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La estimulación cerebral profunda personalizada mejora la marcha en la enfermedad de Parkinson
Último revisado: 27.07.2025
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En pacientes con enfermedad de Parkinson, los cambios en la capacidad para caminar pueden ser muy pronunciados. La llamada "marcha parkinsoniana" puede incluir cambios en la longitud de la zancada y asimetría entre las piernas. Estas alteraciones de la marcha reducen la movilidad, aumentan el riesgo de caídas y afectan significativamente la calidad de vida del paciente.
Si bien la estimulación cerebral profunda (ECP) de alta frecuencia es muy eficaz para reducir los síntomas de temblor, rigidez y bradicinesia (lentitud de movimiento), sus efectos sobre la marcha son más variables y menos predecibles en pacientes con trastornos graves de la marcha. Los principales desafíos para mejorar los resultados de la ECP en el tratamiento de los trastornos de la marcha siguen siendo la falta de una métrica estandarizada de la marcha que los profesionales clínicos puedan utilizar al ajustar los parámetros de estimulación, así como la falta de comprensión de los efectos de los diferentes factores de estimulación sobre la marcha.
En un estudio reciente, investigadores de la Universidad de California en San Francisco (UCSF) desarrollaron un método sistemático para cuantificar aspectos clave de la marcha característicos de la enfermedad de Parkinson y utilizaron técnicas de aprendizaje automático para seleccionar la configuración óptima de la estimulación cerebral profunda (DBS) para cada paciente. Esta configuración personalizada produjo mejoras significativas en la marcha, como pasos más rápidos y estables, sin agravar otros síntomas.
Los resultados de su estudio se publican en npj Parkinson's Disease.
"Abordamos la tarea de optimizar la configuración de DBS como un problema de ingeniería, con el objetivo de modelar la relación entre los parámetros de estimulación, la actividad cerebral y el rendimiento de la marcha", dijo el primer autor Hamid Fekri Azghomi, PhD, investigador postdoctoral en el Laboratorio Wang de la UCSF.
Cómo optimizar el rendimiento de la marcha
En el estudio, se implantaron dispositivos de estimulación cerebral profunda (DBS) a pacientes con enfermedad de Parkinson que no solo estimulaban el cerebro, sino que también registraban la actividad neuronal al caminar. Durante las visitas clínicas, se variaron los parámetros de la DBS dentro de rangos seguros para estudiar sus efectos en la marcha. En respuesta a cada configuración, los pacientes caminaron un circuito cerrado de aproximadamente seis metros mientras se registraban continuamente los datos neuronales y la cinemática de la marcha.
Los investigadores desarrollaron el Índice de Rendimiento de la Marcha (IPM), que evalúa parámetros de la marcha como la longitud y la velocidad de la zancada, la amplitud del balanceo de brazos y la coherencia de la marcha. Al combinar estos parámetros, el IPM proporciona una evaluación integral de la marcha, que abarca múltiples dimensiones de la función motora afectadas por la enfermedad de Parkinson.
“Nuestros resultados confirmaron que el WPI registró eficazmente los cambios en la configuración de la ECP y que estos coincidieron con las evaluaciones del paciente y del médico en cada visita”, afirmó Azgomi. “Esta validación confirma que el WPI es una métrica eficaz para evaluar y orientar la mejora de la marcha en personas con enfermedad de Parkinson. Con estos métodos, pudimos predecir e identificar configuraciones personalizadas de la ECP que mejoraron el WPI”.
Los investigadores también identificaron patrones de actividad cerebral asociados con una mejor marcha. Mediante modelos multivariables, los autores identificaron dinámicas neuronales únicas que diferencian la marcha óptima de los patrones menos eficientes. La mejora de la marcha se asoció con una disminución de la actividad de las ondas cerebrales de banda beta durante fases específicas del ciclo de la marcha en el globo pálido, una región cerebral asociada con la pérdida muscular en personas con enfermedad de Parkinson.
Estos datos, junto con los biomarcadores neuronales individuales identificados, resaltan la importancia de las intervenciones personalizadas basadas en datos para mejorar la marcha en personas con enfermedad de Parkinson.
"Este trabajo no solo profundiza nuestra comprensión de cómo la estimulación cerebral profunda (DBS) influye en el movimiento, sino que también demuestra el potencial de la neuromodulación personalizada para la enfermedad de Parkinson y otros trastornos neurológicos, acercándonos a terapias más inteligentes y efectivas", afirmó la autora principal del estudio, Doris Wang, MD, PhD, neurocirujana y profesora asociada de neurocirugía en la UCSF.