EstimulaciA?n cerebral para el Parkinson

Abril 2015.- Un equipo de investigadores de las Universidades PolitA�cnica de Madrid y Carlos III, en colaboraciA?n con cientA�ficos britA?nicos de la Universidad de Reading, han desvelado en a�?Biomediacal Signal processing and Controla�? la existencia de dos subtipos de pacientes de pA?rkinson y, al mismo tiempo, han establecido las pautas para un mejor tratamiento futuro de la enfermedad basado en la estimulaciA?n cerebral a demanda. En sA�ntesis, proponen un sistema de detecciA?n del temblor en tiempo real.

A partir de este nuevo conocimiento, el equipo aplicA? tA�cnicas de inteligencia artificial para la detecciA?n del temblor en pacientes de los grupos hallados. El objetivo, conseguir una estimulaciA?n cerebral bajo demanda que palA�e los sA�ntomas de la enfermedad de una manera mA?s inteligente, lo que en el futuro redundarA? en una mejor calidad de vida de los pacientes.
Como se sabe, la enfermedad de Parkinson es una patologA�a del sistema motor cuya sintomatologA�a principal incluye temblor, rigidez y bradicinesia. La funciA?n motora es un equilibrio meticulosamente regulado por una serie de neurotransmisores en los circuitos de los ganglios basales. Cuando uno de los neurotransmisores no es liberado de forma correcta, la informaciA?n entre nA?cleos no es eficiente y deriva en enfermedades del sistema motor. Este es el caso del pA?rkinson, en el que la causa principal es la muerte de neuronas secretoras de dopamina. El trabajo de los investigadores se ha centrado en el estudio del sA�ntoma mA?s conocido del pA?rkinson, el temblor.

Existen diferentes tipos de temblor en la enfermedad de Parkinson dependiendo de las circunstancias en las que aparezca. El mA?s comA?n es el llamado temblor en reposo (RT), un movimiento rA�tmico que aparece cuando el paciente estA? en reposo y suele desaparecer cuando el paciente inicia un movimiento. SegA?n los expertos, es un sA�ntoma muy deshabilitante para el paciente, ya que le impide realizar de manera normal las actividades de la vida diaria.

Algunos estudios sugieren que el pA?rkinson es en realidad una denominaciA?n que agrupa diferentes subtipos de esta enfermedad, ya que no todos los pacientes presentan la misma sintomatologA�a ni responden de la misma manera al tratamiento.

La bA?squeda de un tratamiento de la enfermedad de Parkinson es en la actualidad una tarea compleja. La primera opciA?n es la medicaciA?n oral, que consiste en el suministro de levodopa (principal precursor de la dopamina). Su uso comenzA? a mediados de los aA�os 60 pero sigue siendo el tratamiento mA?s utilizado. El tratamiento con levodopa alivia la principal sintomatologA�a del pA?rkinson, sin embargo no se adapta correctamente a la evoluciA?n de la enfermedad.

DespuA�s de unos cinco aA�os de uso, los pacientes comienzan a experimentar fluctuaciones motoras. Este es el conocido efecto on-off, en el que se alternan los periodos en los que medicaciA?n hace afecto (on) con periodos en los que no (off). AdemA?s, los periodos off aumentan en duraciA?n a medida que aumenta el tiempo de uso del tratamiento, haciA�ndose la medicaciA?n oral cada vez mA?s inadecuada.

Debido a estas complicaciones con el tratamiento oral, entre otras, algunos pacientes son sometidos a tratamiento quirA?rgico para ser tratados con estimulaciA?n cerebral profunda. Esta terapia consiste en la implantaciA?n de electrodos que aplican una estimulaciA?n elA�ctrica justo en las estructuras cerebrales afectadas. En el caso del pA?rkinson, normalmente se trata del nA?cleo subtalA?mico. Este estA�mulo rompe con la actividad anormal de las neuronas, que caen en una excesiva sincronizaciA?n, imponiendo un ritmo de funcionamiento correcto.

Aunque los neuroestimuladores se conocen como los a�?marcapasos cerebralesa�?, no trabajan de la misma manera. Mientras los marcapasos son capaces de detectar episodios atA�picos en la seA�al cardiaca y adaptar la estimulaciA?n a las necesidades del paciente en cada momento, los neuroestimuladores realizan, una vez implantados, una estimulaciA?n continuada. Esto supone, entre otras cosas, que la baterA�a del dispositivo tenga que ser reemplazada cada 3 o 4 aA�os, obligando al paciente a someterse a una nueva cirugA�a.

La contribuciA?n principal del nuevo estudio de investigaciA?n es haber hallado resultados que, con un alto grado de certeza, indican la existencia de dos subtipos de pacientes, o mA?s especA�ficamente de temblor de tipo 1. Estos resultados pueden conducir al desarrollo de diferentes tratamientos para los distintos tipos de pacientes involucrados.

El estudio propone ademA?s un sistema de detecciA?n del temblor en tiempo real basado en redes de neuronas artificiales
El estudio propone ademA?s un sistema de detecciA?n del temblor en tiempo real basado en redes de neuronas artificiales. Los investigadores proponen desarrollar una herramienta que aprenda diferentes caracterA�sticas de la seA�al cerebral cuando el paciente tiembla. Entrenando esta mA?quina, esta serA�a capaz de decidir cuA?ndo el paciente estA? sufriendo un episodio de temblor y cuA?ndo no, siendo el entorno de trabajo un ordenador. La idea es que cuando un sistema de estimulaciA?n bajo demanda como el propuesto sea 100% fiable se empotre en el neuroestimulador.

Un sistema de estimulaciA?n bajo demanda serA�a capaz de detectar cuA?ndo el paciente estA? temblando y solo entonces proporcionarle estimulaciA?n. Los beneficios de esto son dobles: por un lado, se permitirA�a a las estructuras cerebrales realizar su funciA?n de manera normal cuando el paciente no presente sA�ntomas, en lugar de ser contA�nuamente estimuladas; y, por otro lado, el uso de la baterA�a serA�a mA?s eficiente, alargando su vida A?til y, por tanto, el tiempo de uso antes de pasar por cirugA�a a sustituirla.

De esta forma, se puede dotar a los dispositivos mA�dicos implantables de cierta inteligencia. AsA�, podrA?n aprender de la patologA�a del paciente que los porta y tener capacidad de decisiA?n para mejorar su tratamiento y, por ende, su vida diaria