Aprender con Jorge Sepulcre 🟡③

Esta guía ofrece un marco estructurado y exhaustivo para explorar la trayectoria, contribuciones científicas y relevancia de Jorge Sepulcre, un destacado neurocientífico especializado en conectómica, redes cerebrales y enfermedades neurodegenerativas. Dirigida a estudiantes, investigadores y profesionales interesados en neurociencia, la guía se organiza en secciones temáticas que abordan su formación, investigaciones, impacto académico y contexto científico. Cada apartado incluye subtemas específicos y sugerencias prácticas para un análisis riguroso, con el objetivo de proporcionar una hoja de ruta clara para comprender su aportación al estudio del cerebro humano. Al final, se incluye una bibliografía completa de sus publicaciones, tanto indexadas como no indexadas, recopilada de fuentes verificadas hasta abril de 2025.
1. Contexto Científico y Profesional
Situar a Sepulcre en el panorama de la neurociencia contemporánea es clave para entender su trabajo.
1.1. La Neurociencia en el Siglo XXI
- Avances en neuroimagen: Analizar el desarrollo de técnicas como la resonancia magnética funcional (fMRI) y la tomografía por emisión de positrones (PET), fundamentales para los estudios de Sepulcre.
- Conectómica como disciplina: Estudiar la emergencia de la conectómica como un campo que integra neuroimagen, genómica y proteómica para mapear la conectividad cerebral.
- Enfermedades neurodegenerativas: Investigar el contexto de las investigaciones sobre Alzheimer, esclerosis múltiple y otras patologías, donde Sepulcre centra gran parte de su trabajo.
1.2. Instituciones y Colaboraciones
- Harvard, Yale y Massachusetts General Hospital: Analizar el papel del Gordon Center for Medical Imaging, la Facultad de Medicina de Harvard y la Yale School of Medicine en la carrera de Sepulcre.
- CINET: Estudiar su participación en el Centro Internacional de Neurociencia y Ética (CINET), que promueve el diálogo interdisciplinario entre neurociencia, humanidades y ética.
- Colaboradores clave: Investigar su trabajo con figuras como Keith A. Johnson, Reisa A. Sperling, Rafael Yuste y Olaf Sporns, y su contribución a proyectos multicéntricos.
1.3. Financiamiento y Reconocimientos
- Fuentes de financiación: Analizar el apoyo recibido de instituciones como el National Institute on Aging, el National Institute of Biomedical Imaging and Bioengineering y la Alzheimer’s Association.
- Premios y méritos: Investigar reconocimientos académicos y su índice H (47 según Typeset.io, con 17,780 citas; 25,643 según ResearchGate hasta 2025).
- Publicaciones destacadas: Estudiar artículos en revistas de alto impacto como Journal of Neuroscience, Neuron, Nature Communications y NeuroImage para evaluar su influencia.
2. Biografía y Formación
Comprender la trayectoria de Sepulcre es esencial para contextualizar sus contribuciones.
2.1. Orígenes y Educación
- Formación inicial: Investigar su educación en España, donde obtuvo un MD y un PhD en la Universidad de Navarra.
- Doctorado y especialización: Analizar su formación en neurociencia, con un enfoque en conectómica y neuroimagen, consolidada en Harvard.
- Influencias académicas: Estudiar mentores o instituciones que moldearon su interés por las redes cerebrales y las enfermedades neurodegenerativas.
2.2. Carrera Académica
- Massachusetts General Hospital: Explorar su rol como director de laboratorio en el Gordon Center for Medical Imaging y su trabajo en neuroimagen.
- Profesor en Harvard y Yale: Analizar su contribución docente como profesor asociado en la Facultad de Medicina de Harvard y, más recientemente, en Yale School of Medicine.
- Proyectos internacionales: Investigar su participación en iniciativas globales, como el CINET, y su impacto en la neurociencia ética.
2.3. Filosofía Investigativa
- Enfoque interdisciplinario: Estudiar su visión de la neurociencia como un “punto de encuentro” entre disciplinas, incluyendo humanidades y ciencias sociales.
- Conectómica y multiómica: Analizar su énfasis en la integración de datos estructurales, funcionales, genómicos y proteómicos para avanzar en el estudio del cerebro.
- Ética en neurociencia: Investigar su interés en las implicaciones éticas de la investigación cerebral, reflejado en su trabajo con el CINET.
3. Contribuciones Científicas
El análisis de las investigaciones de Sepulcre es fundamental para apreciar su impacto en la neurociencia.
3.1. Conectómica y Redes Cerebrales
- Definición de conectómica: Analizar su trabajo en el estudio de redes cerebrales a nivel de sistema, utilizando fMRI y técnicas de conectividad funcional.
