Una técnica de modelización encefálica personalizada y desarrollada con fondos europeos tiene el potencial de detectar las zonas del encéfalo que generan convulsiones.
Un grupo de investigadores del Human Brain Project (HBP, por sus siglas en inglés) han desarrollado métodos avanzados de modelización encefálica que podrían ayudar a los médicos a identificar con mayor fiabilidad el lugar del encéfalo donde se inician las crisis epilépticas y, en consecuencia, mejorar los pronósticos quirúrgicos. Esta metodología de modelización encefálica personalizada, realizada con el apoyo del proyecto financiado con fondos europeos HBP SGA3, se describe en un artículo científico publicado en «Science Translational Medicine».
En aproximadamente un tercio de las personas con epilepsia, los medicamentos tienen una eficacia mínima o nula en el control de las convulsiones. Para este grupo de pacientes, la extirpación quirúrgica de la zona epileptógena —la parte del encéfalo donde se originan las convulsiones— es el único tratamiento potencialmente eficaz. Sin embargo, a pesar del creciente uso en las dos últimas décadas de exploraciones invasivas, el pronóstico solo ha mejorado ligeramente. En la actualidad, la cirugía tiene una tasa de éxito del 60 %.A fin de construir y simular modelos personalizados de redes encefálicas, el equipo de investigación utilizó una plataforma de código abierto denominada «The Virtual Brain» (TVB, por sus siglas en inglés), un servicio de simulación disponible a través de la infraestructura digital de investigación EBRAINS e impulsado por el proyecto cofinanciado con fondos europeos HBP. La plataforma TVB ha sido desarrollada por el doctor Viktor Jirsa, científico de la Universidad de Aix-Marsella (Francia) y socio del proyecto HBP SGA3, junto con otros colaboradores.
Esta tecnología permite simular cómo se propaga la actividad anormal en el encéfalo de un paciente durante una crisis epiléptica. Ello ayuda a los médicos a detectar con mayor fiabilidad las zonas objetivo de la intervención quirúrgica. Como se informa en una noticia publicada en el sitio web de HBP, los modelos informáticos de cada paciente se crean utilizando «datos de anatomía, conectividad estructural y dinámica encefálica medidos individualmente». Las simulaciones personalizadas proporcionan esencialmente un «paciente epiléptico virtual» (PEV) adaptado a cada paciente real. Según la noticia, el método se ha probado en varios estudios retrospectivos, y el artículo más reciente se ha publicado en la revista «Epilepsia».
El PEV es el primer modelo informático que calcula la extensión y la organización de la red de zonas epileptógenas. Asimismo, muestra una buena precisión en la detección de zonas objetivo en comparación con las actuales metodologías vanguardistas sin modelo. Además, puede proporcionar información sobre regiones encefálicas no muestreadas por los electrodos implantados quirúrgicamente.
En la actualidad, la metodología de modelización encefálica personalizada se está probando en un ensayo clínico a gran escala como herramienta predictiva para la preparación de intervenciones quirúrgicas. Se prevé que el ensayo se prolongue hasta 2025.
Asimismo, los investigadores emplean la infraestructura de EBRAINS para mejorar aún más el poder predictivo de la herramienta con nuevos datos de alta resolución procedentes del Atlas Cerebral Humano del HBP. «La neuromedicina informática debe integrar datos encefálicos de alta resolución y las especificidades del paciente», afirma Jirsa. «Nuestra metodología depende en gran medida de las tecnologías de investigación de EBRAINS y solo podría haber sido posible en un proyecto de colaboración a gran escala, como el HBP». El proyecto HBP SGA3 (Human Brain Project Specific Grant Agreement 3) finaliza en septiembre de 2023.
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