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Research Article
Xu Xie1,2, Huilin Mou1,3, Weidong Chen1,4, Shaomin Zhang1,2,5,6, Yuchen Xu1,7, Ruidong Cheng8,9, Minmin Wang1,10
1Key Laboratory of Biomedical Engineering of Ministry of Education, Qiushi Academy for Advanced Studies,Zhejiang University, 2Department of Biomedical Engineering,Zhejiang University, 3College of Information Science and Electronic Engineering,Zhejiang University, 4Department of Computer Science and Technology,Zhejiang University, 5State Key Laboratory of Brain-Machine Intelligence,Zhejiang University, 6The MOE Frontier Science Center for Brain Science & Brain-machine Integration,Zhejiang University, 7Center of Excellence in Biomedical Research on Advanced Integrated-on-Chips Neurotechnologies (CenBRAIN Neurotech), School of Engineering,Westlake University, 8Center for Rehabilitation Medicine, Rehabilitation & Sports Medicine Research Institute of Zhejiang Province, Department of Rehabilitation Medicine,Zhejiang Provincial People's Hospital (Affiliated People's Hospital, Hangzhou Medical College), 9School of Rehabilitation,Hangzhou Medical College, 10Westlake Institute for Optoelectronics,Westlake University
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Erratum Notice
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Retraction Notice
The article Assisted Selection of Biomarkers by Linear Discriminant Analysis Effect Size (LEfSe) in Microbiome Data (10.3791/61715) has been retracted by the journal upon the authors' request due to a conflict regarding the data and methodology. View Retraction Notice
Este estudio propone un protocolo de estimulación de TI para la lesión de la médula espinal que optimiza la colocación de electrodos para regiones específicas e implementa de manera eficiente esta estrategia optimizada en la aplicación clínica.
La lesión de la médula espinal (LME) puede provocar la pérdida permanente de las funciones motoras, sensoriales y autonómicas, lo que presenta un desafío clínico significativo para la rehabilitación. Además de los enfoques de rehabilitación convencionales, la estimulación epidural de la médula espinal (eSCI) se usa a menudo para mejorar la recuperación. Sin embargo, la naturaleza invasiva de la eSCI limita la aceptación del paciente y la aplicación generalizada. En comparación con la estimulación tradicional de la médula espinal, la estimulación por interferencia temporal (TI) ofrece un enfoque no invasivo para estimular las regiones profundas de la médula espinal, lo que la convierte en una técnica prometedora para el tratamiento de la LME. Un factor crítico para lograr una estimulación efectiva de TI para la rehabilitación de la LME es la colocación precisa de dos pares de electrodos en la superficie de la piel para generar una envoltura de campo eléctrico alta dentro del área de la médula espinal objetivo. Proponemos un protocolo único que utiliza simulaciones de campo eléctrico y optimización de parámetros para determinar la ubicación óptima de los electrodos para regiones específicas de SCI. Además, este protocolo proporciona una descripción sistemática de cómo implementar de manera eficiente la estrategia optimizada de colocación de electrodos en la estimulación clínica de TI.
La lesión de la médula espinal (LME) es un trastorno debilitante del sistema nervioso central que puede provocar la pérdida permanente de las funciones motoras, sensoriales y autonómicas por debajo del nivel de la lesión 1,2. En consecuencia, el tratamiento y la rehabilitación de los pacientes con LME se han convertido en un punto focal tanto de la investigación científica como de la práctica clínica. Los enfoques de tratamiento tradicionales, incluidas las terapias farmacológicas y físicas, tienen ciertas limitaciones para promover la recuperación funcional 3,4,5,6. Entre las terapias físicas, la estimulación eléctrica de la médula espinal ha surgido como una estrategia eficaz para la rehabilitación de LM, que se puede clasificar en modalidades invasivas y no invasivas 7,8. La estimulación eléctrica invasiva de la médula espinal, como la estimulación epidural de la médula espinal (eSCI), proporciona estimulación eléctrica directa a través de electrodos implantados, pero conlleva riesgos de infección y formación de tejido cicatricial 9,10. Por el contrario, las técnicas no invasivas, como la estimulación nerviosa eléctrica transcutánea (TENS), tienen una capacidad limitada para alcanzar eficazmente las estructuras espinales profundas, comprometiendo así la eficacia terapéutica11,12.
La estimulación por interferencia temporal (TI) es una tecnología emergente de neuromodulación que permite la estimulación no invasiva de los tejidos profundos a través de un modo específico de suministro de corriente eléctrica13,14. Esta técnica consiste en colocar dos pares de electrodos en la superficie de la piel para administrar corrientes eléctricas a frecuencias de kilohercios ligeramente diferentes. Basada en el principio de interferencia, esta configuración genera una envolvente única de baja frecuencia (que va desde unos pocos hercios hasta varias decenas de hercios) dentro de los tejidos profundos, lo que permite una neuromodulación dirigida. Este mecanismo de trabajo distintivo permite que la estimulación de TI supere las limitaciones de profundidad de las técnicas convencionales de neuromodulación, proporcionando una intervención efectiva para las estructuras neuronales profundas sin procedimientos invasivos. A diferencia de TENS, TI logra una penetración más profunda con alta especificidad espacial y, a diferencia de eSCI, evita riesgos quirúrgicos, ofreciendo una alternativa más segura y accesible para la neuromodulación de LME. La estimulación IT se ha investigado para el tratamiento de diversas enfermedades, como los trastornos del movimiento y la depresión. En LME incompleta, como algunas vías neuronales permanecen intactas, es muy probable que la estimulación de TI mejore la actividad de los circuitos neuronales restantes, promoviendo así la neuroplasticidad y la recuperación funcional15,16. Por lo tanto, la estimulación de TI es muy prometedora como estrategia de neuromodulación para el tratamiento de la LM17.