- Publicaciones clave: Estudiar artículos como “Cortical Hubs Revealed by Intrinsic Functional Connectivity” (2009) y “Stepwise Connectivity of the Modal Cortex” (2012) para entender su enfoque.
- Innovaciones metodológicas: Investigar su desarrollo de enfoques conectómicos basados en teoría de grafos, aprendizaje automático y análisis de redes.
3.2. Enfermedades Neurodegenerativas
- Alzheimer y tau: Analizar su investigación sobre la propagación de la proteína tau y el amiloide beta, como en “Longitudinal predictive modeling of tau progression along the structural connectome” (2021).
- Multiómica: Estudiar su predicción de que la integración de genómica, proteómica y neuroimagen resolverá problemas clave en enfermedades como el Alzheimer.
- Aplicaciones clínicas: Investigar cómo sus hallazgos podrían traducirse en diagnósticos más precisos o tratamientos innovadores para patologías neurodegenerativas.
3.3. Cognición y Creatividad
- Redes cognitivas: Analizar su trabajo sobre redes como la red de modo por defecto (default mode network) y su relación con la cognición, la atención y la memoria.
- Creatividad: Estudiar artículos como “Creative Connections: Computational Semantic Distance Captures Individual Creativity” (2021) para explorar su interés en la neurociencia de la creatividad.
- Interdisciplinariedad: Investigar cómo combina neurociencia, psicología y análisis computacional para estudiar procesos cognitivos complejos.
4. Influencias y Colaboraciones
Comprender las influencias que han moldeado a Sepulcre y sus redes de colaboración es clave para evaluar su trabajo.
4.1. Influencias Científicas
- Pioneros en conectómica: Analizar la influencia de investigadores como Olaf Sporns, Michael Greicius y Randy L. Buckner en su enfoque hacia las redes cerebrales.
- Neuroimagen avanzada: Estudiar el impacto de avances en fMRI, PET y análisis computacional en su metodología.
- Ética y filosofía: Investigar cómo filósofos como Markus Gabriel y Alva Noë, colaboradores del CINET, han influido en su visión interdisciplinaria.
4.2. Colaboraciones Académicas
- Equipos en Harvard y Yale: Analizar su trabajo con colegas como Keith A. Johnson, Reisa A. Sperling y B.T. Thomas Yeo en estudios sobre Alzheimer y neuroimagen.
- CINET y neuroética: Estudiar su colaboración con Rafael Yuste, Georg Northoff y otros en el Centro Internacional de Neurociencia y Ética.
- Proyectos internacionales: Investigar su participación en estudios multicéntricos, como los financiados por la Alzheimer’s Association.
4.3. Impacto en la Comunidad Científica
- Citas y referencias: Analizar su índice H (47 según Typeset.io, 25,643 citas según ResearchGate) y la frecuencia con la que sus publicaciones son citadas.
- Formación de investigadores: Estudiar su rol como mentor de estudiantes y postdoctorados en Harvard, Yale y otras instituciones.
- Divulgación científica: Investigar su participación en conferencias, entrevistas (p. ej., en ABC, Noticias de Gipuzkoa) y presentaciones en el CINET.
5. Metodología para el Estudio Profundo
Esta sección propone pasos prácticos para abordar el estudio de Sepulcre con rigor.
5.1. Fuentes Primarias
- Publicaciones científicas: Leer sus artículos en plataformas como PubMed, ResearchGate, Google Scholar y Web of Science, incluyendo los listados en la bibliografía completa a continuación.
- Conferencias y entrevistas: Consultar presentaciones en el CINET y entrevistas en medios como ABC o Noticias de Gipuzkoa para captar su discurso.
- Repositorios institucionales: Acceder a publicaciones y datos compartidos por el Gordon Center for Medical Imaging, Harvard Medical School y Yale School of Medicine.
5.2. Fuentes Secundarias
- Revisiones y citas: Analizar artículos que citen a Sepulcre para evaluar su impacto, disponibles en bases como Web of Science, Scopus o Google Scholar.
- Literatura sobre conectómica: Consultar libros y revisiones como Networks of the Brain de Olaf Sporns para contextualizar su trabajo.
- Medios académicos: Revisar perfiles en Research.com, Harvard MBB (Mind Brain Behavior), dblp.org y Yale School of Medicine para información biográfica y bibliográfica.
5.3. Análisis Crítico
- Comparación con otros neurocientíficos: Contrastar el enfoque de Sepulcre con el de investigadores como Rafael Yuste, Michael Greicius o Olaf Sporns, destacando sus contribuciones únicas.
- Evaluación de impacto: Analizar la aplicabilidad de sus hallazgos en el diagnóstico y tratamiento de enfermedades neurodegenerativas.
- Limitaciones: Identificar críticas, como la dificultad de traducir estudios conectómicos a aplicaciones clínicas inmediatas o la necesidad de mayor integración interdisciplinaria.
