Oscilaciones córtico-basales para indexar movimientos naturalistas durante la estimulación cerebral profunda

Área de la Ciencia:

• Neurociencia
• Ingeniería Biomédica
• Neurociencia Computacional

Sus antecedentes:

• Los ganglios basales y la corteza sensoriomotora son cruciales para el control motor, pero su dinámica de red en la enfermedad de Parkinson (EP) y durante la estimulación cerebral profunda (ECP) no se comprende completamente.
• La ECP trata eficazmente los síntomas hipocinéticos de la EP, y los neuroestimuladores con capacidad de detección pueden registrar la actividad cerebral, ofreciendo potencial para mejorar la decodificación motora.

Objetivo del estudio:

• Investigar las contribuciones de los nodos de la red motora cortical y subcortical al movimiento naturalista en pacientes con EP que reciben ECP.
• Evaluar el impacto de la ECP en la dinámica del circuito córtico-basal y las señales neuronales relacionadas con el movimiento.
• Desarrollar y validar modelos de aprendizaje automático para predecir el movimiento naturalista utilizando registros neuronales.

Principales métodos:

• Se registraron más de 530 horas de señales neuronales corticales y subcorticales de 15 pacientes con EP durante actividades diarias con ECP en el núcleo subtalámico (NST) o el globo pálido interno (GPI).
• Se utilizaron acelerómetros sincronizados portátiles para cuantificar la velocidad del antebrazo y los estados de movimiento.
• Se desarrollaron modelos de aprendizaje automático utilizando características espectrales de los datos neuronales para predecir el movimiento y la velocidad del antebrazo.

Principales resultados:

• Las oscilaciones beta corticales (13-30 Hz) distinguieron eficazmente entre estados de movimiento y de reposo.
• La desincronización relacionada con el movimiento (MRD) beta subcortical y la sincronización relacionada con el movimiento (MRS) gamma se correlacionaron con la cinemática del movimiento.
• Los modelos córtico-basales combinados lograron una alta precisión (AUC > 0.85) y correlación (r > 0.68) en la predicción de estados de movimiento y velocidad, superando a los modelos que utilizan datos de un solo sitio.
• Mayores amplitudes de corriente de ECP redujeron la MRD beta subcortical y la MRS gamma, afectando negativamente el rendimiento del modelo subcortical pero no los modelos corticales o combinados.

Conclusiones:

• Los nodos de la red motora córtico-basal codifican información cinemática complementaria crucial para la decodificación precisa y estable del movimiento naturalista durante la ECP.
• Los modelos de aprendizaje automático que integran señales corticales y subcorticales ofrecen una predicción de movimiento robusta, apoyando el desarrollo de sistemas de ECP adaptativa de circuito cerrado (aECP).
• Los hallazgos proporcionan información sobre biomarcadores neuronales para el control motor y posibles dianas terapéuticas para los trastornos del movimiento.