Estimulação cerebral profunda personalizada melhora a marcha na doença de Parkinson

Em pacientes com doença de Parkinson, as alterações na capacidade de caminhar podem ser muito pronunciadas. A chamada "marcha parkinsoniana" pode incluir alterações no comprimento da passada e assimetria entre as pernas. Esses distúrbios da marcha reduzem a mobilidade da pessoa, aumentam o risco de quedas e afetam significativamente a qualidade de vida do paciente.

Embora a estimulação cerebral profunda (ECP) de alta frequência seja altamente eficaz na redução dos sintomas de tremor, rigidez e bradicinesia (lentidão dos movimentos), seus efeitos na marcha são mais variáveis e menos previsíveis em pacientes com distúrbios graves da marcha. Os principais desafios para aprimorar os resultados da ECP no tratamento de distúrbios da marcha continuam sendo a falta de uma métrica padronizada para a marcha que os médicos possam utilizar ao ajustar os parâmetros de estimulação, bem como a falta de compreensão dos efeitos dos diferentes fatores de estimulação na marcha.

Em um estudo recente, pesquisadores da Universidade da Califórnia, São Francisco (UCSF) desenvolveram uma maneira sistemática de quantificar os principais aspectos da marcha característicos da doença de Parkinson e usaram técnicas de aprendizado de máquina para selecionar as configurações ideais de DBS para cada paciente. Essas configurações personalizadas levaram a melhorias significativas na caminhada, como passadas mais rápidas e estáveis, sem agravar outros sintomas.

Os resultados do estudo foram publicados na npj Parkinson's Disease.

"Abordamos a tarefa de otimizar as configurações do DBS como um problema de engenharia, com o objetivo de modelar a relação entre parâmetros de estimulação, atividade cerebral e desempenho da marcha", disse o primeiro autor, Hamid Fekri Azghomi, PhD, pesquisador de pós-doutorado no Laboratório Wang da UCSF.

Como otimizar o desempenho da marcha

No estudo, pacientes com doença de Parkinson receberam dispositivos de ECP que não apenas estimulavam o cérebro, mas também registravam a atividade neural enquanto caminhavam. Durante as consultas, os parâmetros de ECP foram variados dentro de faixas seguras para estudar seus efeitos na função da marcha. Em resposta a cada conjunto de configurações, os pacientes caminharam em um circuito fechado de aproximadamente seis metros, enquanto os dados neurais e a cinemática da marcha eram registrados continuamente.

Os pesquisadores desenvolveram o Índice de Desempenho da Caminhada (WPI), que avaliou métricas da marcha, como comprimento da passada, velocidade da passada, amplitude do balanço do braço e coerência da marcha. Ao combinar essas métricas, o WPI proporcionou uma avaliação abrangente da marcha, abrangendo múltiplas dimensões da função motora afetada pela doença de Parkinson.

“Nossos resultados confirmaram que as alterações nas configurações de DBS foram efetivamente capturadas pelo WPI e foram consistentes com as avaliações do paciente e do médico em cada consulta”, disse Azgomi. “Esta validação confirma que o WPI é uma métrica eficaz para avaliar e direcionar a melhora da marcha em pessoas com doença de Parkinson. Usando esses métodos, conseguimos prever e identificar configurações personalizadas de DBS que melhoraram o WPI.”

Os pesquisadores também identificaram padrões de atividade cerebral associados à melhora da marcha. Utilizando modelos multivariados, os autores identificaram dinâmicas neurais únicas que diferenciam a marcha ideal de padrões menos eficientes. A melhora da marcha foi associada à diminuição da atividade das ondas cerebrais da banda beta durante fases específicas do ciclo da marcha no globo pálido, uma região do cérebro associada à perda muscular em pessoas com doença de Parkinson.

Esses dados, juntamente com os biomarcadores neurais individuais identificados, destacam a importância de intervenções personalizadas e baseadas em dados para melhorar a marcha em pessoas com doença de Parkinson.

"Este trabalho não apenas aprofunda nossa compreensão de como a ECP influencia o movimento, mas também demonstra o potencial da neuromodulação personalizada para a doença de Parkinson e outros distúrbios neurológicos, nos aproximando de terapias mais inteligentes e eficazes", disse a autora sênior do estudo, Doris Wang, MD, PhD, neurocirurgiã e professora associada de neurocirurgia na UCSF.