JUNE 7, 2021 - Um algoritmo que detecta e remove a interferência elétrica produzida por dispositivos de estimulação cerebral profunda (DBS) poderia tornar possível projetar dispositivos adaptáveis que tratam melhor os tremores relacionados à doença de Parkinson, relatam os pesquisadores.
Seu algoritmo é descrito no estudo “Descobrindo biomarcadores durante a neuromodulação terapêutica com PARRM: Método de reconstrução e remoção de artefato baseado em período”, publicado na revista Cell Reports Methods.
DBS é uma forma de terapia de neuromodulação que fornece pulsos elétricos diretamente para o cérebro. Isso funciona para aliviar certos sintomas físicos associados ao Parkinson e outras doenças neurodegenerativas, incluindo tremor, rigidez e rigidez, bem como dor crônica. Também é usado para tratar os sintomas de certas condições psiquiátricas, como o transtorno obsessivo-compulsivo (TOC).
Uma limitação dos dispositivos DBS atuais é que eles não podem sentir simultaneamente os sinais cerebrais relacionados ao distúrbio e adaptar sua atividade de estimulação de acordo. Esta capacidade permitiria que os dispositivos DBS identificassem melhor os sinais de biomarcadores e se adaptassem às necessidades do usuário.
A frequência de estimulação de um dispositivo atual pode ser ajustada para levar em conta a evolução da condição do paciente, mas isso deve ser feito manualmente por um médico.
“Sabemos que existem sinais elétricos no cérebro associados a estados de doença e gostaríamos de poder registrar esses sinais e usá-los para ajustar a terapia de neuromodulação automaticamente”, David Borton, PhD, engenheiro biomédico da Brown University e o autor sênior do estudo, disse em um comunicado de imprensa da universidade.
“O problema é que a estimulação cria artefatos elétricos que corrompem os sinais que estamos tentando registrar”, acrescentou Borton. "Então, desenvolvemos um meio de identificar e remover esses artefatos, então tudo o que resta é o sinal de interesse do cérebro."
Como o artefato que um dispositivo DBS produz é um efeito do próprio dispositivo, ele varia relativamente pouco de um uso para o outro. Borton e colegas examinaram o sinal médio do artefato ao longo do tempo e ensinaram seu algoritmo, chamado Método de Reconstrução e Remoção de Artefato Baseado em Período (PARRM), para remover esses sinais de seu programa de detecção.
“Basicamente, pegamos uma média de amostras registradas em pontos semelhantes ao longo da forma de onda do artefato”, disse Evan Dastin-van Rijn, o principal autor do estudo. "Isso nos permite prever a contribuição do artefato nesses tipos de amostras e, em seguida, removê-lo."
A equipe de pesquisa testou seu algoritmo em uma variedade de condições. Estes incluíram solução salina (água salgada que conduz eletricidade bem), simulações de computador, conjuntos de dados coletados de modelos animais, um conjunto de dados de 1.012 registros neuropsiquiátricos retirados de dois pacientes com TOC que participam de um estudo clínico DBS adaptativo em andamento (NCT03457675) e em dados retirados de configurações de estimulação terapêutica.
Em todos os casos, o PARRM separou com sucesso os sinais dos artefatos em uma faixa de frequências.
“Acho que uma grande vantagem do nosso método é que mesmo quando o sinal de interesse se assemelha muito ao artefato de simulação, nosso método ainda pode dizer a diferença entre os dois”, disse Nicole Provenza, candidata a PhD no laboratório de Borton e co autor. "Assim, podemos nos livrar do artefato enquanto deixamos o sinal intacto."
PARRM, um aplicativo computacionalmente barato, pode ser executado com dispositivos DBS existentes, sendo “facilmente adaptável a vários paradigmas de neuroestimulação”, escreveram os pesquisadores. De acordo com a equipe, essa filtragem de artefato em tempo real pode permitir gravação e estimulação simultâneas.
"Essa é a chave para um sistema adaptável", disse Borton. "Ser capaz de se livrar do artefato de estimulação enquanto ainda registra biomarcadores importantes é o que acabará possibilitando um sistema terapêutico de circuito fechado."
Embora os pesquisadores notaram que mais desenvolvimento é necessário antes que PARRM possa ser usado em um ambiente de terapia de neuroestimulação, eles acreditam que "a remoção de artefato via PARRM permitirá a exploração imparcial de biomarcadores neurais que podem ter sido anteriormente obscurecidos por artefatos de estimulação", escreveram eles. Original em inglês, tradução Google, revisão Hugo. Fonte: Parkinsons News Today.
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