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Investigadores decodifican el estado de ánimo de las señales del cerebro humano

Los hallazgos pueden llevar a nuevas terapias personalizadas para situaciones como la depresión y la ansiedad

Vía Eurekalert.org

UNIVERSIDAD DEL SUR DE CALIFORNIA

Al desarrollar una tecnología de descodificación novedosa, un equipo de ingenieros y médicos de la Universidad del Sur de California (USC) y UC San Francisco descubrieron cómo las variaciones del estado de ánimo se pueden decodificar a partir de señales neuronales en el cerebro humano, un proceso que no se había demostrado hasta la fecha.

Su estudio, publicado en Nature Biotechnology, es un paso significativo hacia la creación de nuevas terapias de ciclo cerrado que usan la estimulación cerebral para tratar el estado de ánimo debilitante y los trastornos de ansiedad en millones de pacientes que no responden a los tratamientos actuales. (N del T: La neuroestimulación de ciclo cerrado es una forma de neuromodulación que proporciona estimulación terapéutica solo cuando es necesario, similar a como un pancreas artificial dosifica la insulina solo cuando es necesaria)

La Profesora Asistente Maryam Shanechi del Departamento de Ingeniería Eléctrica de Ming Hsieh y el Programa de Posgrado de Neurociencia en la USC dirigieron el desarrollo de la tecnología de decodificación, y el Profesor de Cirugía Neurológica Edward Chang de UCSF dirigió la implantación humana y el esfuerzo de recopilación de datos. Los investigadores estaban apoyando el programa SUBNETS de la Agencia de Proyectos de Investigación Avanzada de Defensa para desarrollar nuevas tecnologías biomédicas para el tratamiento de enfermedades neurológicas intratables.

El equipo reclutó a siete voluntarios humanos entre un grupo de pacientes con epilepsia que ya tenían electrodos intracraneales insertados en su cerebro, para un control clínico estándar para localizar sus ataques. Se registraron señales cerebrales a gran escala de estos electrodos en los voluntarios durante varios días, mientras que también informaron intermitentemente sus estados de ánimo mediante un cuestionario. Shanechi y sus estudiantes, Omid Sani y Yuxiao Yang, utilizaron esa información para desarrollar una tecnología de decodificación novedosa que podría predecir las variaciones del estado de ánimo a lo largo del tiempo a partir de las señales cerebrales en cada sujeto humano, un objetivo inalcanzable hasta la fecha.

“El estado de ánimo se representa a través de múltiples sitios en el cerebro en lugar de regiones localizadas, por lo que decodificar el estado de ánimo presenta un desafío computacional único”, dijo Shanechi. “Este desafío se hace más difícil por el hecho de que no tenemos una comprensión completa de cómo estas regiones coordinan su actividad para codificar el estado de ánimo y ese estado de ánimo es intrínsecamente difícil de evaluar. Para resolver este desafío, necesitábamos desarrollar nuevas metodologías de decodificación que incorporan señales neuronales de sitios cerebrales distribuidos mientras se aprovechan oportunidades poco frecuentes para medir estados de ánimo “.

Para construir el decodificador, Shanechi y el equipo de investigadores analizaron señales cerebrales que se registraron a partir de electrodos intracraneales en los siete voluntarios humanos. Las señales cerebrales sin procesar se registraron continuamente en regiones cerebrales distribuidas, mientras que los pacientes informaron sus estados de ánimo a través de un cuestionario.

En cada una de las 24 preguntas, se le pidió al paciente que “calificara cómo se siente ahora” al tocar uno de los 7 botones en un continuo entre un par de descriptores de estado de humor negativos y positivos (por ejemplo, “deprimido” y “feliz”). Una puntuación más alta corresponde a un estado de ánimo más positivo.

Utilizando su metodología, los investigadores pudieron descubrir los patrones de señales cerebrales que coincidían con los estados de ánimo autoinformados. Luego usaron este conocimiento para construir un decodificador que reconocería independientemente los patrones de señales correspondientes a un cierto estado de ánimo. Una vez que se construyó el decodificador, midió las señales cerebrales por sí solo para predecir las variaciones de humor en cada paciente durante varios días.

¿Una posible solución para las enfermedades neuropsiquiátricas no tratables?

El equipo de USC / UCSF cree que sus hallazgos podrían apoyar el desarrollo de nuevas terapias de estimulación cerebral para trastornos del humor y la ansiedad.

Los datos de la Encuesta Nacional de 2016 sobre Consumo de Drogas y Salud en EE.UU. revelaron que 16.2 millones de adultos (aproximadamente 6.7% de todos los adultos estadounidenses) han sufrido al menos un episodio depresivo mayor. Los tratamientos como los inhibidores selectivos de la recaptación de serotonina (ISRS) pueden ser efectivos en algunos, pero no en todos los pacientes.

Según el ensayo STAR * D financiado por los Institutos Nacionales de la Salud, el estudio más largo para evaluar los tratamientos para la depresión, casi el 33% de los pacientes con depresión mayor no responde al tratamiento (más de 5,3 millones de personas en los Estados Unidos solamente). Además, en junio de 2018, los Centros para el Control y Prevención de Enfermedades informaron que el suicidio está en aumento en EE. UU.

Para los millones de pacientes resistentes al tratamiento, las terapias alternativas pueden ser efectivas. Por ejemplo, los estudios de imágenes en humanos usando tomografía por emisión de positrones (PET) y resonancia magnética funcional (fMRI) han sugerido que varias regiones cerebrales median en la depresión, y así las terapias de estimulación cerebral en las cuales se estimula eléctricamente una región relevante para el estado de ánimo se pueden aplicar para reducir los sintomas depresivos. Si bien los tratamientos de estimulación cerebral de ciclo abierto son prometedores, una terapia más precisa y efectiva podría requerir un enfoque de ciclo cerrado en el que un seguimiento objetivo del estado de ánimo a lo largo del tiempo guíe la forma en que se administra la estimulación.

De acuerdo con Shanechi, una poderosa herramienta de decodificación proporcionaría los medios para delinear claramente, en tiempo real, la red de regiones cerebrales que apoyan el comportamiento emocional, facilitando las aplicaciones clínicas. Por ejemplo, si conocemos el estado de ánimo en un momento dado, podemos usarlo para decidir si se debe dar estimulación eléctrica  al cerebro en ese momento para regular los extremos de la emoción debilitantes y no saludables.

La nueva tecnología de decodificación, explicó Shanechi, también podría extenderse para desarrollar sistemas de ciclo cerrado para otras afecciones neuropsiquiátricas como el dolor crónico, la adicción, o trastorno de estrés postraumático cuyos correlatos neurales no están anatómicamente localizados, sino que abarcan una red distribuida de regiones cerebrales, y cuya evaluación conductual es difícil y, por lo tanto, no disponible frecuentemente.

Agradecimientos: Esta investigación fue parcialmente financiada por la Defensa Investigación avanzada Agencia de Proyectos (DARPA) bajo el Acuerdo de Cooperación Número W911NF-14-2-0043, emitido por el Ejército R Oficina de contratación de la oficina de búsqueda en apoyo del programa SUBNETS de DARPA. Los puntos de vista, opiniones y / o hallazgos expresados ​​son los de los autores y no deben interpretarse como representaciones de los puntos de vista o políticas oficiales del Departamento de Defensa o del gobierno de los EE. UU. Descargo de responsabilidad: AAAS y EurekAlert no son responsables de la exactitud de los comunicados de prensa publicados en EurekAlert.

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