MADRID, 16 Feb. (EUROPA PRESS) -
Caminar puede ser un desafío diario para quienes viven con enfermedad de Parkinson. Pasos cortos, arrastrados y dificultades para iniciar el movimiento no solo afectan la independencia, sino que aumentan el riesgo de caídas. Hasta ahora, los estudios que analizaban la marcha se hacían en laboratorios, lejos de la vida cotidiana de los pacientes.
Un equipo de investigadores ha dado un paso revolucionario: gracias a un dispositivo implantado en el cerebro, ahora se puede registrar y reconocer la caminata de los pacientes mientras realizan sus actividades normales en casa. Este avance podría transformar la forma en que se personalizan las terapias de estimulación cerebral y mejorar la calidad de vida de quienes padecen Parkinson.
DEL LABORATORIO A LA SALA DE ESTAR
Investigadores de la Universidad de California en San Francisco (Estados Unidos) han demostrado que la actividad cerebral registrada con dispositivos completamente implantados mientras los pacientes de Parkinson están en casa puede utilizarse para determinar con fiabilidad si una persona camina o no. Los resultados se recogen en 'Science Advances'.
Tradicionalmente, los científicos han estudiado cómo el cerebro controla el movimiento, pidiendo a los pacientes que realicen tareas estructuradas mientras están conectados a múltiples sensores en un laboratorio.
Si bien estos estudios han aportado información importante, estos experimentos no capturan completamente cómo funciona el cerebro durante las actividades cotidianas, como ir a la cocina a buscar un refrigerio o pasear por el parque. Para las personas con enfermedad de Parkinson, esta brecha entre la investigación de laboratorio y el comportamiento en el mundo real ha limitado los esfuerzos para mejorar los síntomas de la marcha fuera de la clínica.
Ahora, gracias a este nuevo trabajo se ha dado un paso importante para cerrar esa brecha al trasladar con éxito el laboratorio a la sala de estar. Al analizar datos neuronales y de movimiento sincronizados, recopilados durante más de 80 horas de actividad diaria sin supervisión, los investigadores identificaron patrones individualizados de actividad cerebral asociados con la caminata.
Estas firmas neuronales permitieron que un dispositivo implantado de estimulación cerebral profunda (ECP) clasificara los estados de movimiento mediante señales generadas durante actividades naturales en el hogar.
"Esta es la primera demostración de que un dispositivo completamente implantado puede utilizarse para detectar un estado de movimiento específico en humanos durante la actividad en el mundo real", asegura la doctora Doris Wang, autora principal del estudio, neurocirujana y profesora asociada de Cirugía Neurológica en la UCSF.
"Nuestros hallazgos demuestran que es posible identificar señales neuronales significativas fuera del laboratorio, lo cual representa un paso importante hacia terapias de neuromodulación más personalizadas y reactivas", explica.
UN FUTURO CON ESTIMULACIÓN CEREBRAL ADAPTATIVA
El deterioro de la marcha es uno de los síntomas más incapacitantes de la enfermedad de Parkinson. Los pacientes suelen experimentar pasos cortos y arrastrados, dificultad para iniciar el movimiento e inestabilidad al girar. Estos cambios aumentan el riesgo de caídas y pueden afectar significativamente la independencia y la calidad de vida.
La terapia ECP actual proporciona estimulación continua, pero síntomas como la dificultad para caminar pueden fluctuar a lo largo del día y, a menudo, no responden a las configuraciones de ECP que tratan el temblor, la lentitud o la rigidez.
En este estudio de viabilidad inicial, a cuatro participantes con enfermedad de Parkinson se les implantó un sistema de estimulación cerebral profunda (ECP) bidireccional en investigación que registraba la actividad neuronal de las regiones cerebrales relacionadas con el movimiento, como la corteza motora y el globo pálido.
Sensores portátiles proporcionaron mediciones simultáneas del movimiento, lo que permitió a los investigadores correlacionar las señales cerebrales con los periodos de caminata y otras actividades. Los resultados mostraron que la caminata podía distinguirse de los estados de reposo basándose únicamente en la señal neuronal, con patrones que variaban entre individuos.
"Identificamos biomarcadores neuronales personalizados asociados con la marcha y demostramos que estas señales pueden utilizarse para la clasificación del estado de movimiento en tiempo real, dentro de las limitaciones de un dispositivo implantado", subraya Wang. "Esto sienta las bases para futuros sistemas de estimulación cerebral profunda adaptativa que podrían ajustar la estimulación en respuesta al estado de actividad del paciente".
Los autores enfatizan que el estudio se diseñó para demostrar viabilidad, no eficacia clínica. El tamaño de la muestra fue pequeño, por lo que se requerirán estudios adicionales para determinar si la detección del estado de movimiento puede mejorar los resultados clínicos. El equipo de investigación está planeando ensayos futuros para evaluar si las configuraciones de estimulación optimizadas para la marcha pueden aplicarse dinámicamente utilizando estos biomarcadores neuronales.
"Al permitir el estudio de la actividad cerebral durante el comportamiento natural, el enfoque puede, en última instancia, ampliar el alcance de las interfaces cerebro-computadora y la neuromodulación adaptativa más allá de los entornos de laboratorio controlados y hacia la vida cotidiana", concluye Wang.
