Monitorización y Control Fisiológico

IP: Miguel Valencia

Descripción:

La terapia por estimulación cerebral profunda (DBS por sus siglas en inglés) constituye un tratamiento altamente eficaz para los síntomas motores en personas con enfermedad de Parkinson (EP). Sin embargo, la personalización a las necesidades de cada paciente constituye un desafío que requiere de tiempo y pericia para ajustar los parámetros de estimulación de cada persona. 

Nuestro objetivo persigue desarrollar métodos cuantitativos que permitan mejorar la programación de los sistemas de DBS basándonos en las señales electrofisiológicas que se registran mediante el propio dispositivo. Para ello, coordinaremos el trabajo de equipos pertenecientes a 4 institutos sanitarios (5 centros hospitalarios) e implementaremos protocolos posibiliten la inclusión de pacientes de instituciones distintas.  

Objetivos:

• Implementar un protocolo de recogida de datos multicéntrico que posibilite la inclusión en el estudio de pacientes de EP operados en diferentes centros hospitalarios
• Diseñar e implementar la infraestructura necesaria para llevar a cabo la recogida, gestión y procesamiento de datos garantizando los requisitos éticos y legales de aplicación, y a su vez asegurando un uso eficaz y eficiente de los mismos.
•  Desarrollar herramientas y algoritmos de análisis de datos que permitan formular sugerencias acerca de la eficacia de los distintos contactos del electrodo de estimulación en base al análisis de la señal electrofisiológica recogida en los mismos.
•  Desarrollar herramientas y algoritmos de análisis de datos que, con el contacto de estimulación óptimo identificado, permitan formular sugerencias acerca de la amplitud de estimulación más adecuada. 

IP: Miguel Valencia 

Descripción:

Existe un consenso generalizado sobre la importancia de complementar el desarrollo de nuevas terapias farmacológicas con la implementación de sistemas de estimulación inteligentes y personalizables que mejoren el rendimiento y amplíen la aplicabilidad de los procedimientos y tecnologías actualmente en uso. Entre las diferentes aproximaciones propuestas destaca la posibilidad de implementar sistemas basados en esquemas de estimulación adaptativa o en bucle cerrado (closed-loop). Este tipo de aproximación incorpora herramientas propias de la teoría de control en ingeniería, la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (machine learning, ML) dando lugar a sistemas responsivos, dinámicos y adaptativos con capacidad para autorregularse. En el caso de los trastornos que afectan al cerebro, dicha aproximación ofrece la posibilidad de desarrollar sistemas de neuroestimulación capaces de personalizar los patrones de estimulación dependiendo del paciente, el estado cerebral y la progresión de la enfermedad; rompiendo así con los tradicionalmente utilizados sistemas de neuroestimulación en bucle abierto (open-loop) y gran parte de sus limitaciones.

Objetivos:

• Desarrollo de herramientas para el procesamiento de señales biomédicas en tiempo real con aplicación en enfermedades neurológicas y neurodegenerativas.
• Desarrollo de modelos computacionales para la evaluación in-silico de aproximaciones basadas en teoría de control de sistemas dinámicos.
• Desarrollo de marcadores métodos analíticos (procesamiento de la señal y AI/ML) para la identificación de marcadores no invasivos del estado parkinsoniano con aplicación en sistemas de monitorización en tiempo real.
• Desarrollo de nuevas estrategias de estimulación cerebral profunda adaptativa (aDBS) con aplicación a los trastornos de la marcha en la enfermedad de Parkinson.

IP: Miguel Valencia 

Descripción:

Los dispositivos y tecnologías de monitorización y diagnóstico que se emplean en la actualidad para el registro de parámetros biofísicos en pacientes intra o extrahospitalarios presentan claras limitaciones o son inadecuados cuando se utilizan en entornos poco controlados o por personal poco cualificado. 

Sin embargo, los últimos avances en el campo del procesamiento de señales, el aprendizaje automático y la microelectrónica, unido a nuevas tecnologías como la impresión funcional o la nanotecnología hacen posible crear sistemas expertos capaces de mejorar muchas de las capacidades de los sistemas actuales, abordando sus limitaciones y ampliando su ámbito de aplicación.

Objetivos:

• Desarrollo sensores basados en tecnologías de impresión funcional e hidrogeles para la captura de parámetros biológicos sobre la piel.
• Desarrollo de interfaces cerebrales basadas en electrodos nanoestructurados flexibles que permitan una mejor integración con el tejido cerebral, minimicen las reacciones adversas y posibiliten llevar a cabo la monitorización y estimulación cerebral de forma más estable y duradera.
• Desarrollo de dispositivos médicos que, mediante la captura de señales biomédicas, permitan determinar la presencia/ausencia de alteraciones neurológicas de forma automática y en tiempo real, siendo adecuados para su uso por personal sanitario sin formación específica en neurología o neurofisiología.

IP: Miguel Valencia 

Descripción:

Las enfermedades neurológicas suponen una carga importante tanto para el sistema sanitario como para la sociedad en su conjunto. Son a nivel mundial, una de las principales causas de discapacidad y muerte prematura. Por ello, existe una necesidad imperativa por desarrollar terapias que curen o al menos detengan su progresión. Sin embargo, la tasa de fracaso en el desarrollo de estas terapias es tremendamente elevada. 

Y aunque las razones detrás de este fracaso son numerosos y complejos, se pueden resumir esencialmente en tres: a) el desconocimiento de los mecanismos fisiopatológicos responsables de la enfermedad dificulta el proceso de identificación y validación de una diana terapéutica; b) la compleja naturaleza de las enfermedades neurológicas, con su intrincada sintomatología, no es fácil de entender y es difícilmente replicable en los modelos animales; y finalmente, c) no disponemos de biomarcadores traslacionales que permitan evaluar la eficacia de nuevos tratamientos facilitando el desarrollo de nuevas terapias. 

En nuestro caso, consideramos que las señales electrofisiológicas constituyen una técnica que ofrece criterios de valoración clínicos objetivos que pueden traducirse a estudios preclínicos y viceversa. Haciendo uso de esta capacidad, desarrollamos marcadores funcionales cuantitativos del estado cerebral y evaluamos su capacidad para medir el efecto que sobre la actividad cerebral tienen los procesos patológicos o las posibles intervenciones terapéuticas diseñadas para hacerle frente..

Objetivos:

• Desarrollo de nuevos enfoques analíticos para cuantificar la actividad cerebral y su potencial traslacional como biomarcadores no invasivos útil en el desarrollo de terapias con aplicación en enfermedades neurológicas.
• Biomarcadores traslacionales basados en electromiografía para el desarrollo de terapias en enfermedades neuromusculares (ELA).
• Cuantificación del efecto terapéutico de estrategias basadas en terapia génica.