6. Recursos Adicionales
- Bibliografía recomendada:
- Sporns, Olaf (2010). Networks of the Brain. MIT Press.
- Buckner, R. L., Sepulcre, J., et al. (2009). “Cortical Hubs Revealed by Intrinsic Functional Connectivity.” Journal of Neuroscience.
- Greicius, M. D. (2008). “Resting-state functional connectivity in neuropsychiatric disorders.” Current Opinion in Neurology.
- Plataformas digitales:
- Harvard MBB: https://mbb.harvard.edu/people/jorge-sepulcre
- Research.com: https://research.com/u/jorge-sepulcre
- dblp: https://dblp.org/pid/79/10876.html
- Yale School of Medicine: https://medicine.yale.edu/profile/jorge-sepulcre/
- Eventos: Seguir conferencias del CINET y congresos como MICCAI (Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention) donde Sepulcre presenta su trabajo.
7. Líneas de Investigación Futura
- Avances en multiómica: Evaluar cómo la integración de datos multiómicos, defendida por Sepulcre, transformará el estudio de enfermedades neurodegenerativas.
- Neuroética: Investigar el impacto de su trabajo en el CINET en el desarrollo de directrices éticas para la neurociencia.
- Aplicaciones clínicas: Analizar el potencial de sus investigaciones para generar nuevos tratamientos o métodos diagnósticos en Alzheimer, esclerosis múltiple y otras patologías.
8. Bibliografía Completa de Jorge Sepulcre
A continuación, se presenta una bibliografía exhaustiva de las publicaciones de Jorge Sepulcre, incluyendo tanto las indexadas (en bases como PubMed, Web of Science, Scopus, Google Scholar, ResearchGate y dblp) como las no indexadas (como su libro mencionado en Goodreads). La recopilación se basa en fuentes verificadas hasta abril de 2025, incluyendo ResearchGate (276 publicaciones, 25,643 citas), Typeset.io (143 publicaciones, 17,780 citas), Google Scholar (29,794 citas) y Yale School of Medicine. Dado que Sepulcre ha coautorado cientos de artículos, se listan todas las publicaciones identificadas, organizadas cronológicamente, con detalles bibliográficos completos (DOI, PMID, PMCID cuando estén disponibles). Para publicaciones no indexadas, se incluyen referencias limitadas a fuentes como Goodreads.
Publicaciones No Indexadas
Publicaciones Indexadas
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Goñi, J., Esteban, F. J., de Mendizábal, N. V., Sepulcre, J., Ardanza-Trevijano, S., Agirrezabal, I., Villoslada, P. (2008). “A computational analysis of protein-protein interaction networks in neurodegenerative diseases.” BMC Systems Biology, 2:52. DOI: 10.1186/1752-0509-2-52. PMID: 18570646, PMCID: PMC2443111. 🟡③🌐 .- Análisis computacional de redes de interacción proteína-proteína en enfermedades neurodegenerativas, identificando características topológicas.
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Liu, H., Stufflebeam, S. M., Sepulcre, J., Hedden, T., Buckner, R. L. (2009). “Evidence from intrinsic activity that asymmetry of the human brain is controlled by multiple factors.” Proceedings of the National Academy of Sciences, 106(50):20499-20503. DOI: 10.1073/pnas.0908073106. PMID: 19918054, PMCID: PMC2795557. 🟡③🌐 .- Proporciona evidencia basada en la actividad intrínseca de que la asimetría del cerebro humano está controlada por múltiples factores.
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Buckner, R. L., Sepulcre, J., Talukdar, T., Krienen, F. M., Liu, H., Hedden, T., Andrews-Hanna, J. R., Sperling, R. A., Johnson, K. A. (2009). “Cortical Hubs Revealed by Intrinsic Functional Connectivity: Mapping, Assessment of Stability, and Relation to Alzheimer’s Disease.” Journal of Neuroscience, 29(6):1860-1873. DOI: 10.1523/JNEUROSCI.5062-08.2009. PMID: 19211893, PMCID: PMC2756048. 🟡③🌐 .- Identifica centros corticales (hubs) mediante conectividad funcional intrínseca y evalúa su relación con la enfermedad de Alzheimer.
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Sepulcre, J., Liu, H., Talukdar, T., Martincorena, I., Yeo, B. T., Buckner, R. L. (2010). “The organization of local and distant functional connectivity in the human brain.” PLOS Computational Biology, 6(6):e1000808. DOI: 10.1371/journal.pcbi.1000808. PMID: 20548945, PMCID: PMC2883591. 🟡③🌐 .- Investiga la organización de la conectividad funcional local y distante en el cerebro humano.
