Ro’ee Gilron, PhD, Líder en Neurociencia en Rune Labs – Serie de Entrevistas

Ro’ee Gilron, PhD, es el Líder en Neurociencia en Rune Labs, una empresa de software y análisis de datos para neurología de precisión, que apoya la entrega de atención y el desarrollo de terapias. StrivePD es el ecosistema de entrega de atención de la empresa para la enfermedad de Parkinson, que permite a los pacientes y a los clínicos gestionar mejor la enfermedad de Parkinson al proporcionar acceso a paneles de control personalizados que resumen una variedad de fuentes de datos de los pacientes, y al conectar a los pacientes con ensayos clínicos. Para el desarrollo de terapias, las empresas biofarmacéuticas y de dispositivos médicos aprovechan la tecnología de Rune, la red de clínicos y pacientes comprometidos, y los grandes conjuntos de datos del mundo real a largo plazo para acelerar los programas de desarrollo. La empresa ha recibido apoyo financiero de importantes inversores como Eclipse Ventures, DigiTx, TruVenturo y Moment Ventures.

¿Qué te atrajo inicialmente al campo de la neurociencia?

Me enamoré del campo de la neurociencia traslacional después de mi experiencia de investigación trabajando con pacientes con epilepsia en la Unidad de Monitoreo de Epilepsia (EMU). Se ha realizado mucho trabajo con estos pacientes a lo largo de los años, lo que ha llevado a descubrimientos increíbles en el habla, la visión y el control motor, el área en la que me centré en ese momento. Después de hacer investigación básica para mi trabajo de posgrado, quería la capacidad de trabajar con pacientes específicamente en las enfermedades que estaban sufriendo. Esto me motivó a aplicar lo que había aprendido en la escuela de posgrado sobre el control motor y la ingeniería para trabajar con pacientes con enfermedad de Parkinson con dispositivos de estimulación cerebral profunda.

¿Puedes hablar sobre algunos de tus primeros trabajos con dispositivos de estimulación cerebral profunda (DBS)?

En la última década de mi carrera, he tenido la suerte de estar en el lugar correcto en el momento correcto. Me uní al laboratorio de Philip Starr, un neurocirujano en UCSF Health, y en ese momento, estaba trabajando con dispositivos de DBS experimentales. El laboratorio estaba trabajando para obtener una exención de dispositivo investigacional (IDE) para recopilar los datos necesarios para apoyar una solicitud de aprobación previa al mercado con un grupo selecto de pacientes y clínicos que intentaban desarrollar terapias de próxima generación con DBS.

Un componente emocionante de este trabajo ha sido las nuevas capacidades de los dispositivos que se estaban desarrollando en ese momento. Hay un dispositivo de estimulación cerebral que trabajamos para desarrollar desde el principio, lo que implicó diseñar la interfaz, trabajar con el dispositivo y programarlo.

Rune Labs se describe a sí misma como una empresa de software y análisis de datos para neurología de precisión. ¿Puedes definir qué es la neurología de precisión?

Estamos tomando el libro de jugadas de la investigación sobre el cáncer en los últimos 10 años. Solíamos pensar que un ensayo fracasaba porque solo el 5% de los pacientes respondían. Ahora nos damos cuenta de que si se toma todos esos datos y se agregan a través de todos los diferentes tipos de cáncer, se secuencian los genomas de los tumores y se toman los llamados “fracasos”, se tiene una terapia mucho más personalizada para proporcionar a estos pacientes. Ahora no se trata de tratar a un paciente con cáncer de mama, sino de tratar a un tipo muy específico de tumor que ha sido secuenciado de un paciente con cáncer. Los tratamientos son increíblemente personalizados. Esta revolución en el cáncer ha tenido un impacto importante en las tasas de supervivencia de los pacientes, y ahora estamos tratando de aprender de esa experiencia.

En neurología, todavía estamos un poco estancados, en cierta medida, con formas de evaluar algunos trastornos que han estado alrededor durante el último siglo. Estamos tratando de introducir un futuro en el que todos estos dispositivos sofisticados estén conectados a un reloj de pulsera y emparejados con teléfonos inteligentes, recopilando información detallada sobre los pacientes para ayudarlos a ellos y a sus clínicos a tomar mejores decisiones sobre su terapia. Queremos utilizar estos datos como base para desarrollar nuevas terapias neurológicas y llevarlas al mercado.

