Tipo de expresión:
Doctorado: Propuesta de dirección de tesis doctoral/temática para solicitar ayuda predoctoral ("Hosting Offer o EoI")

Ámbito:
Neurorehabilitación

Área:
Vida

Modalidad:
Ayudas para contratos predoctorales para la formación de doctores (antiguas FPI)

Referencia:
2023

Centro o Instituto:
CENTRO DE AUTOMATICA Y ROBOTICA

Investigador:
EDUARDO ROCON DE LIMA

Palabras clave:
tremor, parkinson, estimulación en lazo cerrado, hdEMG, neurorehabilitación

Documentos anexos:
606592.pdf

PRE2023-Diseño y validación técnica de una plataforma para la estimulación dependiente del estado motor del cerebro y la médula espinal-PID2022-138585OB-C31

El temblor es el trastorno del movimiento más común y está aumentando fuertemente en incidencia y prevalencia con el envejecimiento. Los tipos de temblor más frecuentes son los derivados de dos trastornos neurodegenerativos: la enfermedad de Parkinson y el temblor esencial. Aunque no amenazan la vida, los temblores de las extremidades superiores dificultan la vida independiente del 65% de quienes los padecen, lo que repercute en gran medida en su calidad de vida. El temblor no se trata de forma eficaz en el 25 % de los pacientes y es uno de los trastornos neurológicos que con más frecuencia se diagnostica erróneamente. El principal objetivo del proyecto es validar técnica, funcional y clínicamente un sistema novedoso para comprender, dar apoyo al diagnóstico y tratar los temblores. La propuesta tiene como objetivo desarrollar interfaces neuronales en lazo cerrado con el sistema nervioso central humano para evaluar y modular los ritmos neuronales patológicos que afectan el rendimiento motor en pacientes con temblores. El doctorando se encargará del diseño y validación técnica de una plataforma para la estimulación dependiente del estado motor del cerebro y la médula espinal. La plataforma permitirá generar nuevo conocimiento sobre los mecanismos que provocan los temblores y sobre la neuromodulación como sistema alternativo para el tratamiento de los temblores, basándose tanto en hallazgos experimentales como en datos derivados de nuevos modelos.
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