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Andrews-Hanna, J. R., Reidler, J. S., Sepulcre, J., Poulin, R., Buckner, R. L. (2010). “Functional-Anatomic Fractionation of the Brain’s Default Network.” Neuron, 65(4):550-562. DOI: 10.1016/j.neuron.2010.02.005. PMID: 20188659, PMCID: PMC2874977. 🟡③🌐 .- Propone una fraccionación funcional-anatómica de la red por defecto (DMN) del cerebro.
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Vélez de Mendizábal, N., Carneiro, J., Solé, R. V., Goñi, J., Bragard, J., Martinez-Forero, I., Martinez-Pasamar, S., Sepulcre, J., Torrealdea, F. J., Bagnato, F., Garcia-Ojalvo, J., Villoslada, P. (2011). “Modeling the effector - regulatory T cell cross-regulation reveals the intrinsic character of relapses in Multiple Sclerosis.” BMC Systems Biology, 5:114. DOI: 10.1186/1752-0509-5-114. PMID: 21762505, PMCID: PMC3155504. 🟡③🌐 .- Modela la regulación cruzada de células T para revelar el carácter intrínseco de las recaídas en la Esclerosis Múltiple.
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Yeo, B. T., Krienen, F. M., Sepulcre, J., Sabuncu, M. R., Lashkari, D., Hollinshead, M., Roffman, J. L., Smoller, J. W., Zöllei, L., Polimeni, J. R., Fischl, B., Liu, H., Buckner, R. L. (2011). “The organization of the human cerebral cortex estimated by intrinsic functional connectivity.” Journal of Neurophysiology, 106(3):1125-1165. DOI: 10.1152/jn.00338.2011. PMID: 21653723, PMCID: PMC3174820. 🟡③🌐 .- Estima la organización de la corteza cerebral humana mediante conectividad funcional intrínseca.
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Sepulcre, J., Sabuncu, M. R., Yeo, T. B., Liu, H., Johnson, K. A. (2012). “Stepwise Connectivity of the Modal Cortex Reveals the Multimodal Organization of the Human Brain.” Journal of Neuroscience, 32(31):10649-10661. DOI: 10.1523/JNEUROSCI.0759-12.2012. PMID: 22855817, PMCID: PMC3466417. 🟡③🌐 .- Revela la organización multimodal del cerebro humano a través de la conectividad por pasos de la corteza modal.
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Hu, C., Cheng, L., Sepulcre, J., El Fakhri, G., Lu, Y. M., Li, Q. (2013). “A graph theoretical regression model for brain connectivity learning of Alzheimer’s disease.” 2013 IEEE 10th International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI), 616-619. DOI: 10.1109/ISBI.2013.6556550. 🟡③🌐 .- Introduce un modelo de regresión basado en la teoría de grafos para el aprendizaje de la conectividad cerebral en la enfermedad de Alzheimer.
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Spreng, R. N., Sepulcre, J., Turner, G. R., Stevens, W. D., Schacter, D. L. (2013). “Intrinsic Architecture Underlying the Relations among the Default, Dorsal Attention, and Frontoparietal Control Networks of the Human Brain.” Journal of Cognitive Neuroscience, 25(1):74-86. DOI: 10.1162/jocn_a_00281. PMID: 22905821, PMCID: PMC3874087. 🟡③🌐 .- Examina la arquitectura intrínseca que subyace a las relaciones entre las redes por defecto, de atención dorsal y de control frontoparietal.
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Mueller, S., Wang, D., Fox, M. D., Yeo, B. T., Sepulcre, J., Sabuncu, M. R., Shafee, R., Lu, J., Liu, H. (2013). “Individual Variability in Functional Connectivity Architecture of the Human Brain.” Neuron, 77(3):586-595. DOI: 10.1016/j.neuron.2012.12.028. PMID: 23395382, PMCID: PMC3579666. 🟡③🌐 .- Analiza la variabilidad individual en la arquitectura de conectividad funcional del cerebro humano.
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Hu, C., Cheng, L., Sepulcre, J., El Fakhri, G., Lu, Y. M., Li, Q. (2013). “Matched Signal Detection on Graphs: Theory and Application to Brain Network Classification.” _Information Processing in Medical Imaging (IPMI), 1-12. DOI: 10.1007/978-3-642-38868-2_1._ 🟡③🌐 .- Desarrolla una teoría de detección de señales coincidentes en grafos y su aplicación a la clasificación de redes cerebrales.
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Beucke, J. C., Sepulcre, J., Eldaief, M. C., Sebold, M., Kathmann, N., Kaufmann, C. (2014). “Default mode network subsystem alterations in obsessive–compulsive disorder.” The British Journal of Psychiatry, 205(5):376-382. DOI: 10.1192/bjp.bp.113.137380. PMID: 25257066. 🟡③🌐 .- Identifica alteraciones en los subsistemas de la red por defecto (DMN) en el trastorno obsesivo-compulsivo (TOC).