Ha habido muy pocos avances en la enfermedad de Parkinson en la última década, ¿por qué es tan difícil abordar esta enfermedad?

Es multifactorial en la enfermedad de Parkinson. No tenemos el objetivo perfecto y la mayoría de las terapias que tenemos hoy en día no cambian el curso de la enfermedad, solo tratan los síntomas, incluyendo la DBS. Es un desafío desarrollar nuevos medicamentos. La enfermedad de Parkinson, y muchos otros trastornos, se desarrollan durante un período antes de que aparezcan los síntomas, lo que puede hacer que sea difícil evaluar la eficacia de nuevos medicamentos de manera tradicional. Los métodos para medir el beneficio clínico, como los cuestionarios, no siempre pueden capturar con precisión el impacto, especialmente con la diversidad de síntomas de la enfermedad en un ensayo de 500 pacientes. Hay un número muy limitado de moléculas para probar.

Sin embargo, hay una teoría de que si se tuviera una forma más profunda de fenotipar a los pacientes y rastrearlos para recopilar más detalles a lo largo del tiempo, es posible que se pueda observar un efecto que no se podría haber observado anteriormente. Esto podría requerir un período de tiempo más corto, como semanas o meses, acelerado gracias a los datos recopilados de dispositivos portátiles como el Apple Watch.

¿Qué tipo de datos está recopilando Rune Labs de dispositivos portátiles como el Apple Watch hasta implantes de estimulación cerebral profunda que pueden acelerar el desarrollo de terapias para la enfermedad de Parkinson?

Con el Apple Watch, tenemos la aprobación 510(k) de la Administración de Alimentos y Medicamentos de los EE. UU. para medir los temblores y la discinesia de un paciente minuto a minuto. Trabajamos con Apple en esta tecnología, que nos permite centrarnos más en los pacientes cada día, semana y mes. Esto no es posible cuando solo se observa la puntuación clínica de un paciente. Con el Apple Watch, podemos recopilar una gran cantidad de datos que nos permiten hacer anotaciones de fenotipo profundas. Además de estas respuestas validadas, también recopila una gran cantidad de información sobre el paciente. Esto puede incluir patrones de movilidad, desde el recuento de pasos hasta la longitud de los pasos, y otros métricas validadas como el tiempo de soporte doble o la simetría al caminar, que se relacionan con la probabilidad de caídas del paciente, una gran preocupación para los pacientes con enfermedad de Parkinson y un gran contribuyente a la discapacidad. También estamos rastreando la actividad del sueño y el ejercicio, que los estudios han demostrado que son beneficiosos. El ejercicio es una de las pocas cosas que es beneficioso para los síntomas de la enfermedad de Parkinson a largo plazo.

Además, estamos utilizando estos datos para ayudar a fenotipar a los pacientes con dispositivos de DBS en un subconjunto de pacientes con enfermedad de Parkinson más avanzada. Para esto, estamos utilizando dispositivos fabricados por Medtronic que pueden detectar la actividad cerebral. Estamos rastreando mucha información sobre la electrofisiología de los pacientes que proviene de los núcleos que producen redes patológicas en los pacientes. Este enfoque nos permite caracterizar a los pacientes de una manera que no era posible antes.

¿Cómo ayuda esta información a Rune Labs a ofrecer terapias personalizadas predictivas?

Estamos abordando esto desde una perspectiva centrada en el paciente. Ahora, comunicar todas las opciones disponibles a una persona con enfermedad de Parkinson puede ser difícil, ya que los clínicos deben revisar muchas de estas terapias para sus pacientes. Una de las cosas que creemos que los mejores datos podrían ayudar es con predicciones mejoradas, como recomendar que un paciente reciba un dispositivo de DBS porque ha estado experimentando muchas fluctuaciones motoras con medicamentos orales. Podemos ayudar a empoderar al paciente para que tenga esa conversación con su clínico. Otro ejemplo es si un clínico puede ver en los datos que su paciente ha estado experimentando mucha discinesia, pueden recomendar cambiar la formulación del medicamento. Hay muchos nuevos medicamentos y dispositivos en el mercado y queremos empoderar a los pacientes para que exploren todas las opciones.

