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Un modelo computacional mejora la respuesta de los implantes cocleares

Un nuevo trabajo liderado por expertos españoles permite predecir y optimizar la evolución y la respuesta de los implantes cocleares. La investigación tiene el potencial de mejorar la calidad de vida de los pacientes ayudando a diseñar mejores implantes y ajustando la técnica según la anatomía antes de la cirugía, contando con la ayuda de imágenes clínicas.

Los investigadores han podido predecir la respuesta a la estimulación eléctrica de cada paciente y rediseñar el protocolo de estimulación con mejores parámetros. / UPF

Para los avances en neurociencia, las técnicas de ingeniería biomédica que han tenido más éxito han sido la estimulación cerebral profunda y los implantes cocleares. La implantación coclear es un procedimiento quirúrgico dirigido a que el paciente recupere el sentido del oído a través de la estimulación eléctrica directa a la cóclea del oído interno.

A pesar de que la cirugía restaura la audición después de la pérdida de la sensibilidad, el nivel exacto en que esto se produce es altamente variable para cada paciente. Entre los diversos factores que intervienen está el diseño del implante, su colocación y el protocolo de estimulación. Sin embargo, hay una falta de conocimiento de cómo cada uno de estos factores afecta a la propagación y la excitación neural durante el funcionamiento del implante.

Un trabajo publicado en junio en la revista Molecular Neurobiology, coordinado por Miguel Ángel González Ballester, investigador ICREA del departamento de Tecnologías de la Información y las Comunicaciones (DTIC) y jefe del grupo de investigación SIMBIOsys de la Universitat Pompeu Fabra, describe cómo se puede predecir la evolución y la respuesta a la intervención quirúrgica de implantación coclear a través de modelos computacionales capaces de ser rediseñados según los resultados de la operación con el fin de ofrecer al paciente pautas de estimulación más eficientes.

A pesar de que la cirugía restaura la audición después de la pérdida de la sensibilidad, el nivel exacto en que esto se produce es altamente variable para cada paciente

En el trabajo han participado Mario Ceresa y Nerea Mangado, miembros de su equipo y Russell J. Andrews, científico del grupo de Sistemas Inteligentes en Nanotecnología de la NASA (EE UU).

Medicina personalizada

Como comenta González Ballester, "en este trabajo ponemos de manifiesto cómo los modelos computacionales de gran precisión y específicos para cada paciente, proporcionan una información esencial para mejorar la interfaz entre el electrodo y el sistema nervioso".

Los investigadores han trabajado con dos grupos de pacientes, unos que presentaban las fibras nerviosas intactas y otras con las fibras nerviosas degeneradas. Entonces, mediante el modelo computacional han podido predecir la respuesta a la estimulación eléctrica de cada paciente y rediseñar el protocolo de estimulación con mejores parámetros.

"Creemos que nuestro trabajo tiene el potencial de mejorar la calidad de vida de los pacientes de dos maneras. En primer lugar, ayudando a diseñar mejores implantes y protocolos de estimulación y, en segundo lugar, ajustando la técnica según la anatomía antes de la cirugía, contando con la ayuda de imágenes clínicas", resalta González Ballester. "Esto permitirá hacer una planificación de la cirugía y un seguimiento postoperatorio específico para cada paciente dentro de una perspectiva de medicina personalizada".

Este trabajo se enmarca dentro del proyecto europeo Hear-EU, coordinado por González Ballester. El objetivo principal de este proyecto es desarrollar nuevos sistemas computacionales basados ​​en imágenes microCT (microtomografia computarizada, o formación de imágenes en rayos X en 3D) de alta resolución y modelos matemáticos predictivos que ayuden a la cirugía y el diseño de nuevos implantes.

Referencia bibliográfica:

Mario Ceresa, Nerea Mangado, Russell J. Andrews, Miguel A. Gonzalez Ballester, (2015), “Computational Models for Predicting Outcomes of Neuroprosthesis Implantation: the Case of Cochlear Implants”, Mol Neurobiol, DOI 10.1007/s12035-015-9257-4.

Fuente: UPF
Derechos: Creative Commons
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