La estimulación cerebral profunda (DBS, por sus siglas en inglés) es una técnica terapéutica que utiliza pulsos eléctricos para modular la actividad neuronal en áreas específicas del cerebro. Aunque su uso es común en trastornos del movimiento, como el Parkinson, la investigación está ampliando su aplicación hacia enfermedades psiquiátricas severas, incluyendo la depresión mayor, el trastorno de estrés postraumático y el trastorno obsesivo-compulsivo.
Tradicionalmente, los sistemas de DBS operan de manera “abierta”, lo que significa que la estimulación se aplica según configuraciones predefinidas y no se adapta continuamente a la actividad cerebral del paciente. Incluso los sistemas «cerrados», que son más adaptativos, suelen depender de señales registradas desde una única región cerebral, lo cual representa una limitación significativa en los trastornos psiquiátricos. Esto se debe a que la información relevante clínicamente puede estar distribuida en redes de regiones cerebrales interactivas.
Innovaciones en la estimulación cerebral
Mahsa Shoaran, líder del Laboratorio de Neurotecnologías Integradas en la École Polytechnique Fédérale de Lausana (EPFL), destaca que los trastornos psiquiátricos se originan más por interrupciones en la comunicación entre regiones del cerebro que por disfuncionamientos aislados. En este contexto, su equipo ha desarrollado LogSync, un sistema implantable de bajo consumo que registra la actividad cerebral y extrae biomarcadores que describen la potencia de las oscilaciones cerebrales y la sincronización entre señales procedentes de diferentes áreas.
Un algoritmo de aprendizaje automático analiza estos biomarcadores a nivel de red para diferenciar estados cognitivos y emocionales, generando desencadenadores de estimulación cuando se detectan ciertos estados. Este avance se presentó en el IEEE Journal of Solid-State Circuits, en el marco de una subvención de 6.6 millones de francos suizos del Instituto Nacional de Salud Mental de Estados Unidos, aimed at developing systems that can both measure and control oscillatory brain networks for severe psychiatric conditions.
Un enfoque co-diseñado para optimizar recursos
LogSync se evaluó utilizando grabaciones cerebrales humanas de experimentos psiquiátricos previos. Se analizaron cambios en el compromiso cognitivo durante la realización de tareas mentales y la reacción emocional de los participantes ante clips de video. El algoritmo logró distinguir estos estados a partir de las grabaciones neuronales. Adicionalmente, en experimentos realizados en ratas, el implante pudo rastrear oscilaciones en tiempo real y activar la estimulación en fases específicas de la actividad cerebral.
Shoaran menciona que uno de los grandes retos fue lograr todas estas funcionalidades dentro del limitado presupuesto de energía de un sistema implantable. «Todo nuestro sistema está co-diseñado, lo que significa que los algoritmos y el hardware son desarrollados juntos, considerando las restricciones del implante», explica. Este enfoque permitió procesar y decodificar señales neuronales a nivel de red en un único chip, manteniendo el consumo de energía por debajo de los 200 microwatts, un valor notablemente menor que el requerido por muchos sistemas de interfaz neural implantables actuales.
LogSync se valida inicialmente en aplicaciones psiquiátricas, pero su capacidad para extraer biomarcadores de redes cerebrales tiene potencial para aplicaciones más amplias, incluyendo el DBS adaptativo para trastornos de movimiento y interfaces de ultrasonido enfocadas. En paralelo, el laboratorio está investigando nuevos métodos de aprendizaje automático que aprenden directamente de grabaciones neuronales, lo que podría acercar estas tecnologías inteligentes a usos clínicos más amplios.