Científicos de la CNEA y el CONICET publicaron los avances de una investigación que para mejorar los tratamientos de trastornos neurológicos, como la enfermedad de Parkinson.
Utilizando modelos computacionales de redes neuronales, un equipo de investigadores que desarrollan sus tareas en el Departamento de Física Médica que funciona en el Centro Atómico Bariloche de la Comisión Nacional de Energía Atómica, lleva adelante un trabajo que postula un potencial biomarcador de trastornos neurológicos, como en el caso de la enfermedad de Parkinson.
Los avances de la investigación fueron publicados en la edición de noviembre de NeuroImage (Vol. 202), revista científica que cubre investigaciones sobre neuroimagen, e ilustró la portada de la misma. El artículo lleva la firma de Germán Mato, Damián Dellavale, Eugenio Urdampilleta, investigadores CNEA-CONICET y docentes del Instituto Balseiro de Bariloche, y de Osvaldo Velarde, estudiante del doctorado en Física del Instituto Balseiro.
El artículo publicado toma –precisamente– como punto de partida la tesis doctoral en Física que Velarde realiza en el Instituto Balseiro, y que cuenta con la dirección de Damián Dellavale y Germán Mato.
Computadoras y neuronas
Las neuronas emiten señales eléctricas que pueden ser medidas y analizadas para diagnosticar diferentes enfermedades. Para esto, los científicos que llevan adelante la investigación en el Departamento de Física de la CNEA bucearon en algunos patrones de la actividad eléctrica neuronal para saber si podrían funcionar como biomarcadores de trastornos neurológicos, como la enfermedad de Parkinson y la epilepsia.
«El procedimiento consiste en colocar electrodos en el cerebro de un paciente, mediante los cuales se estimula una región específica con el fin de tratar los síntomas. Hasta ahora se viene utilizando lo que se conoce como un sistema de lazo abierto, en el cual la estimulación es aplicada constantemente, sin importar el estado momentáneo del paciente», comenta Germán Mato, que es codirector de la tesis.
El científico de la CNEA destaca que «hay toda una corriente que busca biomarcadores con sistemas de lazo cerrado, de manera que la estimulación se aplique únicamente cuando sea necesaria y ya no de manera continua. Como resultado, podría servir para mejorar un tratamiento, porque la estimulación que debería aplicarse sería menos invasiva». Es importante resaltar que cuando se aplica una estimulación eléctrica, en el largo plazo siempre se produce algún tipo de daño en el tejido. «Por eso siempre se busca aplicarla el menor tiempo posible, con la menor potencia posible, pero guardando el efecto terapéutico. Este trabajo se propone encontrar el mejor momento, la circunstancia en la que hay que aplicar la estimulación para que se obtengan los mejores efectos terapéuticos», indica Mato.
El pasaje de este estudio teórico a los casos prácticos aún requiere de un tiempo: «Falta validarlo», señala el investigador. Para ello están haciendo una tarea de registro de resultados en colaboración con el grupo de trabajo del Dr. Gustavo Murer, investigador del CONICET, que estudia modelos animales de la enfermedad de Parkinson en el Laboratorio de Fisiología de Circuitos Neuronales de la UBA. «Tenemos que analizar con nuestro modelo matemático los registros que toma el Dr. Murer y ver como aplicamos los resultados para generar un protocolo que permita hacer la estimulación de la manera que queremos nosotros», agrega Mato.
Para poder aplicar estos biomarcadores en seres humanos deberán antes ser validados por la autoridad sanitaria correspondiente en cuanto a la seguridad y la eficacia de estos dispositivos. «En última instancia −finaliza el investigador de CNEA– se trata de leer lo que miden los electrodos y con esos datos tomar una decisión de cómo y cuándo aplicar la estimulación para que tenga los efectos terapéuticos deseados».
Paper científico
Los resultados alcanzados por el trabajo de los científicos que trabajan en el Centro Atómico Bariloche (CAB) de la CNEA respaldan la hipótesis que postula al fenómeno denominado acoplamiento inter-frecuencia (AIF) como una característica que puede ser usada para implementar un sistema de neuromodulación adaptativo.
Estos sistemas son dispositivos que pueden leer la actividad eléctrica de un grupo de neuronas, identificando si el estado de las mismas es normal o patológico. También pueden actuar sobre la red neuronal con pulsos eléctricos para modificar su estado y cambiar de uno patológico a uno normal. Es el caso de la llamada terapia de estimulación cerebral profunda en pacientes con Parkinson.
En el artículo publicado en NeuroImage, el equipo de investigadores reportó los resultados de un modelo computacional que desarrollaron para estudiar el AIF en pacientes con Parkinson. La actividad neuronal presenta muchas ondas oscilatorias que dan lugar a diversos tipos de AIF. El modelo matemático que desarrollaron apunta a develar los mecanismos por los que la arquitectura de las redes neuronales que forman parte del cerebro da lugar al fenómeno de AIF. En el caso de la enfermedad de Parkinson, hay argumentos que respaldan la hipótesis sobre la relevancia del AIF como un potencial biomarcador que ayude a mejorar las terapias existentes.
