Validación longitudinal del neurofeedback en la rehabilitación motora del ictus a través de imágenes cerebrales

Cada año, millones de personas en todo el mundo sufren un accidente cerebrovascular, siendo una de las principales causas de muerte y discapacidad a largo plazo. Esto conduce a deterioros cognitivos y motores, lo que resulta en la pérdida de independencia en su vida diaria junto con un impacto psicológico adicional en los trastornos del estado de ánimo y la depresión. Al evolucionar a una condición crónica, el accidente cerebrovascular requiere rehabilitación y terapia continuas. Se ha demostrado que los enfoques personalizados de realidad virtual (VR) aceleran el proceso de recuperación en comparación con las intervenciones no basadas en tecnologías de la información y la comunicación (TIC). Sin embargo, la mayoría de estos nuevos enfoques de RV son adecuados solo para un subconjunto reducido de pacientes, generalmente aquellos con mejores pronósticos de recuperación y mejor control motor. Así, se estableció la idea de entrenar el sistema nervioso central, a través de neurofeedback (NF) basado en EEG y motor-imágenes (MI). Aunque los beneficios de MI-NF se han ilustrado en una gran cantidad de estudios, la capacidad reducida de los pacientes con accidente cerebrovascular para usar NF no permite un control preciso, lo que reduce las capacidades de los sistemas MI-NF. El objetivo de este proyecto es desarrollar un sistema de rehabilitación novedoso y más inclusivo con el uso de tecnologías TIC novedosas, con el fin de superar las limitaciones actuales. Esto se logrará mediante la identificación de los correlatos neuronales de la acción motora durante la visualización motora a través de imágenes cerebrales (fMRI) y las diferencias en la activación cerebral con diferentes protocolos de retroalimentación de entrenamiento para formular modelos específicos del usuario que se utilizarán más adelante en las sesiones de rehabilitación de NF-MI. Esto facilitará el uso de interfaces neuronales para entrenar el sistema nervioso central; específicamente, los investigadores desarrollarán una NF inmersiva basada en EEG personalizada a través de VR para entrenamiento de MI. El objetivo final es generalizar los hallazgos en un paradigma de entrenamiento VR-NF-MI para pacientes ingresados ​​y ambulatorios, así como para la atención domiciliaria continua.