Sin embargo, los sistemas actuales de hardware de estimulación de TI están diseñados principalmente para aplicaciones transcraneales, y hay una falta de sistemas de TI desarrollados específicamente para la estimulación de la médula espinal. Debido a las diferencias anatómicas y electrofisiológicas entre la cabeza y el torso, los dispositivos de estimulación de TI existentes diseñados para la cabeza no son completamente aplicables a la estimulación espinal, lo que genera desafíos en la optimización de los parámetros de salida y la colocación de los electrodos. Al realizar la estimulación de TI en la cabeza, a menudo se usa un sistema de coordenadas de campo de plomo fijo (como el sistema 10-10) para facilitar el posicionamiento de los electrodos en la cabeza. Sin embargo, este sistema no es aplicable al torso. Además, debido a que la estimulación de TI genera envolturas de baja frecuencia en lo profundo de los tejidos biológicos, es difícil predecir la distribución del campo eléctrico resultante basándose únicamente en la colocación manual de los electrodos. En cambio, generalmente se requieren simulaciones computacionales para visualizar y optimizar la distribución interna del campo eléctrico. En la actualidad, sin embargo, no existe un flujo de trabajo establecido para la simulación del campo eléctrico y la optimización de parámetros para la estimulación de TI espinal, lo que plantea desafíos significativos para su aplicación clínica. Parámetros como la colocación de los electrodos, las frecuencias de estimulación y la amplitud de la corriente influyen directamente en la distribución del campo eléctrico y la amplitud de la envolvente de baja frecuencia, modulando la actividad neuronal y promoviendo la neuroplasticidad13,17.
El objetivo de este estudio es desarrollar un flujo de trabajo conveniente y efectivo para la simulación del campo eléctrico de TI y la optimización de parámetros, junto con un sistema de hardware de TI diseñado para el tratamiento de lesiones de la médula espinal. A través de la simulación del campo eléctrico y la optimización de parámetros, nuestro objetivo es determinar configuraciones de colocación de electrodos que maximicen la amplitud del campo envolvente de TI en regiones diana específicas de LME, mejorando así la eficacia terapéutica. Además, para facilitar la implementación práctica de configuraciones de electrodos optimizadas, hemos diseñado un nuevo método de posicionamiento de coordenadas de electrodos para la estimulación de TI de la médula espinal basado en el sistema de hardware de TI original para la cabeza. Este sistema está destinado a simplificar el posicionamiento de los electrodos y mejorar la viabilidad operativa en entornos clínicos.
Este estudio involucra sujetos humanos y se realizó de acuerdo con la Declaración de Helsinki. Se obtuvo la aprobación ética de la Junta de Revisión Institucional de la Universidad de Zhejiang. Se obtuvo el consentimiento informado por escrito de todos los participantes antes de su inclusión, lo que garantizó que estuvieran completamente informados sobre el propósito del estudio, los procedimientos, los riesgos potenciales y su derecho a retirarse en cualquier momento sin penalización. Los reactivos y el equipo utilizado en este estudio se enumeran en la Tabla de Materiales.
Contraindicaciones y consideraciones especiales
Se evalúa la elegibilidad de los pacientes con LME mediante un cuestionario de historia clínica y un examen físico para identificar las condiciones que afectan la participación:
Criterios de inclusión: (1) Edad entre 18 y 80 años (hombre o mujer); (2) LME incompleta calificada como ASIA B, C o D, con inicio de 1 a 6 meses; (3) No hubo cambios en la evaluación de ASIA durante la última semana; (4) Régimen de medicación estable durante todo el período de estudio; (5) Voluntad de cumplir con todos los requisitos del estudio, incluida la participación en todas las sesiones de capacitación y evaluaciones de rehabilitación requeridas.
Criterios de exclusión17: (1) Limitaciones de la función motora debido a trastornos neurológicos (p. ej., accidente cerebrovascular, esclerosis múltiple, lesión cerebral traumática); (2) Presencia de cualquier condición médica inestable o grave (p. ej., hipertensión no controlada, insuficiencia cardíaca); (3) Antecedentes de epilepsia; (4) Contraindicaciones para la estimulación eléctrica (p. ej., dispositivos electrónicos implantados, marcapasos, implantes metálicos).
1. Materiales
2. Simulación de campo eléctrico y optimización de parámetros
NOTA: El flujo de trabajo general de la simulación del campo eléctrico consta de tres pasos principales: construir el modelo geométrico (incluido el modelo humano y los electrodos), definir las condiciones de simulación (propiedades del material, condiciones de contorno y generación de malla) y, finalmente, realizar cálculos para visualizar la distribución del campo eléctrico en la región objetivo de la médula espinal (Figura 2). La optimización de parámetros implica simular campos eléctricos para varias configuraciones de pares de electrodos candidatos, calcular la intensidad promedio del campo eléctrico en la región objetivo e identificar la configuración que maximiza esta intensidad. Los pasos específicos son los siguientes:
3. Posicionamiento de electrodos y configuración del dispositivo
4. Estimulación
5. Pasos posteriores al procedimiento
Al realizar simulaciones de TI sin errores, se puede obtener la intensidad promedio del campo eléctrico en la región de la médula espinal objetivo estimulada por el grupo actual de pares de electrodos. Tomando como ejemplo el Grupo 10 que estimula el área objetivo C5 (Figura 9), el "Volumen Ponderado Promedio" que se muestra en la interfaz es de 0,50 V/m. Además, al hacer clic en "Modulación máxima - Filtro de máscara - Visores - Visor de superficie", se puede conservar una vista 3D de la distribución del campo eléctrico en la médula espinal mientras se configuran otros tejidos en semitransparentes. Esto permite una observación intuitiva de la distribución del campo eléctrico del Grupo 10 alrededor del área objetivo C5 (Figura 10).
Después de completar las simulaciones para todos los grupos, se analiza y compara la intensidad promedio del campo eléctrico en cada área objetivo. Por ejemplo, en las simulaciones realizadas sobre el modelo, la estimulación de TI se aplicó a tres áreas objetivo: C5, T7 y L3 (Figura 11), según lo informado por Xie et al.20. Los resultados indican que un d2 más pequeño da como resultado una intensidad de campo eléctrico promedio más baja en la región objetivo. Se encontró que los valores óptimos (d1,d 2) para las tres áreas objetivo eran (32 mm, 70 mm) para C5, (10 mm, 40 mm) para T7 y (10 mm, 70 mm) para L3.
En la práctica, cuando se aplica por primera vez la estimulación IT, puede producirse una leve picazón o una ligera sensación de hormigueo. Esta es una respuesta fisiológica normal, que indica que la corriente está pasando a través de la piel, como se observa en este estudio y se apoya en estudios de técnicas similares de estimulación eléctrica19. La sensación generalmente disminuye en unos pocos minutos.
En la actualidad, las aplicaciones clínicas de la estimulación de TI para la LME siguen siendo limitadas y su eficacia terapéutica requiere una mayor validación. Sin embargo, los estudios clínicos existentes han demostrado que dos semanas de estimulación continua de TI conducen a mejoras significativas en la función neurológica, la fuerza motora, la percepción sensorial y la independencia funcional en pacientes con LM (Tabla 2), según lo informado por Cheng et al.17. Estos hallazgos apoyan la hipótesis de que la estimulación de TI es un enfoque terapéutico eficaz para el tratamiento de la LME.

