Tecnología de anestesia avanzada para controlar con precisión la inconsciencia podría reducir efectos secundarios posoperatorios

Los anestesiólogos podrían lograr mejores resultados con menos medicación si tuvieran un método preciso para gestionar las dosis. Esto les permitiría mantener el nivel perfecto de inconsciencia y al mismo tiempo minimizar los problemas cognitivos posquirúrgicos, particularmente en poblaciones vulnerables como los adultos mayores. Sin embargo, dada su multitud de tareas, como mantener a los pacientes estables y profundamente inconscientes, los anestesiólogos no pueden lograrlo sin ayuda tecnológica. Para afrontar este desafío, los científicos han creado un sistema de circuito cerrado que utiliza la monitorización del estado cerebral para ajustar automáticamente las dosis del fármaco anestésico propofol en intervalos de 20 segundos.

El avanzado sistema de administración de anestesia de circuito cerrado (CLAD, por sus siglas en inglés) desarrollado por investigadores del MIT (Cambridge, MA, EUA) y el Hospital General de Massachusetts (Boston, MA, EUA) adapta las dosis de propofol monitoreando el estado cerebral del individuo, con el objetivo de lograr el nivel específico de inconsciencia requerido mientras se reducen los efectos secundarios postoperatorios. El sistema CLAD emplea retroalimentación en tiempo real de métricas del estado cerebral para ajustar continuamente la dosis administrada.

La singularidad del sistema CLAD radica en el uso de indicadores directos del estado cerebral con base fisiológica para medir la inconsciencia. En el quirófano, los anestesiólogos suelen depender de signos indirectos como la frecuencia cardíaca, la presión arterial y la inmovilidad física. En cambio, este equipo de investigación estableció un indicador basado en el cerebro al registrar cambios en la actividad neuronal durante los estados inconscientes, junto con los ritmos de mayor escala que generan, conocidos como potenciales de campo local (LFP, por sus siglas en inglés). Al correlacionar la potencia del LFP con estas medidas basadas en picos en sujetos animales, identificaron que la potencia total del LFP entre 20 y 30 Hz sirve como un marcador confiable de inconsciencia.

Además, los investigadores integraron un modelo de principios fisiológicos en el sistema que determina la farmacocinética (FC) y la farmacodinamia (FD) del propofol en su sistema. El modelo ayuda a determinar tanto la velocidad como la dosis del fármaco necesaria para cambiar el estado de conciencia. El sistema ajusta la velocidad de infusión cada 20 segundos en función de la diferencia entre la potencia del LFP medida y el nivel objetivo establecido por el anestesiólogo, utilizando este modelo FC/FD para cerrar la brecha. Inicialmente, el equipo realizó simulaciones por computadora del sistema CLAD en condiciones del mundo real. Luego, llevaron a cabo nueve experimentos, cada uno de ellos con una duración de 125 minutos, con dos sujetos animales. En cada caso, el sistema tenía que mantener a los animales en un nivel de inconsciencia específico durante varios períodos. Mantuvo con éxito el marcador de inconsciencia extremadamente cerca de los niveles objetivo durante todo el experimento.

Sin embargo, los investigadores admiten que se necesita más trabajo para que el sistema sea adecuado para la aplicación humana. Un paso necesario es trasladar la base del sistema a los EEG, que pueden medirse de forma no invasiva desde el cuero cabelludo. Al mismo tiempo, es necesario identificar un marcador fiable de la inconsciencia basado en EEG humanos. Además, su objetivo es mejorar el sistema no sólo para mantener la inconsciencia sino también para ayudar a iniciarla y ayudar a que el paciente recupere la conciencia.

"Una de las formas de mejorar la atención anestésica es administrar la cantidad justa de fármaco que se necesita", afirmó Emery N. Brown, profesor de ingeniería médica y neurociencia computacional Edward Hood Taplin en el MIT y anestesiólogo en el MGH. "Esto abre la oportunidad de hacerlo de una manera realmente controlada".

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MIT  
Hospital General de Massachusetts