Un grupo de investigadores identificó una señal neuroquímica capaz de distinguir la enfermedad de Parkinson del temblor esencial, dos de los trastornos del movimiento más comunes en el mundo. El hallazgo, centrado en la interacción de los neurotransmisores dopamina y serotonina dentro del cerebro, podría modificar la manera en la que se diagnostican y comprenden estas patologías. Además, impacta directamente en la práctica clínica y en la investigación neurológica.
Colaboración científica internacional y metodología innovadora
El equipo responsable integra científicos del Instituto de Investigación Biomédica Fralin en VTC y la Facultad de Ciencias de Virginia Tech, junto con la Universidad Wake Forest y la Universidad de Aarhus, Dinamarca. El estudio, publicado en Nature Communications, se basa en datos recogidos entre 2017 y 2018, pero representa más de una década de desarrollo científico y tecnológico.
La investigación se focalizó en el caudado del estriado, una región cerebral esencial en la toma de decisiones y el procesamiento de recompensas. Para comparar ambos trastornos, los científicos emplearon una técnica electroquímica avanzada impulsada por modelos computacionales de aprendizaje automático, aplicada durante cirugías de estimulación cerebral profunda.
Mientras los pacientes, diagnosticados con Parkinson o temblor esencial, estaban siendo operados y conectados a este sistema de medición, participaban en un sencillo juego: tenían que aceptar o rechazar ofertas de dinero que podían parecer justas o injustas. Así, los científicos podían ver cómo en el cerebro cambiaban rápidamente los niveles de dos sustancias importantes: dopamina y serotonina.
La dopamina está relacionada con el movimiento y la recompensa, y la serotonina con el estado de ánimo y el control de impulsos. Para entender mejor los datos, el equipo usó computadoras que aprenden de la experiencia, conocidas como modelos de aprendizaje automático, capaces de encontrar patrones invisibles para las personas.
Identificación de patrones neuroquímicos distintivos
En personas con temblor esencial, cuando las ofertas no eran lo que esperaban, la dopamina aumentaba y la serotonina disminuía. O sea, había una especie de “juego en equipo” entre estas dos sustancias.
En las personas con Parkinson, ese intercambio normal entre la dopamina y la serotonina desaparecía. Aunque normalmente se piensa que solo la dopamina es la afectada en el Parkinson, los científicos comprobaron que la diferencia más clara entre ambas enfermedades está en la serotonina y en la falta de conexión entre las dos sustancias.
William “Matt” Howe, profesor de Virginia Tech y uno de los autores, contó que les sorprendió comprobar esto: “Lo que más llamaba la atención era la serotonina. No era solo la dopamina la afectada, sino la falta de la relación dinámica habitual entre ambos neurotransmisores lo que distinguía a una enfermedad de la otra”, afirmó.
Read Montague, director de un centro de investigación en neurociencia humana, señaló que el objetivo es que estos hallazgos “den lugar a herramientas útiles para los médicos”. Dan Bang, de la Universidad de Aarhus, también recalcó que observar estos cambios químicos permite entender mejor cómo los pensamientos y la toma de decisiones pueden verse afectados por este tipo de enfermedades.
Implicancias epidemiológicas y futuras líneas de investigación
La enfermedad de Parkinson afecta a más de 10 millones de personas a nivel mundial, mientras que el temblor esencial supera esa cifra, con una prevalencia estimada de 7 millones solo en Estados Unidos.
Tradicionalmente, el foco investigativo sobre el Parkinson se dirigía a la dopamina, pero este estudio sitúa la serotonina como marcador diferenciador, lo que podría modificar el abordaje clínico de ambas enfermedades.
El trabajo es resultado de una colaboración interdisciplinaria sostenida y de la constante mejora de modelos estadísticos y experimentales. Alec Hartle, estudiante de doctorado, y Paul Sands, profesor asistente de investigación, ambos coautores principales, participaron en el diseño de la tarea experimental mediante un “modelo de observador ideal”, logrando extraer nuevas perspectivas sobre el comportamiento de los pacientes.
Seth Batten, también coautor, resaltó que los modelos aplicados se fortalecen con el aumento de datos y que la cooperación entre especialistas de distintas áreas fue determinante para descubrir patrones inexplorados.
De cara al futuro, los investigadores consideran que este avance marca el inicio de una nueva etapa en la comprensión de los trastornos del movimiento. Howe afirmó que la colaboración y la integración de enfoques diversos han sido esenciales para descomponer la complejidad de estos procesos. El equipo confía en que los próximos estudios ampliarán la comprensión sobre las bases neuroquímicas de estas enfermedades y permitirán progresos en su diagnóstico y tratamiento.
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