] Las oscilaciones alfa perjudican la comunicación entre el tálamo y la corteza. Las ondas lentas restringen a intervalos de tiempo estrechos los tiempos en los que las neuronas corticales pueden descargar, lo que dificulta el mantenimiento de la comunicación dentro de la corteza. [37] Además, cada anestésico tiene una firma de EEG diferente que refleja diferentes mecanismos-acciones del circuito neuronal. Estas firmas cambian con la edad y la dosis de anestésico. [39] [40] Una implicación práctica de este hallazgo es que el EEG puede utilizarse en tiempo real para controlar con precisión el estado anestésico de los pacientes. El grupo de Brown ha desarrollado un programa de enseñanza en línea para formar a los anestesiólogos en este enfoque de control. [41]

Brown y sus colegas están estableciendo un nuevo paradigma para despertar a los pacientes después de la anestesia general. Han demostrado que el estado anestésico se puede revertir rápidamente mediante la administración de metilfenidato (Ritalin) [42] o la activación de los sistemas dopaminérgicos. [43] Esto sugiere una nueva forma factible de restaurar activamente la función cognitiva en pacientes después de la anestesia y la sedación. Han recibido la aprobación de la FDA para realizar un ensayo clínico para probar esta idea en humanos (NCT 02051452). [44] [45] [46] También han demostrado que la supresión de ráfagas, un estado de inactivación cerebral profunda que se observa en la anestesia general profunda, la hipotermia, el coma y los trastornos del desarrollo cerebral, se puede explicar de forma sencilla mediante un modelo neurometabólico unificador. [47] El grupo de Brown también ha demostrado que la supresión de ráfagas se puede controlar con precisión para mantener un coma terapéutico inducido médicamente. Esta investigación utiliza un sistema de control de circuito cerrado basado en su paradigma SSPP. [48] ​​[49] Esto podría tener implicaciones importantes para el tratamiento de pacientes, como Gabby Giffords , Michael Schumaker , Malala Yousafzai y Joan Rivers , que sufren lesiones cerebrales o tienen hipertensión intracraneal y requieren un coma inducido médicamente para facilitar la recuperación del cerebro.

La investigación en anestesiología de Brown ha aparecido en la National Public Radio , [50] en Scientific American , [51] en MIT Technology Review , [5] en el New York Times [52] y en TEDMED [53] 2014.

Servicio del comité nacional

Brown ha formado parte de numerosos paneles nacionales y comités asesores. Más recientemente, formó parte del grupo de trabajo de la Iniciativa BRAIN del NIH. [54] Su actual servicio en comités incluye ser miembro de la Junta Directiva del Fondo Burroughs-Wellcome, [55] del Comité Asesor de Ciencias Físicas y Matemáticas de la NSF, [56] del Consejo de Consejos del NIH, [57] de la Junta de Síndicos de la Sociedad Internacional de Investigación en Anestesia, [58] del Comité Asesor Científico de CURE Epilepsy [59] y del Consejo de Gobierno de la Academia Estadounidense de Artes y Ciencias. [60]

Premios y honores

Brown ha recibido varios premios a lo largo de su carrera, entre ellos: la beca de desarrollo de la facultad médica de minorías Robert Wood Johnson, [61] una beca de desarrollo de carrera de minorías de la NSF, un premio científico independiente del Instituto Nacional de Salud Mental, [62] el premio Jerome Sacks del Instituto Nacional de Ciencias Estadísticas por investigación interdisciplinaria sobresaliente, [3] un premio pionero del director del NIH, [3] un premio de investigación transformadora del director del NIH, [3] una beca Guggenheim, [3] y el premio de la Sociedad Estadounidense de Anestesiólogos a la excelencia en la investigación. [3] Brown fue nombrado como uno de los principales médicos de Estados Unidos por la revista Black Enterprise [63] y fue nombrado una de las 50 personas de color más influyentes de Boston en el cuidado de la salud y las ciencias de la vida de GK50 de Get Konnected [64] En 2018, Brown recibió el Premio Dickson en Ciencias por su trabajo en el análisis estadístico de datos neuronales e investigación sobre anestesia. Uno de los nominadores de Carnegie Mellon, el profesor Robert E. Kass , señaló que Brown es el "experto mundial en análisis estadístico de datos neuronales" y que el trabajo de Brown sobre la anestesia ha sido "verdaderamente transformador" para el campo. [65] [66]

Brown ha presentado varias conferencias conmemorativas, entre ellas: la Conferencia conmemorativa Lewis H. Wright de la Sociedad Americana de Anestesiología [67] y la Conferencia John W. Severinghaus sobre ciencia traslacional [68] y la Conferencia Medallón del Instituto de Ciencias Matemáticas. [69]

Brown es miembro del Instituto Americano de Ingeniería Médica y Biológica , la Asociación Estadounidense de Estadística , el IEEE , la Asociación Estadounidense para el Avance de las Ciencias y la Academia Estadounidense de las Artes y las Ciencias . Brown fue incluido en el Salón de la Fama de los Inventores de Florida . [70] Brown es miembro de las tres ramas de las Academias Nacionales, que son la Academia Nacional de Medicina , la Academia Nacional de Ciencias y la Academia Nacional de Ingeniería . [3] [62] Es el primer afroamericano y el primer anestesiólogo elegido para las tres ramas. [71] En 2019, recibió un doctorado honorario de la USC. [72] En 2020, fue galardonado con el Premio Swartz de Neurociencia Teórica y Computacional . [73] En 2022 fue galardonado con el Premio Gruber de Neurociencia . [74]

Referencias

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