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La estimulación cerebral bajo demanda mejora el tratamiento del párkinson

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Investigadores de la Universidad Politécnica de Madrid, en colaboración con otras universidades, implementan un sistema experto para aliviar la sintomatología asociada al párkinson. Según las estadísticas, se prevé que esta enfermedad se convierta en pandemia dentro de 20 años.

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SINC | | 09 septiembre 2019 09:43

<p>En la estimulación cerebral bajo demanda el dispositivo debe estimular solo cuándo el paciente lo necesite y en tiempo real. / Pixabay</p>

En la estimulación cerebral bajo demanda el dispositivo debe estimular solo cuándo el paciente lo necesite y en tiempo real. / Pixabay

Un equipo multidisciplinar de investigadores de la Universidad Politécnica de Madrid (UPM) y las universidades Carlos III de Madrid (UC3M), Oxford (Oxford University) y Coventry (Coventry University) ha desarrollado un sistema de estimulación cerebral profunda bajo demanda que puede ser implementado en los sistemas de neuroestimulación que tratan el párkinson. El sistema propuesto es capaz de funcionar con un 100 % de precisión, es decir, es capaz de detectar sin fallo el estado en el que se encuentra el paciente en cada momento.

El sistema propuesto funciona con un 100 % de precisión, es decir, detecta sin fallo el estado en el que se encuentra el paciente de párkinson en cada momento

La enfermedad de Parkinson es en la actualidad la segunda condición neurodegenerativa más importante en cuanto a su incidencia, pero se estima que se convierta en la primera en 2040, superando al alzhéimer. Como señala la Federación Española de Párkinson, se prevé que esta enfermedad se convierta en una pandemia dentro de 20 años. Por ello, surge la necesidad de investigar e implementar nuevas medidas para combatirla.

Para aliviar la sintomatología asociada, la primera opción se basa en un tratamiento farmacológico. Sin embargo, no todos los pacientes responden bien a la medicación. Además, con el tiempo empieza a generar efectos adversos como discinesias (trastornos del movimiento anormales e involuntarios).

En estos casos, una vía de tratamiento es la estimulación cerebral profunda, que consiste en la implantación de un neuroestimulador que proporciona corriente eléctrica a través de una serie de electrodos en el área del cerebro que controla el movimiento (el núcleo-diana, normalmente el núcleo subtalámico). Esto hace que la población neuronal, alterada por la falta de dopamina, recupere su funcionamiento. Sin embargo, los neuroestimuladores actuales una vez implantados estimulan de manera continuada, lo cual induce efectos adversos en el paciente (como parestesia o deterioro cognitivo, entre otros).

“La estimulación cerebral bajo demanda representa una mejor estrategia de funcionamiento, en la que el dispositivo debe estimular solo cuándo el paciente lo necesite, bajo demanda y en tiempo real”, señala Carmen Cámara, investigadora del Centro de Tecnología Biomédica (CTB) de la UPM.

“Desarrollar un sistema como este requiere desentrañar el funcionamiento de las redes cerebrales implicadas, entendiendo qué comportamiento neuronal se genera en diferentes estados clínicos –como cuando el paciente presenta síntomas, como por ejemplo temblor, y cómo se comporta cuando el paciente no los tiene–”, continúa explicando Carmen Cámara.

Un sistema con total precisión

Para llevar a cabo este trabajo, los investigadores han estudiado este comportamiento observando la sincronización de las neuronas en los diferentes estados clínicos mediante métodos matemáticos de conectividad funcional. Han encontrado que, cuando el paciente presenta temblor, la sincronización de las neuronas cambia.

Los investigadores esperan que sistemas como el que proponen se incorporen a la práctica clínica en los próximos años

Este cambio, en la comunicación neuronal puede ser utilizado como elemento de decisión para que el dispositivo sepa cuándo comenzar la estimulación. El sistema que han desarrollado los investigadores ha sido diseñado bajo el paradigma de la inteligencia artificial o data stream minning.

“Este es un tipo de algoritmos novedosos capaces de trabajar en escenarios demandantes, teniendo que procesar y ofrecer una rápida respuesta. Tal es el caso de los neuroestimuladores, que registran señal cerebral de manera continua durante toda la vida del paciente, siendo necesaria la monitorización y toma de decisiones permanente”, indica la investigadora.

El sistema propuesto es capaz de funcionar con total precisión, pudiendo detectar, sin fallo, el estado en el que se encuentra el paciente. De no ser así, podrían darse situaciones en las que se dejara al paciente sin estimulación, situación que hay que evitar.

Dada la previsión en el crecimiento de la enfermedad de Parkinson, los investigadores esperan que sistemas como el que proponen se incorporen a la práctica clínica en los próximos años. Para ellos, los resultados son prometedores y suponen un paso importante en el desarrollo de sistemas inteligentes que supongan un mejor tratamiento. 

Referencia bibliográfica:

C.Camara, K.Warwick, R.Bruña, T.Aziz, E.Pereda. Closed-loop deep brain stimulation based on a stream-clustering system. Expert Systems With Applications 126(2019):187–199

Zona geográfica: Comunidad de Madrid
Fuente: Universidad Politécnica de Madrid

Comentarios

  • Maria Fernanda Acosta |16. septiembre 2019 14:57:05

    buenas noches
    Primero que todo estoy feliz con esto ya que mi mama tiene parkinson avansadito y me duele que no pueda mejorar un estado de vida mejor ya que los farmacos nosirven en totalidad para disminuir la enfermedad, me gustaria que llegara rapido a ver si mi mama mejora su estado de animo ya que por la enfermedad ha pasado por depresion.

    QUEREMOS SABER TU OPINIÓN

    Por favor, ten en cuenta que SINC no es un consultorio de salud. Para este tipo de consejos, acude a un servicio médico.

  • Victoria Nora Vela de Córdova |13. noviembre 2019 09:02:54

    Muy interesante, seria bueno que se aplique para ver resultados y ayudaría a mucha gente, a mejorar su forma de vida, ya que tener esta enfermedad es terrible, gracias por hacer estos estudios
    Taca Perú

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