La estimulación cerebral profunda (DBS) es una opción de tratamiento para personas que padecen la enfermedad de Parkinson. Este tratamiento se lleva adelante mediante un procedimiento neuroquirúrgico en el que se implantan dos electrodos en el cerebro. Esos electrodos deben ser estimulados permanentemente en regiones específicas del cerebro. Sin embargo, establecer los parámetros de estimulación es un proceso complejo.

Un equipo de investigación de Charité—Universitätsmedizin Berlin ha desarrollado un algoritmo que puede aumentar la eficiencia de la estimulación cerebral profunda.

El estudio se publicó en The Lancet Digital Health y en este los investigadores demuestran que el algoritmo mejora los síntomas motores en comparación al tratamiento estándar de atención.

La enfermedad de Parkinson es la segunda enfermedad neurodegenerativa más común después de la enfermedad de Alzheimer. Su síntoma más común es el temblor involuntario de las extremidades, también conocido como temblor parkinsoniano.

La enfermedad de Parkinson aún no tiene cura, pero la estimulación cerebral profunda mejora significativamente muchos síntomas, especialmente los síntomas motores.

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Estimulación cerebral profunda para tratar el Parkinson

Los parámetros de estimulación cerebral se pueden adaptar individualmente a los síntomas del paciente de Parkinson mediante el algoritmo StimFit. Este algoritmo resulta más eficiente y más cómodo para el paciente que recibe la terapia.

En concreto, el algoritmo se basa en datos de imágenes radiológicas del cerebro del paciente con el que el software calcula sugerencias para una configuración de estimulación individual que debería conducir a una mejora en los síntomas. Entre los parámetros más importantes que deben tenerse en cuenta se encuentran la intensidad de la corriente y el posicionamiento preciso de las áreas de entrega de estímulos de los electrodos.

Para determinar la posición exacta de los electrodos en el cerebro, los investigadores utilizaron un software de código abierto Lead-DBS, desarrollado por Charité. Luego incluyeron los datos en el algoritmo. El siguiente paso consistió en entrenar el algoritmo con un conjunto de datos de más de 600 configuraciones de estimulación, datos de imágenes asociados y efectos sobre la sintomatología.

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Resultados del estudio

Para probar su efectividad, el equipo de investigación realizó un estudio con 35 pacientes con enfermedad de Parkinson. Los profesionales médicos aplicaron los ajustes de estimulación y posteriormente evaluaron y compararon la mejora motora en ambas condiciones de estimulación.

El resultado fue una mejora en la movilidad general de los pacientes y también su forma de andar con ambos tipos de configuraciones de estimulación.

Este es un resultado realmente prometedor, dicen los investigadores. Debido a que los síntomas del Parkinson varían de persona a persona, las estimulaciones cerebrales deberán configurarse para tratar cada caso en particular. Para ello, los investigadores ya están trabajando en optimizar su algoritmo para cumplir con una terapia más personalizada.

También están trabajando en el desarrollo de modelos que puedan predecir la probabilidad de efectos secundarios con mayor precisión. Esto les ayudará a mejorar la configuración de estimulación basada en algoritmos y el resultado terapéutico futuro, y allanará el camino para más ensayos clínicos.

Referencias:

Automated deep brain stimulation programming based on electrode location: a randomised, crossover trial using a data-driven algorithm: https://doi.org/10.1016/S2589-7500(22)00214-X

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