Investigación

Demuestran que la estimulación cerebral cura la depresión resistente a fármacos

Los médicos pronto podrán personalizar una “dosis” de estimulación cerebral profunda de manera individual y en tiempo real

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TLPServicio Ilustrado (Automático)UNIVERSIDAD AUTÓNOMA DE MADRID

Además de provocar miles de muertes en todo el mundo, la pandemia de la Covid-19 está dejando una secuela invisible en forma de ansiedad y depresión, un problema que se suma al de millones de pacientes que padecen trastornos neurológicos y mentales resistentes al tratamiento. De hecho, alrededor del 30% de todos los pacientes con depresión mayor no responden a ningún medicamento o psicoterapia. Sin embargo, la ciencia pone un nuevo granito de arena en la posible solución a este problema gracias a una alternativa prometedora: la estimulación cerebral profunda personalizada, tal y como apunta una investigación publicada en la revista científica Nature Biomedical Engineering dirigida por Maryam Shanechi, miembro de la Escuela de Ingeniería de USC Viterbi, de la Universidad de California.

Este trabajo representa un paso adelante en el logro de nuevas terapias para una gran cantidad de trastornos neurológicos y mentales. Hasta ahora, el desafío de la estimulación cerebral profunda personalizada ha sido el propio cerebro humano. Los trastornos mentales pueden manifestarse de manera diferente en el cerebro de cada paciente. Esto hace que sea difícil conocer el efecto de la estimulación en un paciente determinado o cómo cambiar la dosis de estimulación, es decir, su amplitud o frecuencia, con el tiempo para adaptarla a las necesidades del afectado. Ahora, Shanechi y su equipo han encontrado una manera de predecir qué efecto tendrá la estimulación eléctrica en la actividad cerebral de un individuo en múltiples regiones del cerebro mediante el desarrollo de nuevas formas de onda de estimulación y la creación de nuevos modelos de aprendizaje automático.

Dos herramientas

Para lograr esto, diseñaron dos herramientas: una nueva onda de estimulación eléctrica para mapear la actividad cerebral; y nuevas técnicas de aprendizaje automático que aprenden el mapa a partir de los datos cerebrales recopilados durante la estimulación. “Nuestra onda, que cambia su amplitud y frecuencia de forma aleatoria en el tiempo, nos permitió ver y predecir cómo respondió el cerebro a una amplia gama de dosis de estimulación”, explica Shanechi. Al igual que una llave maestra puede abrir cualquier puerta, la onda se puede aplicar al cerebro de cualquier individuo y proporcionar un mapa personalizado de cómo responde a la estimulación.

Para probar su hipótesis, los investigadores aplicaron su onda en cuatro regiones diferentes del cerebro. En cada caso, pudieron predecir el resultado de la actividad cerebral en múltiples regiones por primera vez. Esto se traduce en que los médicos pronto podrán personalizar una “dosis” de estimulación cerebral profunda caso por caso y en tiempo real, cambiando la amplitud y frecuencia de la estimulación. De manera más sencilla, esto significa que la cantidad de estimulación cerebral se podrá aumentar o disminuir tal y como ya se modifican los miligramos en una pastilla.

Para las personas que padecen trastornos mentales, como depresión resistente al tratamiento o ansiedad, las implicaciones son enormes. Shanechi y su equipo habían desarrollado previamente técnicas de aprendizaje automático para decodificar los síntomas de los trastornos mentales, como el estado de ánimo de la actividad cerebral. Ahora, con su nueva capacidad para predecir mejor cómo la estimulación afecta la actividad cerebral de forma individual, buscan combinar sus hallazgos hacia terapias personalizadas para los trastornos mentales. “Al juntar estas dos cajas, esperamos construir interfaces cerebro-máquina de circuito cerrado que ajusten la dosis de terapia de estimulación eléctrica al rastrear los síntomas en tiempo real según la actividad cerebral y al predecir cómo un cambio en la estimulación puede cambiar la actividad. y por lo tanto estos síntomas “, asegura Shanechi.