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Más de ocho millones de personas en todo el mundo padecen la enfermedad de Parkinson, una enfermedad neurológica degenerativa que afecta a sus capacidades motoras y, a menudo, provoca alteraciones físicas e intelectuales adicionales.
Aunque la respuesta al tratamiento de la enfermedad de Parkinson y otras enfermedades neurológicas similares podría estar escondida en nuestra cabeza, los científicos saben sorprendentemente poco sobre la dinámica del encéfalo durante movimientos rutinarios como caminar y mantener el equilibrio.
Esto se debe a que la mayoría de los estudios de neurodiagnóstico por la imagen deben realizarse en condiciones estáticas, en las que el sujeto permanece tumbado horizontalmente en un escáner corporal y piensa en moverse, un método que no permite captar situaciones dinámicas como caminar y correr, ni los complejos patrones encefálicos asociados a ellas.
Esta situación está cambiando gracias a los avances de la tecnología de obtención de imágenes encefálicas/corporales (Mobile Brain/Body Imaging o MoBI). Tal y como explica Uroš Marušič, investigador del Laboratorio Esloveno sobre Tecnología MoBI: «Hasta hace poco era imposible combinar las investigaciones sobre el encéfalo y el movimiento. La tecnología MoBI hace posibles tales investigaciones, al permitirnos observar la dinámica encefálica simultáneamente con parámetros biomecánicos del movimiento humano».
Con el apoyo del proyecto TwinBrain, financiado con fondos europeos, investigadores de Alemania, Italia, Eslovenia y Suiza utilizan esta tecnología para medir las señales encefálicas de los pacientes mientras caminan, corren o realizan otros tipos de ejercicio físico y mental.
De los datos a la información útil
La parte principal del sistema MoBI son la enorme cantidad de datos sobre las señales encefálicas. Según Marušič, un breve paseo de cinco minutos produce la asombrosa cantidad de un gigabyte de mediciones. «Para convertir este cúmulo de datos en información útil se tuvo que hacer uso de la potencia de los superordenadores y emplear diversos protocolos de aprendizaje automático», explica.
Por desgracia, esta tecnología no está disponible en el mercado, por lo que el equipo del proyecto TwinBrain tuvo que ser creativo. «Uno de los aspectos singulares de nuestro experimento es la integración de tecnologías inalámbricas de vanguardia —añade Marušič—. Mediante la fusión de varias tecnologías, pudimos sincronizar la actividad encefálica de un paciente con su actividad muscular y replicar este movimiento mediante avatares en tiempo real».
Este método innovador permite a los investigadores observar y seguir la actividad encefálica de un paciente, no mientras está tumbado y pensando en moverse, sino mientras se mueve de verdad.
Cuando se utilizó para examinar a enfermos de Parkinson en fase precoz, el sistema MoBI de TwinBrain proporcionó a los investigadores conocimientos nuevos y sorprendentes. Los resultados preliminares indican un patrón de activación considerablemente más complejo de lo que se pensaba. Estos patrones son particularmente evidentes durante las formas de movimiento más exigentes.
Esta información podría ayudar a los médicos a diagnosticar antes la enfermedad de Parkinson. «Diagnosticar la enfermedad en una fase precoz nos permite tomar medidas proactivas para mitigar su progresión, que pueden mejorar la calidad de vida del paciente», señala Marušič.
Más trabajo por delante
Si bien el proyecto TwinBrain representa el siguiente paso en el campo de la investigación sobre el encéfalo al mejorar nuestra comprensión del órgano más complejo del cuerpo humano, aún queda trabajo por hacer. Por eso el equipo del proyecto trabaja ahora con proveedores de equipos para seguir perfeccionando la tecnología MoBI. Algunos de los socios del proyecto también participan en otras iniciativas financiadas con fondos europeos cuyo objetivo es maximizar el potencial de las tecnologías MoBI de TwinBrain.
«Este trabajo pone de relieve no solo los efectos positivos del proyecto, sino también nuestro compromiso con el avance en el campo de la tecnología MoBI —concluye Marušič—. Nuestro objetivo final es que esta tecnología innovadora se convierta en parte integrante de las prácticas diarias de médicos y neurólogos, y revolucione su forma de abordar la atención y el diagnóstico de los pacientes».