Atrás La estimulación cerebral profunda alivia los síntomas del Párkinson

La estimulación cerebral profunda alivia los síntomas del Párkinson

Un estudio elaborado por un equipo internacional de científicos describe los mecanismos funcionales de la estimulación cerebral profunda (DBS) a través de modelos computacionales. El DBS ha servido para aliviar los síntomas de más de 150.000 pacientes de Párkinson.

29.08.2017

 

La estimulación cerebral profunda o DBS (Deep Brain Stimulation) ha aliviado los síntomas de más de 150.000 pacientes que sufren Párkinson. Sin embargo, los mecanismos funcionales de dicho tratamiento no han sido esclarecidos del todo. Ahora, gracias a los esfuerzos recientes de un grupo internacional de investigadores, se han descrito dichos mecanismos en un artículo publicado este mes de julio en la revista Scientific Reports, titulado Uncovering the Underlying mechanisms and whole-brain dynamics of deep brain stimulation for Parkinson 's disease.
 

La investigación ha sido diseñada y llevada a cabo por Víctor Saenger y Gustavo Deco, miembros del Centro de Cognición y Cerebro (CBC) de la UPF, y Morten Kringelbach, de la Universidad de Oxford, en el Reino Unido. Los resultados demuestran que el tratamiento por DBS en el núcleo subtalámico (NST) en pacientes con Parkinson equilibra las dinámicas cerebrales globales.

En el estudio, los investigadores han medido la actividad cerebral usando la técnica de Resonancia Magnética Funcional en diez pacientes con Parkinson antes y durante el tratamiento DBS. A través de modelos matemáticos cerebrales a gran escala han sido capaces de mostrar los efectos globales que dicha estimulación crea. También han aplicado estimulación artificial en un cerebro simulado exponiendo aquellas regiones cerebrales que muestran una mayor eficacia del tratamiento.

“Este método permite entender qué regiones son las encargadas de cambiar la actividad cerebral de pacientes con Párkinson al tipo de actividad encontrada en personas sanas. Se trata del primer estudio que demuestra que el tratamiento DBS, a pesar de ser localizado, crea un efecto global”, afirma Victor Saenger, investigador del Centro de Cognición y Cerebro de la UPF y primer autor del artículo. Y añade que “este método nos permite también entender por qué el tratamiento DBS es tan efectivo. Ahora podremos encontrar regiones de estimulación más efectivas sin la necesidad de hacer intervenciones clínicas”.

Según Morten Kringelbach, de la Universidad de Oxford, “la perspectiva de este estudio demuestra que ahora somos capaces de usar modelos computacionales de actividad cerebral para simular los efectos de estimulaciones cerebrales y así predecir el resultado. A largo plazo, esperamos usar estos métodos para hacer intervenciones personalizadas para un beneficio individualizado”. A pesar de ello, advierte que “es muy importante considerar los riesgos y los aspectos éticos de usar algo tan invasivo como el método DBS.”

Párkinson, una enfermedad que afecta a 10 millones de personas en todo el mundo

El Párkinson es una enfermedad neurodegenerativa que afecta al menos a 10 millones de personas alrededor del mundo. Hasta el momento no se conoce ninguna cura definitiva, aunque se ha demostrado que el método DBS en el núcleo subtalámico (NST) ha aliviado los síntomas de más de 150.000 pacientes. La eficacia de esta región se descubrió hace casi tres décadas, en 1989, por el neurocirujano y profesor Tipu Aziz de la Universidad de Oxford, uno de los co-autores de este trabajo. Junto con el profesor Alan Crossman, de la Universidad de Manchester, descubrieron que lesionar el NST en primates no humanos aliviaba los síntomas de la enfermedad. A pesar de la alta eficacia clínica, los mecanismos funcionales habían permanecido ocultos hasta ahora.

El uso de modelos computacionales cerebrales a gran escala

Los grandes avances tecnológicos de los últimos años permiten modelar cuidadosamente la actividad cerebral humana de manera global. Estos modelos utilizan información de la estructura y función cerebral medida con Resonancia Magnética para replicar y simular dicha actividad en un ordenador. Estos a su vez, se han convertido progresivamente en buenos predictores de actividad cerebral. Esta característica única permite explorar de manera racional y fundamentada nuevas zonas de estimulación.

Trabajo de referencia:
Victor Saenger et al. "Uncovering the Underlying mechanisms and whole-brain dynamics of deep brain stimulation for Parkinson 's disease", Scientific Reports, August 2017. DOI:10.1038/s41598-017-10003-y

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