Figura 1: Colocación de electrodos durante el tratamiento clínico basado en simulación de campo eléctrico.Se colocaron dos pares de electrodos de acuerdo con la configuración óptima determinada mediante simulación de campo eléctrico y optimización de parámetros. Se identificó el objetivo de estimulación (por ejemplo, C5) y el punto en la piel directamente sobre este objetivo, perpendicular a la superficie de la piel, se definió como el origen. Utilizando las coordenadas optimizadas (d1, d2) relativas al origen, se determinaron las posiciones de colocación de los dos pares de electrodos. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.

Figura 2: La tubería de simulación de campo eléctrico y optimización de parámetros. Se evalúan un total de 25 grupos candidatos, cada uno de los cuales consta de dos pares de electrodos: un par colocado en el lado derecho de la región objetivo (par R2) y el otro en el lado izquierdo (par L2). Los cuatro electrodos de cada grupo se colocan a una distancia horizontal (d1) y vertical (d2) idénticas desde el origen, lo que permite que cada grupo se represente como (d1, d2). Al colocar sistemáticamente los pares de electrodos y configurar las condiciones de simulación, se calcula la intensidad promedio del campo eléctrico dentro de la región objetivo para todos los grupos. Luego se comparan los grupos y se determina el grupo Mejor (d1, d2) en función de la intensidad promedio más alta del campo eléctrico. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.

