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Marcapasos cerebral inteligente podría reducir los síntomas de la enfermedad de Parkinson

Por el equipo editorial de HospiMedica en español
Actualizado el 26 Aug 2024

La enfermedad de Parkinson (EP), que afecta a unos 10 millones de personas en todo el mundo, se debe a la disminución de las neuronas productoras de dopamina en regiones más profundas del cerebro que regulan el movimiento. Más...

Esta deficiencia no solo afecta las habilidades motoras, sino que también afecta a las funciones no motoras, como el estado de ánimo, la motivación y el sueño. Inicialmente, el tratamiento consiste en levodopa, que sustituye a la dopamina. Sin embargo, sus efectos secundarios incluyen discinesia, o movimientos incontrolados, a medida que hace efecto. Cuando el efecto del fármaco desaparece, vuelven a aparecer síntomas como temblores y rigidez. Algunos pacientes recurren a la estimulación cerebral profunda continua (cDBS, por sus siglas en inglés), que consiste en implantar electrodos que proporcionan una estimulación eléctrica constante. Aunque la cDBS reduce la necesidad y la fluctuación de los síntomas, puede provocar un desequilibrio en el control de los síntomas. Ahora, un nuevo estudio ha descubierto que un dispositivo implantado regulado por la actividad cerebral del cuerpo puede proporcionar un tratamiento continuo y mejorado para los síntomas de la EP en algunas personas con el trastorno.

El estudio de viabilidad financiado por los Institutos Nacionales de Salud (NIH, Bethesda, MD, EUA) y realizado por investigadores de la Universidad de California en San Francisco (San Francisco, CA, EUA) concluyó que la estimulación cerebral profunda adaptativa (aDBS) mostró una mayor eficacia en el control de los síntomas en comparación con la DBS tradicional,que proporciona una estimulación uniforme sin tener en cuenta las necesidades cambiantes del cerebro. En comparación, la aDBS utiliza datos obtenidos directamente del cerebro de la persona y utiliza el aprendizaje automático para ajustar el nivel de estimulación en tiempo real a medida que cambian las necesidades de la persona a lo largo del tiempo.

En el estudio, cuatro participantes que ya estaban bajo tratamiento con DBS convencional identificaron su síntoma más persistente a pesar del tratamiento en curso, que a menudo era movimientos involuntarios o dificultades para iniciar el movimiento. Estos participantes luego recibieron aDBS además de su DBS regular. Después de varios meses refinando el algoritmo de aDBS, lo probaron en casa, alternando entre DBS estándar y aDBS. Los hallazgos del estudio, publicados en la revista Nature Medicine, muestran que la gestión de los síntomas mejoró en aproximadamente un 50 % con aDBS, y los participantes frecuentemente reconocían cuándo estaban recibiendo aDBS debido a las mejoras notables.

La naturaleza fluctuante de los niveles de fármacos en el cerebro después de la medicación podría manejarse de manera más eficaz con aDBS, que se adapta a las necesidades cambiantes de estimulación, lo que aumenta su atractivo para los pacientes que toman dosis altas de levodopa. A pesar de estos resultados prometedores, la aplicación más amplia enfrenta obstáculos como la compleja configuración inicial del dispositivo, que requiere una intervención significativa de expertos. Sin embargo, los investigadores son optimistas sobre la futura automatización, que reduciría las visitas clínicas para ajustes, facilitando así una adopción clínica más amplia y la prueba de la terapia aDBS.

“Este estudio marca un gran paso adelante hacia el desarrollo de un sistema DBS que se adapta a las necesidades individuales de cada paciente en un momento dado”, afirmó la Dra. Megan Frankowski, directora del programa Investigación del cerebro a través del avance de las neurotecnologías innovativas (BRAIN Initiative®) del NIH, que ayudó a financiar este proyecto. “Al ayudar a controlar los síntomas residuales sin exacerbar otros, la DBS adaptativa tiene el potencial de mejorar la calidad de vida de algunas personas que viven con la enfermedad de Parkinson”.

Enlaces relacionados:
Universidad de California en San Francisco
NIH


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