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El dolor crónico es un importante problema de salud pública que a menudo no recibe la atención que merece por las dificultades que plantea su adecuado diagnóstico y tratamiento.

No siempre se puede establecer el origen del dolor y poder medir la severidad de los síntomas depende, en gran medida, del testimonio del paciente, lo que complica el abordaje del problema.

Una investigación publicada esta semana en Nature Neuroscience podría, no obstante, allanar el camino para la obtención de biomarcadores objetivos del dolor, que podrían ser útiles para guiar tanto el diagnóstico como la utilización de tratamientos efectivos.

Según sus datos, es posible utilizar señales del cerebro para medir y predecir la intensidad del dolor que una persona está experimentando.

Estos científicos, liderados por Prasad Shirvalkar y Edward F. Chang, de la Universidad de California en San Francisco (EEUU), han probado su estrategia en cuatro individuos con dolor neuropático refractario -una de las formas más intensas de dolor y que no responden a las terapias- a los que les implantaron electrodos de forma intracraneal en diferentes áreas del cerebro relacionadas con el dolor.

Durante un periodo de entre tres y seis meses, los electrodos registraron la actividad cerebral de estos cuatro individuos. A la vez, estos pacientes debían apuntar pormenorizadamente los episodios de dolor que sufrían así como la intensidad de los síntomas que padecían.

Mediante técnicas de ‘machine learning’ los investigadores desarrollaron un método de análisis capaz de predecir con precisión y a través de marcadores de su actividad cerebral los niveles de intensidad del dolor que experimentaba cada paciente. Asimismo, el abordaje también permitía distinguir entre tipos de dolor, como el dolor agudo (en mayor medida relacionado con la actividad en la corteza cingulada anterior del cerebro) o el dolor crónico (que se asociaba principalmente con cambios en la actividad de la corteza orbitofrontal).

Los investigadores subrayan que estos datos, si bien se han obtenido en una muestra de solo cuatro pacientes, pueden ser muy útiles para el desarrollo de sistemas que detecten los circuitos de dolor en el cerebro y puedan guiar el diagnóstico o averiguar por qué en algunos casos los síntomas se cronifican. Además, añaden, también pueden servir para orientar el tratamiento de problemas de dolor crónico, como el que experimentan muchos pacientes tras un ictus o si sufren el denominado síndrome del miembro fantasma tras la amputación de una extremidad.

Según datos de la Sociedad Española de Neurología, un 32% de la población adulta española sufre algún tipo de dolor y el 11% lo padece de forma crónica.

Las consultas por dolor suponen a día de hoy el 50% de las visitas a atención primaria y de ellas, un 25% están relacionadas con el dolor neuropático, una afección neurológica que aparece como consecuencia de alteraciones del sistema nervioso.

Según la citada sociedad, más de 3 millones de personas en España padecen dolor neuropático y un 77% lo sufre de forma crónica. Además, se calcula que aproximadamente un 50% de estos pacientes no responde al tratamiento prescrito, lo que conduce a una significativa pérdida de calidad de vida y a una limitación funcional acusada a lo largo del tiempo.

Mediante técnicas de ‘machine learning’ los investigadores desarrollaron un método de análisis capaz de predecir con precisión y a través de marcadores de su actividad cerebral los niveles de intensidad del dolor que experimentaba cada paciente. Asimismo, el abordaje también permitía distinguir entre tipos de dolor, como el dolor agudo (en mayor medida relacionado con la actividad en la corteza cingulada anterior del cerebro) o el dolor crónico (que se asociaba principalmente con cambios en la actividad de la corteza orbitofrontal).

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Mayo 25/2023 (Diario Médico) – Tomado de Neurología – Investigación  Copyright Junio 2018 Unidad Editorial Revistas, S.L.U. 

 

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