Además, trabajamos con fabricantes de dispositivos como Medtronic que potencialmente en el futuro podrían ofrecer sugerencias en tiempo real a los pacientes, como medicamentos o modalidades particulares que son adecuadas para ellos.

Otra cosa que estamos trabajando en el espacio de los dispositivos de DBS es ser capaces de tomar los datos de resultados del paciente, como sus síntomas, y combinarlos con los datos de electrofisiología que se están recopilando del cerebro del paciente. Combinar esos dos tipos de datos para llegar a una recomendación sobre cómo estimular efectivamente el cerebro de un paciente puede, en el futuro, integrarse en ensayos clínicos. Ya hay algunos ejemplos de esto que han ayudado a identificar biomarcadores para la progresión de la enfermedad de Parkinson.

¿Ha podido identificar Rune Labs biomarcadores para la progresión de la enfermedad de Parkinson?

Creo que tenemos algunas pistas tempranas muy prometedoras en términos de biomarcadores. Los datos publicados muestran que hay ciertas características que contribuyen a un mayor riesgo y una progresión más rápida de la enfermedad, como anormalidades del sueño o problemas cognitivos. La plataforma que tenemos puede medir estos síntomas. Lo que es emocionante sobre esto es el potencial que tiene para impactar positivamente a los pacientes. Los pacientes están usando estos dispositivos y capturando estos patrones durante largos períodos de tiempo, lo que es necesario para desarrollar biomarcadores dado el lapso de tiempo de esta enfermedad se mide en décadas.

Rune Labs también ha estado trabajando en un estimulador de la médula espinal para ayudar a pacientes con esclerosis múltiple, ¿puedes hablar sobre la ciencia detrás de esto?

La esclerosis múltiple es una enfermedad neurodegenerativa y, al igual que la enfermedad de Parkinson, no hay cura hoy en día, pero hay medicamentos y terapias modificadoras de la enfermedad que ayudan a los pacientes a aliviar sus síntomas. Estos medicamentos esencialmente disminuyen el sistema inmunológico sobreactivo que causa que el cuerpo ataque a sí mismo en la EM. En Rune, estamos investigando un tratamiento novel para la EM que utilizaría un dispositivo de estimulación de la médula espinal para ayudar a gestionar el dolor neuropático asociado con la EM. Lo que es único sobre este enfoque es que, al igual que la enfermedad de Parkinson, se puede utilizar este dispositivo para acceder al sistema nervioso.

Un objetivo en neurología es diseñar un implante cerebral adaptativo que pueda responder en tiempo real a las ondas cerebrales para tratar decenas de enfermedades. ¿Cuáles son algunos de los desafíos centrales detrás de la construcción de esto!

Hay muchos desafíos centrales detrás de la construcción de un dispositivo de DBS adaptativo (aDBS). El desafío principal es grabar y estimular el mismo objetivo. Hay varios factores que pueden afectar la fidelidad de la señal, e incluso pueden impedir el uso de un dispositivo en algunos pacientes. Un estudio reciente encontró que el uso de un generador de impulsos implantable (IPG) en el pecho derecho a una distancia del dipolo eléctrico del corazón puede mitigar la contaminación del electrocardiograma (ECG) y, por lo tanto, reducir la probabilidad de artefactos de ECG en los contactos de detección disponibles. Además de los artefactos de ECG, el movimiento del cable del electrodo de DBS se puede observar como causante de transitorios grandes en las señales cerebrales. Ambos artefactos mencionados contaminan bandas amplias del espectro de frecuencia y, por lo tanto, pueden prevenir que las políticas de control basadas en umbrales reaccionen efectivamente al biomarcador objetivo y llevar a un aumento o disminución no controlada de la estimulación.

El desarrollo de sistemas de aDBS sostenibles clínicamente traerá nuevos desafíos que son técnicos en naturaleza, incluyendo la interacción libre de artefactos con la actividad cerebral. Muchos de estos desafíos podrían abordarse emparejando dispositivos externos inalámbricos adicionales con los implantes para apoyar el seguimiento fisiológico y conductual mientras se aumenta la precisión de las estrategias de control personalizadas para el paciente.

Gracias por la gran entrevista, los lectores que deseen aprender más pueden visitar Rune Labs.