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Hu, C., Cheng, L., Sepulcre, J., Johnson, K. A., Fakhri, G. E., Lu, Y. M., Li, Q. (2015). “A Spectral Graph Regression Model for Learning Brain Connectivity of Alzheimer’s Disease.” PLOS ONE, 10(5):e0128136. DOI: 10.1371/journal.pone.0128136. PMID: 26024224, PMCID: PMC4449104. 🟡③🌐 .- Presenta un modelo de regresión espectral de grafos para el aprendizaje de la conectividad cerebral del Alzheimer a partir de depósitos de amiloide-β.
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Johnson, K. A., Schultz, A., Betensky, R. A., Becker, J. A., Sepulcre, J., Rentz, D., Mormino, E., Chhatwal, J., Amariglio, R., Papp, K., Marshall, G., Albers, M., Mauro, S., Pepin, L., Alverio, J., Judge, K., Philiossaint, M., Shoup, T., Yokell, D., Dickerson, B., Gomez-Isla, T., Hyman, B., Vasdev, N., Sperling, R. (2016). “Tau positron emission tomographic imaging in aging and early Alzheimer disease.” Annals of Neurology, 79(1):110-119. DOI: 10.1002/ana.24546. PMID: 26505746, PMCID: PMC4738026. 🟡③🌐 .- Evalúa el uso de la tomografía por emisión de positrones (PET) de tau en el envejecimiento y el Alzheimer temprano.
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LaPoint, M. R., Chhatwal, J. P., Sepulcre, J., Johnson, K. A., Sperling, R. A., Schultz, A. P. (2017). “The association between tau PET and retrospective cortical thinning in clinically normal elderly.” NeuroImage, 157:612-622. DOI: 10.1016/j.neuroimage.2017.05.049. PMID: 28572078, PMCID: PMC5568984. 🟡③🌐 .- Examina la asociación entre la PET de tau y el adelgazamiento cortical retrospectivo en personas mayores clínicamente normales.
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Diez, I., Sepulcre, J. (2018). “Neurogenetic profiles delineate large-scale connectivity dynamics of the human brain.” Nature Communications, 9:3876. DOI: 10.1038/s41467-018-06346-3. PMID: 30250030, PMCID: PMC6155203. 🟡③🌐 .- Delimita la dinámica de conectividad a gran escala del cerebro humano mediante perfiles neurogenéticos.
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Sepulcre, J., Grothe, M. J., d’Oleire Uquillas, F., Ortiz-Terán, L., Diez, I., Yang, H.-S., Jacobs, H. I. L., Hanseeuw, B. J., Li, Q., El-Fakhri, G., Sperling, R. A., Johnson, K. A. (2018). “Neurogenetic contributions to amyloid beta and tau spreading in the human cortex.” Nature Communications, 9:5293. DOI: 10.1038/s41467-018-07611-y. PMID: 30546125, PMCID: PMC6294258. 🟡③🌐 .- Examina las contribuciones neurogenéticas a la propagación de amiloide beta y tau en la corteza humana.
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Ruiz de Miras, J., Martínez-Lledó, G., Orwig, W., Sepulcre, J. (2020). “A MATLAB tool for computing the spherical harmonic fractal dimension of the cerebral cortex.” Computer Physics Communications, 254:107381. DOI: 10.1016/j.cpc.2020.107381. 🟡③🌐 .- Describe una herramienta MATLAB para calcular la dimensión fractal de superficies 3D de la corteza cerebral usando armónicos esféricos.
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Song, T.-A., Roy Chowdhury, S., Yang, F., Jacobs, H. I. L., Sepulcre, J., Wedeen, V. J., Johnson, K. A., Dutta, J. (2020). “A Physics-Informed Geometric Learning Model for Pathological Tau Spread in Alzheimer’s Disease.” Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention (MICCAI), 418-427. DOI: 10.1007/978-3-030-59728-3_41. 🟡③🌐 .- Presenta un modelo de aprendizaje geométrico informado por la física para predecir la propagación patológica de tau en el Alzheimer.
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Orwig, W., Diez, I., Vannini, P., Beaty, R. E., Sepulcre, J. (2021). “Creative Connections: Computational Semantic Distance Captures Individual Creativity and Resting-State Functional Connectivity.” Journal of Cognitive Neuroscience, 33(3):499-509. DOI: 10.1162/jocn_a_01671. PMID: 34449847. 🟡③🌐 .- Demuestra que la distancia semántica computacional y la conectividad funcional capturan la creatividad individual.
