Manejo del Parkinson: Un Enfoque Disruptivo

A pesar de los avances en el tratamiento farmacológico la Enfermedad de Parkinson (EP), esta sigue siendo un reto clínico debido a la evolución de los síntomas y los efectos adversos a largo plazo de los medicamentos disponibles. En este contexto, los tratamientos innovadores han surgido como opciones con gran potencial para mejorar la calidad de vida de los pacientes. A continuación, abordaremos algunas terapias recientes para el tratamiento de la EP, que incluyen terapias genéticas, celulares, estimulación cerebral profunda y enfoques fundamentados en inteligencia artificial, entre otros.

El primer avance del cual hablaremos son las terapias génicas, las cuales buscan corregir o compensar los defectos genéticos existentes o incorporar genes que fomenten la supervivencia neuronal y la generación de dopamina; se han detectado diversos genes cuyas mutaciones están vinculadas con la EP, tales como el gen de la alfa-sinucleína 1 , el gen LRRK2 2 y el gen PARK6 1 .

Estudios clínicos realizados con estas terapias han evidenciado avances notables en la función motora y disminución en la dosis de levodopa necesaria 3 . Las terapias celulares tienen como objetivo reemplazar las neuronas dopaminérgicas que se han perdido, esto a través del trasplante de células madre o células progenitoras; investigaciones preclínicas han evidenciado que las células madre pluripotentes inducidas pueden incorporarse al cerebro y recuperar la función motora en modelos animales 4 , actualmente se están realizando ensayos clínicos en humanos.

La estimulación cerebral profunda (DBS en inglés) es una terapia consolidada para la EP avanzada, sin embargo, las innovaciones recientes han ampliado su aplicabilidad y eficacia. Históricamente, la DBS se enfoca en el núcleo subtalámico o en el globo interno pálido. No obstante, los nuevos métodos intentan estimular zonas más concretas dentro de estos núcleos para potenciar los beneficios y reducir los efectos adversos 5 . La DBS adaptativa modifica la estimulación en tiempo real de acuerdo a las señales cerebrales del paciente; esta personalización activa ha probado mejorar la gestión de los síntomas y disminuir el uso de energía del dispositivo 6 .

En relación a la inteligencia artificial (IA), que está transformando la gestión del Parkinson al posibilitar un diagnóstico más precoz, una supervisión constante y terapias personalizadas; descubrimos que algunos algoritmos de aprendizaje automático tienen la capacidad de examinar datos de imágenes cerebrales, patrones de voz y movimientos para identificar signos tempranos de Parkinson antes de que los síntomas motores se manifiesten; esto podría permitir intervenciones tempranas que retrasen la progresión de la enfermedad 7 . 

Dispositivos wearables y aplicaciones móviles, dotadas de IA, facilitan el seguimiento constante de los síntomas, ofreciendo información en tiempo real a los médicos tratantes para adaptar los tratamientos de forma más eficaz 8 .

Finalmente, ciertos métodos no farmacológicos están ganando relevancia por su capacidad para complementar el tratamiento convencional; uno de estos es la terapia de realidad virtual (VR), empleada para potenciar la rehabilitación motora en pacientes con Parkinson. Los ambientes virtuales posibilitan a los pacientes ejercitar movimientos en un entorno seguro y regulado, lo que ha probado mejorar la marcha y el equilibrio 9 .

El manejo del Parkinson está experimentando una transformación gracias a las terapias innovadoras que abordan la enfermedad desde diversas perspectivas. Las terapias génicas y celulares ofrecen la posibilidad de restaurar la función dopaminérgica, mientras que la DBS y la IA permiten un control más preciso y personalizado de los síntomas. Además, las terapias no farmacológicas complementan estos avances, elevando la calidad de vida de los pacientes. A pesar de que muchos de estos métodos todavía se encuentran en fases experimentales, representan un futuro alentador para la terapia del Parkinson.

_{Referencias Bibliográficas}

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_{2. Fernández-Pajarín G, Sesar Á, Jiménez-Martín I, Ares B, Castro A. Evolución y tratamiento de la fase avanzada de una serie de pacientes con enfermedad de Parkinson LRRK2. Neurología. 2023 Jun 1;38(5):350–6.} 

_{3. Christine CW, Bankiewicz KS, Van Laar AD, Richardson RM, Ravina B, Kells AP, et al. Magnetic resonance imaging–guided phase 1 trial of putaminal AADC gene therapy for Parkinson’s disease. Ann Neurol. 2019;85(5):704–14.} 

_{4. Kikuchi T, Morizane A, Doi D, Magotani H, Onoe H, Hayashi T, et al. Human iPS cell-derived dopaminergic neurons function in a primate Parkinson’s disease model. Nature. 2017 Aug 30;548(7669):592–6.} 

_{5. Horn A, Wenzel G, Irmen F, Huebl J, Li N, Neumann WJ, et al. Deep brain stimulation induced normalization of the human functional connectome in Parkinson’s disease. Brain J Neurol. 2019 Oct 1;142(10):3129–43.} 

_{6. Little S, Beudel M, Zrinzo L, Foltynie T, Limousin P, Hariz M, et al. Bilateral adaptive deep brain stimulation is effective in Parkinson’s disease. J Neurol Neurosurg Psychiatry. 2016 Jul 1;87(7):717–21.} 

_{7. Wroge TJ, Özkanca Y, Demiroglu C, Si D, Atkins DC, Ghomi RH. Parkinson’s Disease Diagnosis Using Machine Learning and Voice. In: 2018 IEEE Signal Processing in Medicine and Biology Symposium (SPMB) [Internet]. 2018 [cited 2025 Feb 17]. p. 1–7. Available from: https://ieeexplore.ieee.org/document/8615607}

_{8. Cerquera-Cleves C, Rodríguez-Violante M, Vizcarra. Artificial Intelligence in Movement Disorders [Internet]. Insights from the 5th PAS Congress. 01/03/20024 [cited 2025 Feb 17]. Available from: https://www.movementdisorders.org/Moving-Along/2024-issue-1/Artificial-Intelligence-in-Movement-Disorders.htm}

_{9. Mirelman A, Maidan I, Herman T, Deutsch JE, Giladi N, Hausdorff JM. Virtual reality for gait training: can it induce motor learning to enhance complex walking and reduce fall risk in patients with Parkinson’s disease? J Gerontol A Biol Sci Med Sci. 2011 Feb;66(2):234–40.}