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Consiguen que una prótesis robotizada se active por impulsos cerebrales

Consiguen que una prótesis robotizada se active por impulsos cerebrales

Científicos de la Universidad de Duke han conseguido que un miembro robotizado reaccione a estímulos mentales. El experimento ha funcionado exitosamente con un mono, así como ha permitido a un ratón controlar un distribuidor de agua con tan sólo pensar en ella. Los científicos esperan con esta tecnología que los minusválidos puedan dirigir sus sillas de ruedas únicamente con el pensamiento. Por Eduardo Martínez.

Consiguen que una prótesis robotizada se active por impulsos cerebrales

Científicos norteamericanos han conseguido crear un interfaz capaz de controlar elementos mecánicos a través de la mente. Han insertado sensores en el cerebro de un animal y a continuación han registrado las señales emitidas por algunas neuronas.

Luego han descifrado las informaciones cerebrales y finalmente han producido una señal capaz de provocar un movimiento mecánico, una especie de reacción al mandato cerebral. Es algo así como convertir un brazo mecánico en una parte del cuerpo, ya que la neuroprótesis reacciona siguiendo órdenes nerviosas como si fuera un brazo natural.

El experimento ha funcionado exitosamente con un mono, así como ha permitido a un ratón controlar un distribuidor de agua con tan sólo pensar en ella. Los científicos esperan con esta tecnología que los minusválidos puedan dirigir sus sillas de ruedas únicamente con el pensamiento.

En los dos últimos años han comprobado que las neuronas implicadas en un movimiento corporal no son miles, sino cientos, y sospechan que la elasticidad del cerebro puede llegar a asimilar un miembro artificial como si fuera uno natural.

El experimento del 2000

Aunque desde los años ochenta se trabaja en estas conexiones entre el cerebro y la máquina, hace dos años se produjo un experimento que dio un impulso considerable a las investigaciones.

El experimento, realizado con dos monos a los que se les implantó directamente en el cerebro un total de 96 electrodos, cada uno de ellos con un diámetro inferior al de un cabello humano, empleó una técnica de lectura multineuronal, desarrollada por John Chapin y Miguel Nicolelis.

Esta técnica permite registrar la actividad de un gran número de neuronas individuales, y después combinar su información utilizando un algoritmo especial de ordenador.

Los electrodos fueron colocados en múltiples regiones del córtex cerebral de los monos, incluyendo la zona que se responsabiliza del control de los movimientos. Los científicos registraron la información suministrada por dichos electrodos durante el proceso de aprendizaje de los animales.

Reacción a través de Internet

Estos animales aprendieron a realizar diferentes tareas, incluyendo la obtención de pequeños pedazos de comida mediante movimientos concretos de sus manos.

Después de muchas repeticiones, un ordenador analizó las señales cerebrales para determinar si era posible predecir la trayectoria de la mano del mono. Las primeras conclusiones sugirieron que el cerebro emplea grandes poblaciones de neuronas distribuidas a lo largo de diversas áreas para dar forma al comportamiento, aunque posteriormente se ha comprobado que estas neuronas implicadas pueden reducirse a cientos y no a miles a la hora de conseguir un impulso electrónico artificial.

Una vez determinado que se puede predecir la trayectoria de una mano a partir de los patrones de señales cerebrales, se usaron estos patrones para mover un brazo robótico a distancia y en tres dimensiones.

El experimento tuvo un gran éxito y no se vio afectado por los posible retrasos incurridos por la transmisión vía Internet. Así, mientras el mono cogía su alimento, a 1.000 kilómetros de distancia un brazo robótico reproducía la acción haciendo lo propio con total fidelidad.

Ayuda médica

Desde entonces, los protagonistas de aquella experiencia, tal como explican en Scientific American, han avanzado en conocimientos de neurociencia, informática, microelectrónica y robótica para crear modelos de interfaz que sean útiles para ratas, monos y eventualmente personas, de tal forma que puedan controlar máquinas mecánicas y electrónicas únicamente a través del pensamiento.

Uno de los resultados obtenidos es que el mono puede aprender a no usar sus manos para conseguir comida si puede obtenerla mediante un brazo robot activado por impulsos cerebrales, lo que abre nuevas perspectivas a las aplicaciones médicas de estos descubrimientos.

El objetivo de estos trabajos es ayudar a una persona paralizada por un desorden neurológico o por una herida de la médula espinal, para que pueda controlar su silla de ruedas o un miembro robótico sólo con su mente.

Quizás más adelante, estas investigaciones ayuden también a recuperar el control de un brazo natural o de una pierna dañada, con la ayuda de la comunicación sin hilos entre electrodos implantados en el cerebro y el miembro afectado Este avance podría conducir a la fabricación de dispositivos capaces de restaurar o aumentar las capacidades motoras, determinadas funciones sensoriales e incluso cognitivas.

Neuroprótesis

Y aunque en el futuro podrán repararse neuronas o células, de momento las neuroprótesis son la opción más próxima para recuperar funciones motoras. Por ello, las investigaciones desarrolladas este verano, como continuación de las de hace dos años, han permitido avanzar notablemente en esa dirección.

Una de las novedades más importantes de las últimas investigaciones se refiere a la complejidad del funcionamiento cerebral y a los indicios de que el cerebro podría llegar en determinado momento a aceptar una prótesis como un miembro natural.

Las investigaciones prosiguen en el perfeccionamiento de los implantes electrónicos y en el conocimiento de las neuronas implicadas en un movimiento, ya que para conseguir el 95% del movimiento de una mano basta con emular electrónicamente entre 500 y 700 neuronas, lo que ayuda a perfeccionar los dispositivos y su eficacia.

Eduardo Martínez de la Fe

Eduardo Martínez de la Fe, periodista científico, es el Editor de Tendencias21.

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