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Yang, F., Roy Chowdhury, S., Jacobs, H. I. L., Sepulcre, J., Wedeen, V. J., Johnson, K. A., Dutta, J. (2021). “Longitudinal predictive modeling of tau progression along the structural connectome.” NeuroImage, 237:118126. DOI: 10.1016/j.neuroimage.2021.118126. PMID: 33940149, PMCID: PMC8237267. 🟡③🌐 .- Propone un marco analítico de difusión de grafos para el modelado predictivo longitudinal de la progresión de tau a lo largo del conectoma estructural.
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Gao, Q., Xiang, Y., Zhang, J., Luo, N., Liang, M., Gong, L., Yu, J., Cui, Q., Sepulcre, J., Chen, H. (2021). “A reachable probability approach for the analysis of spatio-temporal dynamics in the human functional network.” NeuroImage, 243:118526. DOI: 10.1016/j.neuroimage.2021.118526. PMID: 34469737. 🟡③🌐 .- Utiliza un enfoque de probabilidad alcanzable para el análisis de la dinámica espaciotemporal en la red funcional humana.
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Marcos-Vidal, L., Martínez-García, M., de Blas, D., Navas-Sánchez, F. J., Pretus, C., Ramos-Quiroga, J. A., Richarte, V., Vilarroya, Ó., Sepulcre, J., Desco, M., Carmona, S. (2022). “Local Functional Connectivity as a Parsimonious Explanation of the Main Frameworks for ADHD in Medication-Naïve Adults.” Journal of Attention Disorders, 26(12):1563-1575. DOI: 10.1177/10870547211031998. PMID: 35947490. 🟡③🌐 .- Evalúa la conectividad funcional local como una explicación parsimoniosa de los marcos principales del TDAH en adultos nunca medicados.
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Marcos-Vidal, L., Martínez-García, M., de Blas, D., Navas-Sánchez, F. J., Pretus, C., Ramos-Quiroga, J. A., Richarte, V., Vilarroya, Ó., Sepulcre, J., Desco, M., Carmona, S. (2022). “Local Functional Connectivity as a Parsimonious Explanation of the Main Frameworks for ADHD in Medication-Naíve Adults.” Journal of Attention Disorders, 26(13):1788-1801. DOI: 10.1177/10870547221101646. PMID: 35684934. 🟡③🌐 .- Evalúa la conectividad funcional local como una explicación parsimoniosa de los marcos principales del TDAH en adultos nunca medicados (versión corregida/reimpresión).
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Hong, Y., Kim, C. M., Lee, J. H., Sepulcre, J. (2022). “Correlations between APOE4 allele and regional amyloid and tau burdens in cognitively normal older individuals.” Scientific Reports, 12:14307. DOI: 10.1038/s41598-022-18325-2. PMID: 35995824, PMCID: PMC9395408. 🟡③🌐 .- Examina las correlaciones entre el alelo APOE4 y las cargas regionales de amiloide y tau en individuos mayores cognitivamente normales.
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Camina, E., Güell, F., Sepulcre, J., Bernacer, J. (2022). “Hubs of belief networks across sociodemographic and ideological groups.” Social Network Analysis and Mining, 12(1):125. DOI: 10.1007/s13278-022-00946-2. 🟡③🌐 .- Identifica los centros (hubs) de las redes de creencias a través de grupos sociodemográficos e ideológicos.
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Hanseeuw, B. J., Jacobs, H. I. L., Schultz, A. P., Buckley, R. F., Farrell, M. E., Guehl, N. J., Becker, J. A., Properzi, M., Sanchez, J. S., Quiroz, Y. T., Vannini, P., Sepulcre, J., Yang, H.-S., Chhatwal, J. P., Gatchel, J. R., Marshall, G. A., Amariglio, R. E., Papp, K. V., Rentz, D. M., Normandin, M. D., Price, J. C., Healy, B. C., El Fakhri, G., Sperling, R. A., Johnson, K. A. (2023). “Association of Pathologic and Volumetric Biomarker Changes With Cognitive Decline in Clinically Normal Adults.” Neurology, 101(24):e2533-e2544. DOI: 10.1212/WNL.0000000000207962. PMID: 37968130, PMCID: PMC10791053. 🟡③🌐 .- Evalúa la asociación de los cambios en biomarcadores patológicos y volumétricos con el deterioro cognitivo en adultos clínicamente normales.
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Dai, H., Hu, M., Li, Q., Zhang, L., Zhao, L., Zhu, D., Díez, I., Sepulcre, J., Zhang, F., Gao, X., Liu, M., Li, Q., Li, S., Liu, T., Li, X. (2023). “Graph-Based Counterfactual Causal Inference Modeling for Neuroimaging Analysis.” Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention (MICCAI), 205-213. DOI: 10.1007/978-3-031-47425-5_19. 🟡③🌐 .- Propone un modelo de inferencia causal contrafactual basado en grafos para el análisis de neuroimágenes.
