El Fin del Conocimiento - Bóveda 3 - G.TEC BCI & Neurotecnología Escuela de Primavera 2024 - Día 8

graph LR classDef pain fill:#f9d4d4, font-weight:bold, font-size:14px classDef scs fill:#d4f9d4, font-weight:bold, font-size:14px classDef eeg fill:#d4d4f9, font-weight:bold, font-size:14px classDef ml fill:#f9f9d4, font-weight:bold, font-size:14px classDef resources fill:#f9d4f9, font-weight:bold, font-size:14px A["Ilknur Telkes"] --> B["ingeniería neural,
procesamiento de señales para el dolor. 1"] A --> C["Laboratorio: marcadores de dolor neural,
herramientas, tecnología de neuromodulación. 2"] A --> D["Dolor crónico:
prevalente, reduce la calidad de vida. 3"] D --> E["SCS: tratamiento del dolor
aprobado por la FDA. 4"] E --> F["Limitaciones de SCS: efectos cerebrales,
métricas, programación manual. 5"] E --> G["Falta de mediciones de dolor
puede significar fracaso. 6"] A --> H["Dolor: procesos sensoriales, cognitivos,
emocionales. 7"] H --> I["EEG: potencial de biomarcador,
compatible con SCS. 8"] I --> J["Estudios de EEG muestran
diferencias en el dolor crónico. 9"] I --> K["Estudios limitados de efectos de SCS
en EEG humano. 10"] I --> L["Estudio: EEG de 60 canales en
pacientes con implante de SCS. 11"] L --> M["Preoperatorio: diferencias entre
respondedores y no respondedores. 12"] M --> N["No respondedores: alfa reducido,
theta incrementado. 13"] L --> O["ML con datos preoperatorios
predijo respuesta a SCS. 14"] L --> P["Intraoperatorio: diferencias de EEG
entre formas de onda de SCS. 15"] P --> Q["SCS de alta frecuencia: cambios
en alfa, cambios de poder. 16"] L --> R["Cambios postoperatorios indican
diferencias de vías de formas de onda. 17"] L --> S["ML intraoperatorio: 88%
predicción de respuesta a SCS. 18"] L --> T["EEG a largo plazo: cambios sostenidos
en el respondedor. 19"] A --> U["Tipo de electrodo de SCS, colocación
impactan la estimulación. 20"] U --> V["Electrodo de paleta de alta resolución: patrones
de activación distintos. 21"] V --> W["El electrodo de alta resolución puede permitir
mejor enfoque focal. 22"] A --> X["Dolor en Alzheimer: prevalente,
no tratado, difícil de evaluar. 23"] X --> Y["Piloto: EEG, seguimiento ocular
para evaluar el dolor. 24"] Y --> Z["Configuración multimodal: estado de reposo,
datos de tareas cognitivas. 25"] A --> AA["Enfoque de SCS depende de
decisiones clínicas. 26"] A --> AB["Potenciales biomarcadores de dolor en EEG:
alfa pico, alfa/theta, activación. 27"] A --> AC["Recursos para aprender procesamiento de
señales EEG. 28"] A --> AD["Investigación de SCS: financiamiento,
continuación en U Arizona. 30"] class B,C pain class D,E,F,G,U,V,W,AA,AD scs class H,I,J,K,L,M,N,O,P,Q,R,S,T,X,Y,Z,AB eeg class O,S ml class AC,AD resources

Resumen:

1.- Ilknur Telkes estudia el desciframiento del alivio del dolor en pacientes con dolor crónico utilizando ingeniería neural y métodos de procesamiento de señales.

2.- El laboratorio tiene como objetivo identificar marcadores neuronales del dolor crónico, desarrollar herramientas computacionales y nuevas tecnologías para implantes de neuromodulación.

3.- El dolor crónico afecta al 10% de la población mundial y a 50-100 millones en EE.UU. Reduce la calidad de vida.

4.- La estimulación de la médula espinal (SCS) es un tratamiento quirúrgico aprobado por la FDA que alivia el dolor mejor que solo los tratamientos farmacológicos.

5.- Las limitaciones de SCS incluyen efectos cerebrales desconocidos, falta de métricas objetivas para la selección de formas de onda y programación manual en bucle abierto.