Figura 3: Modelo humano utilizado para la simulación. El modelo humano estático Duke V3.0 se seleccionó e importó a través de la opción "Modelo/Fantasma" en la interfaz de la cinta. Este modelo se descargó e incorporó para su uso en el entorno de simulación. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.

Figura 4: Colocación de electrodos en simulación y optimización de parámetros. Se colocaron dos pares de electrodos en cada simulación. También se muestran todas las configuraciones de electrodos utilizadas durante la optimización de parámetros. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.

Figura 5: Configuración de límites para la simulación LF-R1. Las condiciones de contorno para la simulación LF-R1 se configuraron seleccionando primero "Configuración de límites" en el software. En el panel "Controlador", el "Tipo de límite" se estableció en "Flujo". A continuación, se crearon dos entradas de "Configuración de límites - Dirichlet" haciendo clic con el botón derecho en "Condiciones de límite" en el Explorador y seleccionando "Nueva configuración". En el "Multi-tree", el ánodo y el cátodo de un par de electrodos se asignaron a los respectivos ajustes de límite de Dirichlet. El "Potencial constante" se estableció en 1 V para el ánodo y 0 V para el cátodo en el panel del controlador. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.

Figura 6: Conversión de la distribución del campo eléctrico de una entrada de 1 V a una entrada de 1 mA. Para convertir la distribución del campo eléctrico obtenida con una entrada de 1 V a la correspondiente a una entrada de 1 mA, se creó un volumen cúbico (Bloque RO1) alrededor del electrodo RO1 en la pestaña Modelo seleccionando "Sólidos - Bloque" en la cinta y ajustando las dimensiones (por ejemplo, 12 mm × 12 mm × 7 mm) para abarcar completamente el electrodo. El objeto "Block RO1" se arrastró desde el "Multi-tree" al panel "Análisis", generando dos módulos idénticos. Dentro del explorador "Modelo", se seleccionaron "Campo general" en "LF-R1" y la primera instancia de "Bloque RO1", seguido de la activación de las opciones "Superficie" y "EM E(x,y,z,f0)". El "Evaluador de flujo - Visor de listas" se utilizó para mostrar el valor de "Flujo total". El factor de escala se determinó dividiendo 0.001 por el valor de Flujo Total. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.