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Lee, K., Lee, H., El Fakhri, G., Sepulcre, J., Liu, X., Xing, F., Hwang, J. Y., Woo, J. (2023). “Outlier Robust Disease Classification via Stochastic Confidence Network.” Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention (MICCAI), 80-90. DOI: 10.1007/978-3-031-47425-5_8. 🟡③🌐 .- Propone un modelo de red de confianza estocástica (SCN) para la clasificación de enfermedades robusta a valores atípicos (outliers).
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Grothe, M. J., Barthel, H., Sepulcre, J., Dyrba, M., Sabri, O., Teipel, S. J., et al. (2023). “In vivo spreading pathways of tau and amyloid-β in Alzheimer’s disease: A multi-tracer PET study.” Alzheimer’s & Dementia, 19(S17):e078054. DOI: 10.1002/alz.078054. 🟡③🌐 .- Estudia las vías de propagación in vivo de tau y amiloide-β en la enfermedad de Alzheimer mediante un estudio PET multitraza.
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Bueichekú, E., Diez, I., Úbeda, A., Kim, C. M., Jacobs, H. I. L., Sepulcre, J. (2024). “AD Pathology Spreading Detection Using Directional Motifs in Brain Connectomes.” Alzheimer’s & Dementia, 20(S6):e088834. PMCID: PMC11710655, DOI: 10.1002/alz.088834. 🟡③🌐 .- Detecta la propagación de patología de Alzheimer utilizando motivos direccionales en conectomas cerebrales en estadios preclínicos y clínicos.
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Sánchez, C., Diez, I., Bueichekú, E., Kim, C. M., Grothe, M. J., Sanchez-Juan, P., Sepulcre, J. (2024). “Subject-level Detection of Focal Neurodegeneration Using Spatiotemporal Connectomics: Towards Atrophy Characterization in Preclinical Alzheimer’s Disease.” Alzheimer’s & Dementia, 20(S6):e093803. PMCID: PMC11713922, DOI: 10.1002/alz.093803. 🟡③🌐 .- Busca la detección a nivel de sujeto de neurodegeneración focal utilizando conectómica espaciotemporal en el Alzheimer preclínico.
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Menelaou, G., Diez, I., Zelano, C., Zhou, G., Persson, J., Sepulcre, J., Olofsson, J. K. (2024). “Stepwise pathways from the olfactory cortex to central hub regions in the human brain.” Human Brain Mapping, 45(11):e26760. PMID: 39688149, PMCID: PMC11651219, DOI: 10.1002/hbm.26760. 🟡③🌐 .- Muestra las vías por pasos desde la corteza olfatoria hasta las regiones centrales del cerebro humano, revelando un acceso temprano a los centros corticales.
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Orwig, W., Diez, I., Bueichekú, E., Pedale, T., Parente, F., Campolongo, P., Schacter, D. L., Sepulcre, J., Santangelo, V. (2024). “Cortical hubs of highly superior autobiographical memory.” Cortex, 179:14-24. PMID: 39094240, DOI: 10.1016/j.cortex.2024.06.018. 🟡③🌐 .- Identifica los centros corticales (hubs) dentro de la red por defecto asociados con la memoria autobiográfica superior (HSAM).
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Qureshi, A., Nielsen, J. A., Sepulcre, J. (2025). “Differential links in 16p11.2 deletion carriers reveal aberrant connections between large-scale networks.” Cerebral Cortex, 35(2):bhae474. PMID: 40007052, PMCID: PMC11859958, DOI: 10.1093/cercor/bhae474. 🟡③🌐 .- Revela enlaces diferenciales que indican conexiones aberrantes entre redes a gran escala en portadores de la deleción 16p11.2 (riesgo de autismo).
Notas sobre la Bibliografía
- Fuentes utilizadas: La lista se compiló a partir de ResearchGate (276 publicaciones, https://www.researchgate.net/profile/Jorge-Sepulcre), Google Scholar (https://scholar.google.com/citations?user=Sepulcre), PubMed, Web of Science, dblp (https://dblp.org/pid/79/10876.html), Typeset.io (https://typeset.io/authors/jorge-sepulcre), y Yale School of Medicine (https://medicine.yale.edu/profile/jorge-sepulcre/).[](https://medicine.yale.edu/profile/jorge-sepulcre/)[](https://scholar.google.com/citations?user=mmSQacQAAAAJ&hl=en)[](https://www.researchgate.net/profile/Jorge-Sepulcre)
- Cobertura: La lista incluye todas las publicaciones identificadas hasta abril de 2025. Algunas publicaciones en ResearchGate (hasta 276) pueden incluir resúmenes de conferencias o trabajos menores no indexados en PubMed o Scopus, pero no se pudieron listar exhaustivamente debido a la falta de detalles específicos en las fuentes.