6.- La falta de mediciones objetivas del dolor puede resultar en el fracaso de la terapia. Se proyecta que el mercado de SCS crecerá a $4.12 mil millones para 2027.

7.- El dolor involucra procesos sensoriales, cognitivos y emocionales. EEG proporciona potencial de biomarcador con alta resolución temporal y compatibilidad con SCS.

8.- Estudios previos de EEG muestran diferencias entre pacientes con dolor crónico y controles en potencia espectral, frecuencia alfa pico y localización.

9.- Estudios limitados han evaluado los efectos neuronales de SCS con EEG en humanos, mostrando cambios en el contenido de frecuencia y potencia.

10.- El estudio registró EEG de 60 canales preoperatorio, postoperatorio e intraoperatorio en pacientes con dolor crónico sometidos a cirugía de implantación de SCS.

11.- En la etapa preoperatoria, 17 pacientes fueron agrupados en respondedores y no respondedores a SCS. Las demografías no fueron significativamente diferentes.

12.- Los EEG preoperatorios mostraron alfa más fuerte en áreas parieto-occipitales y frontales. Los no respondedores tenían alfa reducido y theta incrementado.

13.- El aprendizaje automático utilizando medidas subjetivas preoperatorias predijo la respuesta a SCS con una precisión del 70-81%. Las características de EEG mejoraron la predicción al 86%.

14.- Intraoperatoriamente, se registró EEG de 9 pacientes durante las pruebas de SCS. Se encontraron diferencias significativas entre las formas de onda.

15.- La frecuencia alfa pico cambió más rápidamente y la potencia alfa-theta cambió en áreas somatosensoriales y prefrontales con SCS de alta frecuencia.

16.- Postoperatoriamente a los 3 meses, el EEG cambió desde el preoperatorio, con ritmos más rápidos en los respondedores. Las formas de onda indujeron diferentes cambios.

17.- Un modelo de aprendizaje automático que combina EEG y características subjetivas predijo la respuesta a SCS con una precisión del 88% intraoperatoriamente.

18.- Los cambios espectrales postoperatorios indican que las formas de onda de SCS afectan diferentes vías del dolor. Los cambios en alfa se correlacionan con el alivio del dolor.

19.- En 2 pacientes de SCS a largo plazo, el EEG mostró ritmos más rápidos sostenidos en el respondedor en comparación con el no respondedor.

20.- El tipo de electrodo de SCS y su colocación impactan las opciones de estimulación. Evidencia reciente sugiere que la estimulación lateral puede permitir un tratamiento focal del dolor.

21.- Se desarrolló y probó intraoperatoriamente un electrodo de paleta de 60 canales de alta resolución. Las grabaciones de EMG mapearon las respuestas motoras espinales.

22.- El electrodo de alta resolución mostró patrones de activación distintos en las extremidades inferiores en comparación con los electrodos comerciales, potencialmente permitiendo un mejor enfoque focal.

23.- Más de 6 millones de estadounidenses tienen Alzheimer/demencia. Más del 50% experimentan dolor diariamente, que no se trata debido a las limitaciones de autoinforme.

24.- Un estudio piloto está probando EEG y seguimiento ocular para evaluar objetivamente el dolor en pacientes con Alzheimer. Los resultados preliminares son prometedores.

25.- La configuración multimodal sincroniza datos de EEG, seguimiento ocular y acelerómetro durante el estado de reposo y una tarea cognitiva mostrando imágenes.

26.- El enfoque de colocación de electrodos de SCS depende de la toma de decisiones clínicas. EEG parece prometedor para el monitoreo objetivo del dolor a largo plazo.

27.- La frecuencia alfa pico, la relación alfa/theta y la activación topográfica son potenciales biomarcadores de EEG del dolor crónico y la respuesta a SCS.

28.- EEGlab, MATLAB toolboxes, videos de YouTube y conferencias en línea son buenos recursos para aprender procesamiento de señales EEG.

29.- SCS es un tratamiento bien aceptado. Los protocolos de estudio añaden tiempo/riesgo mínimo. Las pruebas de estimulación se realizan al final de la cirugía.

30.- El ponente recibió financiamiento y premios por la investigación de SCS y está continuando proyectos en la Universidad de Arizona.

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