Migliorare il controllo dei sintomi di pazienti affetti dal morbo di Parkinson
Il morbo di Parkinson è una patologia neurodegenerativa che colpisce le cellule nervose del cervello deputate al controllo motorio. Secondo l’Associazione Europea per la malattia di Parkinson, circa 10 milioni di persone presentano questa patologia nel mondo. Pur non esistendo una cura per la malattia, è costante il progresso dei trattamenti proposti, quali ad esempio la stimolazione cerebrale profonda ad anello chiuso. «La stimolazione cerebrale profonda (DBS, Deep Brain Stimulation), è una forma di terapia che stimola elettricamente i neuroni all’interno delle strutture cerebrali profonde, per mezzo di elettrodi impiantati chirurgicamente», spiega Madeleine Lowery, docente di ingegneria biomedica presso lo University College di Dublino. «La DBS ad anello chiuso è una forma avanzata proposta di stimolazione cerebrale profonda in grado di rilevare la gravità di un sintomo del paziente e adeguare di conseguenza l’entità della stimolazione.» Nonostante la DBS ad anello chiuso sia potenzialmente in grado di aumentare l’efficacia terapeutica e ridurre gli effetti collaterali e i costi, la terapia non è ancora pronta per l’utilizzo in ambito clinico. «Prima di poterla utilizzare sui pazienti, dobbiamo identificare i biomarcatori appropriati per monitorare i sintomi e gli effetti collaterali indotti dalla stimolazione, oltre che sviluppare nuovi algoritmi per il controllo della stimolazione in tempo reale», afferma Lowery. È qui che entra in gioco il progetto DBSModel, finanziato dall’UE: «Avvalendoci dei nostri modelli computazionali, abbiamo progettato e testato nuove strategie per la stimolazione cerebrale profonda ad anello chiuso in grado di adeguarsi, potenzialmente, ai cambiamenti nei sintomi e negli effetti collaterali dei pazienti, intervenendo sui vari parametri della stimolazione», osserva Lowery, la ricercatrice principale del progetto. «Tali approcci possono attualmente essere testati nei modelli preclinici animali e sui pazienti.»
I nuovi modelli raggiungono risultati importanti
Alla base di questo progetto sostenuto dal Consiglio europeo della ricerca (CER) vi è un nuovo modello multiscala del sistema neuromuscolare umano. «Il modello abbraccia molteplici scale spaziali e temporali e integra vari aspetti della biofisica e della fisiologia di fondo implicati nella DBS», osserva Lowery. «Tra questi, la distribuzione del campo elettrico intorno all’elettrodo, l’effetto della DBS sui singoli neuroni e sulle reti di neuroni nel cervello e la sua influenza sul tremore e sulla generazione della forza muscolare.» Con questo modello a disposizione, i ricercatori hanno sviluppato e testato una gamma di strategie differenti per il controllo ad anello chiuso della DBS, utilizzando vari biomarcatori del sistema nervoso. Questo ha consentito al team di proporre nuovi algoritmi per regolare automaticamente i parametri della DBS per adattarsi in risposta ai biomarcatori registrati. Gli esperimenti sono stati condotti anche con la partecipazione di soggetti volontari affetti dal morbo di Parkinson e trattati con la DBS. L’obiettivo di questi esperimenti è stato quello di comprendere in che modo il Parkinson e la DBS influiscono sul comportamento dei neuroni deputati al controllo dei muscoli, coinvolti nel sofisticato controllo motorio. Secondo Lowery, i risultati sperimentali hanno fornito nuovi dati per esaminare come cambia l’attività dei motoneuroni che controllano i muscoli con i farmaci e la DBS. I modelli computazionali hanno fornito informazioni sul meccanismo fisiologico responsabile di tali comportamenti. Tali modelli possono pertanto essere utilizzati per comprendere meglio come venga esercitata l’influenza terapeutica della DBS e progettare nuove strategie di stimolazione. «I risultati ottenuti contribuiranno inoltre al miglioramento del controllo dei sintomi di pazienti affetti dal morbo di Parkinson da parte dei dispositivi di neuromodulazione ad anello chiuso impiantabili di prossima generazione», afferma Lowery che conclude esponendo i progetti del suo team per la prosecuzione della ricerca, con l’obiettivo di gettare le basi per la traduzione clinica dei risultati del progetto sulla DBS ad anello chiuso. Inoltre, con il sostegno di un contributo finanziario Proof of Concept, stanziato dal CER, il team sta già conducendo studi preclinici per valutare in vivo l’efficacia degli algoritmi per la DBS ad anello chiuso proposti dal progetto.
Parole chiave
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