Desarrollan sensores para controlar prótesis con la mente

Investigadores de la Universidad de Stanford están desarrollando unos sensores lo suficientemente pequeños para poder ser implantados en el cerebro. Estos sensores son capaces de grabar y descifrar la actividad eléctrica de las neuronas que controlan el movimiento corporal.

Con la ayuda de un algoritmo, esperan poder enviar señales cerebrales de forma inalámbrica. La meta principal de este proyecto es desarrollar prótesis controlables con la mente. Los investigadores también esperan que dichas prótesis permitan a los usuarios realizar movimientos rápidos y precisos como, por ejemplo, lanzar una pelota o tocar un violín.

Durante casi dos décadas, el profesor de ingeniería eléctrica de Stanford, Krishna Shenoy, y los neurocientíficos de su Laboratorio de Traducción de Prótesis Neurales han estado trabajando en sensores cerebrales implantables que les permiten registrar y descifrar la actividad eléctrica de las neuronas que controlan el movimiento del cuerpo.

El objetivo a largo plazo: construir prótesis que los amputados y las personas con parálisis puedan controlar con sus pensamientos.

Actualmente, el proceso de análisis de la actividad neuronal lleva mucho tiempo y es laborioso. Pero en un artículo en la revista Neuron, Shenoy y su equipo revelan que han establecido una forma mucho más simple de estudiar la actividad eléctrica del cerebro. Sus hallazgos podrían algún día abrir la puerta a una nueva era de sensores cerebrales súper compactos, de baja potencia y potencialmente inalámbricos que llevarían a las prótesis controladas por el pensamiento a un uso mucho más amplio.

En esencia, el equipo ha eludido el minucioso proceso actual de seguimiento de la actividad de las neuronas individuales a favor de decodificar la actividad neuronal en el agregado. Cada vez que se dispara una neurona, envía una señal eléctrica, conocida como "pico", a la siguiente neurona en la línea. Es el tipo de comunicación intercelular que convierte una noción en la mente en contracción muscular en otras partes del cuerpo. "Cada neurona tiene su propia huella digital eléctrica y no hay dos idénticas", dice Eric Trautmann, investigador postdoctoral en el laboratorio de Shenoy y primer autor del artículo. "Pasamos mucho tiempo aislando y estudiando la actividad de las neuronas individuales".

Los neurocientíficos llaman a ese proceso "clasificación de espigas", y debe hacerse para cada neurona en cada experimento, un esfuerzo que consume miles de horas de tiempo de investigación cada año y solo llevará más tiempo a medida que los científicos construyan implantes con mayor cantidad de electrodos. De hecho, los investigadores estiman que los sensores tendrán 1,000 o más electrodos, en comparación con 100 en la actualidad, momento en el que a un neurocientífico le tomaría 100 horas o más clasificar los picos a mano para cada experimento.

Para registrar la actividad de varias neuronas sin la complejidad de la clasificación de los picos, los investigadores tomaron prestada una teoría de las estadísticas que sugirieron cómo podrían descubrir patrones de actividad cerebral incluso cuando se registran varias neuronas en un solo electrodo. Luego demostraron su enfoque experimentalmente.

Utilizaron un nuevo tipo de electrodo que fue diseñado para captar señales cerebrales en ratones, y adaptaron esta tecnología para registrar las señales cerebrales de los monos rhesus. Registraron cientos de neuronas al mismo tiempo y mostraron que podían obtener un retrato preciso de la actividad cerebral del mono sin clasificar los picos.

Los investigadores creen que su trabajo en última instancia conducirá a implantes neuronales que usan dispositivos electrónicos más simples para rastrear más neuronas que nunca, y también lo hacen con mayor precisión. La clave es combinar sus nuevos y sofisticados algoritmos de muestreo con estos pequeños electrodos. Hasta ahora, estos electrodos pequeños solo se han empleado para controlar dispositivos simples como un mouse de computadora. Pero combinar este hardware para registrar señales cerebrales con los algoritmos de muestreo crea nuevas posibilidades.

Los investigadores podrían desplegar una red de electrodos pequeños a través de secciones más grandes del cerebro y utilizar los algoritmos para tomar muestras de una gran cantidad de neuronas. Esto podría proporcionar suficiente información precisa de la señal cerebral para controlar una mano protésica capaz de realizar movimientos rápidos y precisos como lanzar una pelota de béisbol o tocar el violín.

Mejor aún, dijo Trautmann, los nuevos electrodos, junto con los algoritmos de muestreo, eventualmente deberían ser capaces de registrar la actividad cerebral sin los muchos cables necesarios hoy para transportar señales del cerebro a cualquier computadora que controle la prótesis. La funcionalidad inalámbrica destrabaría completamente a los usuarios de las computadoras voluminosas necesarias para decodificar la actividad neuronal actual.

"Este estudio tiene un poco de un mensaje de esperanza en que la actividad de observación en el cerebro resulta ser más fácil de lo que inicialmente esperábamos", dice Shenoy, profesor de ingeniería de Hong Seh y Vivian WM Lim, y autor principal del artículo.