- Acceso completo: Para verificar todas las publicaciones, se recomienda consultar las bases mencionadas, especialmente ResearchGate y Google Scholar, que ofrecen listas más extensas. PubMed es ideal para artículos biomédicos, mientras que dblp cubre publicaciones en informática y neurociencia computacional.
- Limitaciones: Algunas publicaciones recientes (2024-2025) pueden no estar completamente indexadas, y el libro Redes cerebrales y plasticidad funcional carece de detalles bibliográficos completos, lo que limita su verificación.
- Citas: Sepulcre acumula 29,794 citas en Google Scholar, 25,643 en ResearchGate y 17,780 en Typeset.io, reflejando su impacto significativo.
9. Metodología para Mantenerse Actualizado
Dado el volumen y la continua producción de Sepulcre, se recomienda:
- Alertas académicas: Configurar notificaciones en Google Scholar, PubMed y ResearchGate para nuevas publicaciones de “Sepulcre J”.
- Búsqueda periódica: Revisar bases como Web of Science, Scopus y dblp cada 3-6 meses para capturar publicaciones recientes.
- Contacto institucional: Consultar con el Gordon Center for Medical Imaging o Yale School of Medicine para acceder a repositorios internos o publicaciones no indexadas.
Esta guía proporciona una estructura clara y detallada para estudiar en profundidad a Jorge Sepulcre, integrando su trayectoria, investigaciones, contexto científico y una bibliografía completa. Se recomienda adaptar el enfoque según los intereses del investigador, priorizando las secciones más relevantes para el estudio.
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Sobre el sistema de validez de un contenido en MetsuOS
Empezando a incorporar los niveles de validación de un contenido (también llamada sabiduría o niveles de conocimiento) ⚫🔴 🟡 🟢 🔵⚪ ¿Qué són?
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- 🟢④ - Green4 - Conocimiento Natural: Surge al comprender la naturaleza de la realidad y del ser humano en una materia.
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- ⚪⑥ - Light6 Conocimiento Consolidado: Se alcanza al integrar todo lo anterior desde una perspectiva empática y asumiendo una verdad probabilística dinámica dependiente del contexto.
Sobre la categorización de los tipos de conocimiento
- Conocimiento Gnoseológico: ⚫① 🔴② 🟡③ 🟢④
- Conocimiento Epistemológico: 🔵⑤
- Conocimiento Metsukeológico: ⚪⑥
La Metsukeología (de Metsuke vision global y logos conocimiento) es la ciencia que estudia el conocimiento como un conjunto potencial de conocimiento del que podemos obtener, procesar o percibir partes concretas dentro de un marco contextual específico, y cuyo contexto general real está muy por encima de lo que somos capaces, como especie, de percibir, procesar e integrar de forma completa (definición en progreso).
La Metsucología (de Metsu aniquilación - en este contexto en forma de colapso - , logos conocimiento) es la ciencia que estudia como extraemos verdades percibidas - colapsadas - como conocimiento desde nuestra perspectiva real (tanto epistemológico como gnoseológico) al tomar una parte específica del conocimiento metsukeológico potencial enmarcado en un contexto concreto, obligando a colapsar el conocimiento potencial en conocimiento específico (definición en progreso).
Mas sobre el contexto
DISCLAIMER: Mi consideración de anticientífico respecto al consenso científico es una hipotesis de trabajo propia, que supone que toda asignación de validez, incluso aquella derivada de la conclusión por acumulación de evidencia NO debe ser supeditada a debate, ni acuerdo, debe ser algo probabilistico sin intervención del ego humano. Podría estar equivocado y, en este punto, es donde se aplicaría entonces ese mismo consenso que ahora considero no valido (incluso dañino)
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En MetsuOS la agregaremos al final uniendo amos valores como si fuera una coordenada. Por ejemplo: ⚫①-D4 o 🟡③-B2. Esto ayudarña a contextualizar la información sobre la solidez del conocimiento al que se hace referencia en cada momento.
Hay que tener en cuenta que, cuando hay elementos subjetivos o parcialmente subjetivos, el punto de referencia seré yo mismo. Quizá más adelante pueda objetivizar esto más (seria lo deseable), pero en tanto no tenga herramientas que me lo permitan, debo ceñirme al principio de honestidar intelectual, y esperar que mis sesgos dañen lo menos posible la información (en parte este es el nudo gordiano que pretendo resolver, y por ello es dificil resolverlo a priori).
Así de forma resumida, podríamos decir que esta definición es nivel 🔴② (Rojo2 xD) ¿Crees que me dejo algo? Si es así por favor ayudame a mejorarlo contactándome a través de X (Twitter) en mi cuenta, @metsuke 🌐
Consulta la versión completa de la descripcion en ⚫🔴🟡🟢🔵⚪ (🔴②) Un poco más de detalle
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