Marcapasos cerebral adaptativo mejora la capacidad de caminar en pacientes con Parkinson

Más de 10 millones de personas en todo el mundo viven con la enfermedad de Parkinson, según la Universidad de California en San Francisco (UCSF). La estimulación cerebral profunda (DBS, por sus siglas en inglés) ha demostrado mejorar ciertos síntomas como el temblor, la rigidez y la lentitud de movimientos, pero tiene efectos limitados sobre la capacidad de caminar, según los investigadores.

Los científicos creen que esto se debe a que caminar es un comportamiento altamente dinámico que requiere una sincronización precisa en ambos lados del cuerpo. Y debido a que la marcha de una persona cambia constantemente, el patrón de estimulación fijo que entrega la DBS convencional no refleja la rápida coordinación entre el cerebro, la médula espinal y los músculos necesaria para caminar, según la fuente.

El equipo desarrolló un sistema de estimulación cerebral profunda adaptativa personalizada (aDBS) implantado que responde al ritmo de la caminata, de manera similar a como un marcapasos cardíaco responde al ritmo del corazón. El dispositivo detecta señales neuronales específicas correspondientes a diferentes fases de la marcha, incluyendo si la pierna izquierda o derecha está en movimiento, y ajusta automáticamente la estimulación en fracciones de segundo, según la investigación.

"Los primeros resultados son alentadores", dijo Doris D. Wang, neurocirujana de UCSF, según la fuente. En las pruebas de laboratorio, el sistema aDBS mejoró la simetría de la marcha y redujo la variabilidad en los patrones de caminata. Los participantes reportaron menos caídas mientras mantenían el control general de los síntomas de Parkinson al usar el sistema en su vida diaria, según el estudio.

"Quizás el respaldo más fuerte vino de los propios pacientes: después de experimentar ambas terapias en casa de manera ciega, los participantes que permanecieron en el estudio eligieron continuar usando la DBS adaptativa cuando se les dio la opción durante más de un año después de que terminó el ensayo", agregó Wang según la fuente.

Uno de los hallazgos más interesantes fue que, aunque muchos pacientes exhibieron cambios dentro de rangos de frecuencia similares, las señales óptimas y las ubicaciones de registro variaron sustancialmente entre individuos, según la investigación.

"En algunos pacientes, las señales más informativas provenían de la corteza, mientras que en otros provenían de los ganglios basales", dijo Wang según la fuente. "Esto destaca un principio importante para futuras terapias de neuromodulación: es poco probable que exista un solo biomarcador que funcione para todos. En cambio, probablemente necesitaremos enfoques personalizados que identifiquen y respondan a las firmas neuronales únicas de cada paciente".

El estudio involucró solo a cinco personas, por lo que se necesitan estudios más grandes para comprender cómo funcionan estos algoritmos en diversas poblaciones de pacientes, diferentes etapas de la enfermedad de Parkinson y diversos deterioros de la marcha, dijo Wang según la fuente. Sin embargo, "el objetivo final es crear sistemas adaptativos que puedan personalizar continuamente la terapia a medida que los síntomas y necesidades de los pacientes cambien con el tiempo", agregó.

El sistema aDBS también dependió de electrodos de investigación adicionales y un dispositivo de investigación especializado que no forman parte de la terapia DBS clínica estándar, según la fuente.

"Las versiones futuras necesitarán lograr un rendimiento similar utilizando hardware disponible comercialmente y señales que puedan registrarse desde electrodos implantados rutinariamente", dijo Wang según la fuente.

Además, los biomarcadores específicos del paciente se identificaron mediante pruebas detalladas en la clínica. "Para que esta tecnología se vuelva ampliamente práctica, los dispositivos necesitarán descubrir y adaptarse automáticamente a las firmas neuronales de un individuo con una intervención mínima del médico", agregó según la fuente.

El siguiente paso es traducir estos hallazgos en tecnologías que sean más prácticas para un uso clínico generalizado, según Wang. Esto incluye identificar biomarcadores relacionados con la marcha que puedan detectarse sin electrodos adicionales, desarrollar métodos automatizados para el descubrimiento de biomarcadores y realizar estudios multicéntricos más grandes para evaluar la seguridad, eficacia y beneficio para el paciente a largo plazo, según la investigadora.

El concepto subyacente se extiende "mucho más allá de caminar", dijo Wang según la fuente. "La enfermedad de Parkinson afecta muchos dominios de la función, incluidos el sueño, la cognición, el estado de ánimo y otros síntomas motores. En principio, la estimulación adaptativa podría diseñarse para detectar firmas neuronales asociadas con estos estados y administrar terapia solo cuando sea necesario".

La plataforma también proporciona un marco para tratar trastornos cerebrales utilizando retroalimentación en tiempo real del propio sistema nervioso, agregó Wang según la fuente.

"Ya se están explorando enfoques similares para afecciones como el trastorno obsesivo-compulsivo, la depresión, la epilepsia, el dolor crónico y otros trastornos neuropsiquiátricos. Creemos que este estudio representa parte de un cambio más amplio hacia sistemas de neuromodulación inteligentes que se adaptan continuamente al estado cerebral cambiante de un paciente", dijo según la fuente.

El estudio fue publicado en Nature Medicine, según la fuente.