Decodificación del impacto de los estados visuales en las señales de retroalimentación de la estimulación cerebral...

Área de la Ciencia:

• Neurociencia
• Biomarcadores
• Neurociencia Computacional

Sus antecedentes:

• La dinámica oscilatoria de los ganglios basales se altera en los trastornos neurológicos.
• Los estados visuales influyen en la actividad cerebral, pero su impacto en los biomarcadores de los ganglios basales no se comprende completamente.
• La enfermedad de Parkinson (EP) y la distonía implican disfunción de los ganglios basales.

Objetivo del estudio:

• Investigar el efecto de los estados visuales en los potenciales de campo local (LFP) de los ganglios basales.
• Comparar la dinámica de los LFP entre pacientes con enfermedad de Parkinson (EP) y distonía.
• Desarrollar un modelo de decodificación para identificar estados fisiológicos utilizando LFP de los ganglios basales.

Principales métodos:

• Grabaciones simultáneas de LFP del núcleo subtalámico (STN) o del pálido interno (GPi) y la corteza en 18 pacientes con EP y 18 con distonía.
• Análisis de la potencia y coherencia theta y alfa durante los estados de ojos cerrados.
• Desarrollo de modelos de aprendizaje automático para decodificar el estado de ojos cerrados.

Principales resultados:

• El estado de ojos cerrados aumentó la potencia theta y alfa en los ganglios basales, con una mayor coherencia con la corteza, particularmente en el STN.
• Los modelos de aprendizaje automático alcanzaron una precisión del 88% para el STN y del 77% para el GPi en la identificación del estado de ojos cerrados.
• Las regiones sensoriomotoras del STN y el GPi fueron las más informativas para la decodificación del estado.

Conclusiones:

• Los LFP de los ganglios basales pueden predecir de manera confiable los estados fisiológicos, lo que demuestra una prueba de concepto.
• La actividad oscilatoria fisiológica puede influir en las bandas patológicas en los trastornos de los ganglios basales.
• Los hallazgos sugieren el potencial de paradigmas de estimulación adaptativa basados en el estado fisiológico en tiempo real.