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22 Diciembre 2022

Programación automatizada de la estimulación cerebral profunda

En un procedimiento neuroquirúrgico se implantan dos electrodos en el cerebro para estimular permanentemente regiones cerebrales específicas. Sin embargo, establecer los parámetros de estimulación es un proceso complejo.

El Parkinson es la segunda enfermedad neurodegenerativa más frecuente después del Alzheimer. En Alemania la padecen unas 400.000 personas y, debido al envejecimiento demográfico, las cifras van en aumento. Además del temblor parkinsoniano, un temblor involuntario de las extremidades, uno de los síntomas que afecta sobre todo a los pacientes es el deterioro del control motor.

Un equipo de investigadores de la Charité-Universitätsmedizin de Berlín, Alemania ha desarrollado un algoritmo que puede aumentar la eficacia de la estimulación cerebral profunda. En su estudio demostraron que los ajustes de los parámetros sugeridos por un algoritmo de nuevo desarrollo conducían a una mejora de los síntomas motores comparable a la del tratamiento estándar.

La estimulación cerebral profunda (ECP) implica un procedimiento quirúrgico durante el cual se implantan dos electrodos en el cerebro del paciente. Estos electrodos emiten impulsos eléctricos débiles y cortos que estimulan las respectivas regiones cerebrales de forma selectiva y continua. Los cables que viajan bajo la piel conectan los electrodos a un marcapasos situado en la cavidad torácica, que se utiliza para ajustar un gran número de parámetros de estimulación diferentes.

Estos parámetros pueden adaptarse individualmente a los síntomas del paciente de Párkinson. Tres meses después de la intervención quirúrgica, los pacientes acuden al centro de ECP durante varios días en los que se prueban diferentes ajustes de estimulación para optimizar el beneficio del tratamiento.

Los parámetros de estimulación se ajustan en nuestra sala especial de trastornos del movimiento. Para encontrar un buen ajuste, los científicos probaron sistemáticamente los efectos respectivos y los efectos secundarios de la estimulación de los distintos contactos de electrodos. 

A partir de los datos de las imágenes radiológicas del cerebro del paciente, el algoritmo calcula sugerencias para un ajuste individual de la estimulación que debería conducir a una mejora de los síntomas. Entre los parámetros más importantes que deben tenerse en cuenta se encuentran la intensidad de la corriente y la colocación precisa de las zonas de los electrodos encargadas de la estimulación.

Para ello utilizaron el software de código abierto Lead-DBS para determinar la posición exacta de los electrodos en el cerebro a partir de datos de imagen e incluirla en el algoritmo. El siguiente paso fue entrenar nuestro algoritmo con un conjunto de datos de más de 600 ajustes de estimulación, datos de imagen asociados y efectos sobre la sintomatología.

Para averiguar si los ajustes sugeridos pueden competir con los determinados mediante pruebas clínicas, el equipo de investigación llevó a cabo un estudio con 35 pacientes con enfermedad de Parkinson. Ambos tipos de ajustes de estimulación -los ajustes individuales creados por las pruebas clínicas tradicionales (procedimiento estándar de cuidado) y los ajustes basados en algoritmos- fueron probados sucesivamente.

Ni los participantes en el estudio ni los profesionales médicos conocían el orden en que se aplicaban los ajustes de estimulación. Posteriormente, se evaluó y comparó la mejora motora en ambas condiciones de estimulación. La movilidad general de los pacientes y también su marcha mejoraron igual de bien con ambos tipos de ajustes de estimulación.

La expresión de los síntomas del Parkinson, como la inmovilidad, los trastornos de la marcha o el temblor involuntario, varía de una persona a otra y debe tenerse en cuenta a la hora de ajustar los estimuladores cerebrales. El equipo está trabajando en el desarrollo de modelos que puedan predecir con mayor exactitud la probabilidad de que se produzcan efectos secundarios. Esto les ayudará a mejorar los ajustes de estimulación basados en el algoritmo y los futuros resultados terapéuticos, y allanará el camino para nuevos ensayos clínicos.

Fuente bibliográfica

DOI: 10.1016/S2589-7500(22)00214-X

Ciencia y Medicina

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