Figura 7: Modulación de campo eléctrico y cálculo de amplitud de envolvente. Se modularon los campos eléctricos generados por los dos pares de electrodos en un grupo y se calcularon las amplitudes de su envolvente. Las entradas "LF-R1" y "LF-L1" en "Escala de campo" en el explorador "Análisis" se seleccionaron juntas, y la función "Modulación máxima" en la cinta se utilizó para acoplar las distribuciones de campo eléctrico de los dos pares de electrodos. Los parámetros "Peso A" y "Peso B" se ajustaron a 2, lo que corresponde a una salida de 2 mA por par de electrodos. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.

Figura 8: Aislamiento de la región diana de la médula espinal y cálculo de la intensidad media del campo eléctrico. La región diana de la médula espinal se recortó y extrajo para evaluar la intensidad del campo eléctrico. En el explorador "Análisis", se seleccionó el campo "LF-R1" y se utilizó la función "Herramientas de datos de campo - Recortar" en la cinta para aislar el área deseada. Posteriormente se calculó la intensidad promedio del campo eléctrico dentro de esta región. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.

Figura 9: Intensidad media del campo eléctrico en el objetivo de la médula espinal en la simulación de TI (Grupo 10). Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.

Figura 10: Vista 3D de la distribución del campo eléctrico de la médula espinal en la simulación de TI (Grupo 10). Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.

Figura 11: Intensidad promedio del campo eléctrico en el objetivo de la médula espinal simulada usando 25 grupos. Se encontró que los valores óptimos (d1,d 2) para las tres áreas objetivo eran (32 mm, 70 mm) para C5, (10 mm, 40 mm) para T7 y (10 mm, 70 mm) para L3. Esta figura se modifica de Xie et al.20. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.
Tabla 1: Las conductividades eléctricas de los tejidos relativos a 1 kHz. Haga clic aquí para descargar esta tabla.
Tabla 2: Características demográficas y clínicas de los participantes estimulados por TI. Modificado de Cheng et al.17. Haga clic aquí para descargar esta tabla.
Todos los autores declaran no tener conflictos de intereses relacionados con este artículo.
Este estudio propone un protocolo de estimulación de TI para la lesión de la médula espinal que optimiza la colocación de electrodos para regiones específicas e implementa de manera eficiente esta estrategia optimizada en la aplicación clínica.
Investigación apoyada por la Fundación Nacional de Ciencias Naturales de China (52407261), el Programa de Investigación y Desarrollo "Pionero" y "Ganso Líder" de Zhejiang (2025C01137), el Plan Clave de Investigación y Desarrollo de la Provincia de Zhejiang (2024C03040), el Proyecto del Fondo Especial de Investigación de la Asociación de Medicina de Rehabilitación de Zhejiang (ZKKY2024008) y Sim4Life de ZMT, www.zmt.swiss.
| Sistema de resonancia magnética o TC 3T | Siemens Healthineers | MAGNETOM Skyra (RM) / SOMATOM X.cite (CT) | |
| Cinta adhesiva | 3M | Durapore 1538-1 | |
| Toallitas con alcohol | PDI Healthcare | S41125 | |
| Batería | Neurodome | Accesorio del NervioX-1000 | |
| Ordenador | Dell Technologies | Precision 3660 | 16 GB de RAM, procesador multinúcleo |
| Gel eléctricamente conductor | Soterix | HD-1AGE-12 | |
| Adaptador de electrodos | Neurodome | Accesorio del NervioX-1000 | |
| Software de simulación electromagnética | ZMT Zurich MedTech AG | Sim4Life v8.0 | |
| Modelos de simulación humana | Fundación IT'IS | Población Virtual 3.0 | Duke (Estática) 3.0, Ella (Estática) 3.0 |
| Alcohol isopropílico | Medline Industries | MDS098003Z | |
| Cinta métrica | Herramientas Stanley | 33-725 | |
| Servilleta de papel | Kimberly-Clark | Kimwipes 34155 | |
| Jeringuilla o aplicador | BD | 305857 | |
| Estimulador TI | Neurodome | NervioX-1000 | Dispositivo de Estimulación por Interferencia Temporal |
| Dos pares de electrodos y cables Ag/AgCl | Shanhai Medical Ltd | SHTIS | |
| Marcador lavable | Crayola | 58-7726 |