Las alteraciones de la marcha son una de las manifestaciones más incapacitantes de la enfermedad de Parkinson. Con el tiempo, muchos pacientes desarrollan problemas de equilibrio, pasos irregulares y caídas frecuentes, incluso cuando reciben estimulación cerebral profunda (DBS), una de las terapias más utilizadas para controlar los síntomas motores.
Ahora, un estudio publicado en Nature Medicine evaluó una nueva modalidad denominada estimulación cerebral profunda adaptativa (aDBS), que ajusta la intensidad de la estimulación en tiempo real de acuerdo con cada fase del ciclo de la marcha. A diferencia de la estimulación convencional, que funciona de manera continua, esta estrategia busca sincronizar la terapia con el movimiento natural del paciente.
El ensayo incluyó cinco personas con enfermedad de Parkinson sometidas a cirugía de DBS. Mediante algoritmos de aprendizaje automático, los investigadores identificaron señales cerebrales específicas asociadas al movimiento de las piernas y utilizaron esa información para modificar automáticamente la estimulación mientras los pacientes caminaban.
Los resultados mostraron una disminución de la variabilidad en la longitud y el tiempo de los pasos, además de una mejor simetría al caminar en comparación con la estimulación convencional. En la fase de seguimiento domiciliario, tres pacientes utilizaron el sistema durante varios días y quienes recibieron la modalidad adaptativa presentaron una reducción significativa en la frecuencia de caídas, sin perder el control de otros síntomas motores.
Aunque se trata de un estudio de viabilidad con un número reducido de participantes, los autores destacan que esta tecnología demuestra que es posible adaptar la estimulación cerebral a los movimientos del paciente en tiempo real. De confirmarse en ensayos clínicos más amplios, esta estrategia podría representar un nuevo avance para mejorar la movilidad, la independencia y la calidad de vida de las personas con enfermedad de Parkinson.
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