Biotecnología
Interfaces Cerebro-Computadora (BCI): Avances que Empoderan a las Personas con Discapacidad para Restaurar Capacidades y Prosperar
El avance tecnológico está creciendo a un ritmo tan rápido que las personas con discapacidad ahora pueden hablar, caminar, jugar videojuegos y hacer mucho más usando solo su mente.
Este desarrollo ha sido impulsado por el progreso en la tecnología de interfaces cerebro-computadora (BCI). Las BCI permiten a los individuos controlar dispositivos externos, como computadoras, usando solo sus pensamientos. Estas interfaces funcionan adquiriendo señales cerebrales, analizándolas y traduciéndolas en comandos que pueden ser transmitidos al dispositivo de salida.
Las BCI tienen una amplia gama de aplicaciones, incluyendo ayudar a personas con discapacidad al restaurar funciones perdidas debido a condiciones como accidente cerebrovascular, neurodegeneración y lesión de la médula espinal. Al restaurar capacidades como la visión, el habla y la función motora, las BCI demuestran el potencial de mejorar las habilidades humanas.
Dependiendo de cómo se tomen las señales del cerebro, la interfaz cerebro-computadora puede denominarse cualquiera de:
- Invasiva, donde los electrodos son implantados directamente en la corteza
- Semi-invasiva, donde los electrodos se colocan en la superficie expuesta del cerebro
- No invasiva, donde los electrodos se colocan en el cuero cabelludo
Durante la última década, la investigación y el desarrollo en tecnología BCI han crecido significativamente. Los avances recientes han permitido a personas con parálisis severa comunicarse traduciendo sus señales cerebrales a texto y recuperar el control sobre prótesis de extremidades o sus músculos. Las BCI también están siendo exploradas para mejorar la memoria, potenciar el aprendizaje y abordar problemas de salud mental.
Con tanto progreso en el campo de las BCI, vamos a echar un vistazo a los avances más recientes realizados por científicos que tienen el potencial de mejorar significativamente las capacidades humanas.
Restaurar la capacidad de habla con alta precisión
En un estudio publicado este mes, los investigadores desarrollaron una nueva BCI que traduce señales cerebrales en habla con una precisión de hasta el 97%, lo que la convierte en uno de los sistemas más precisos de su tipo.
Los sensores fueron implantados en el cerebro de Casey Harrell, un hombre de 45 años que tenía el habla gravemente deteriorada debido a la esclerosis lateral amiotrófica (ELA). También conocida como enfermedad de Lou Gehrig, este trastorno neurológico afecta a las células nerviosas que controlan el movimiento en todo el cuerpo y conduce a una pérdida gradual de la capacidad de caminar, ponerse de pie y hablar.
Cuando Harrell se unió al ensayo clínico BrainGate, su habla era ininteligible y otros tenían que ayudar a interpretarla. Sin embargo, a los pocos minutos de activar el sistema BCI, pudo comunicar el discurso que pretendía.
UC Davis Health creó esta nueva tecnología BCI para personas con condiciones neurológicas que no pueden comunicarse mediante el habla.
Cuando un usuario intenta hablar, el nuevo sistema interpreta las señales cerebrales antes de convertirlas en texto que luego es ‘hablado’ en voz alta por la computadora.
“Nuestra tecnología BCI ayudó a un hombre con parálisis a comunicarse con amigos, familiares y cuidadores.”
– David Brandman, coautor senior y co‑investigador principal del estudio y neurocirujano en UC Davis
También añadió que su experimento ha demostrado “la neuroprótesis de habla más precisa (dispositivo) jamás reportada”.
Brandman, quien también es profesor asistente en el Departamento de Cirugía Neurológica de UC Davis y codirector del Laboratorio de Neuroprótesis de UC Davis, implantó el dispositivo BCI en julio del año pasado. Cuatro matrices de microelectrodos fueron implantadas en la región cerebral responsable de la coordinación del habla, el giro precentral izquierdo. Estas matrices utilizan 256 electrodos corticales para registrar la actividad cerebral.
Con este dispositivo, los intentos de los pacientes de mover músculos y hablar son detectados.
“Estamos registrando la parte del cerebro que intenta enviar estos comandos a los músculos. Y básicamente estamos escuchando eso, y traducimos esos patrones de actividad cerebral en un fonema —como una sílaba o la unidad del habla— y luego en las palabras que intentan decir”
– Neurocientífico Sergey Stavisky, co‑investigador principal del estudio y profesor asistente en el Departamento de Cirugía Neurológica y codirector del Laboratorio de Neuroprótesis de UC Davis
La tecnología BCI ha progresado enormemente en los últimos años, pero los esfuerzos para habilitar la comunicación han sido lentos y propensos a errores frecuentes de palabras. Esto se debe a que los programas de aprendizaje automático que interpretan las señales cerebrales requieren mucho tiempo y datos para funcionar.
El nuevo sistema busca eliminar esa barrera de comunicación que dificulta que el usuario sea comprendido de manera constante.
“Nuestro objetivo era desarrollar un sistema que permitiera a una persona ser comprendida siempre que quisiera hablar.”
– Brandman
El paciente utilizó el sistema tanto en conversaciones espontáneas como en situaciones guiadas. La decodificación rápida, en ambos casos, ocurrió en tiempo real con actualizaciones constantes que mantenían su precisión. Las palabras decodificadas se mostraron en una pantalla y fueron leídas en voz alta por la computadora.
La voz que la leía en voz alta era en realidad la del paciente antes de que tuviera ELA. Para ello, los investigadores utilizaron un software que fue entrenado con muestras de audio existentes de la voz del paciente previa a la ELA.
La primera sesión de entrenamiento de datos de habla tomó solo media hora para que el sistema alcanzara una impresionante precisión de palabras del 99,6 % con un vocabulario de 50 palabras. La siguiente sesión requirió 1,4 horas adicionales de datos de entrenamiento para lograr una precisión de palabras del 90,2 % con un vocabulario de 125 000 palabras. Con la recopilación continua de datos, la BCI mantuvo una precisión del 97,5 %.
Esta capacidad de decodificar lo que la persona con el implante está diciendo correctamente alrededor del 97 % del tiempo, según Brandman, “es mejor que muchas aplicaciones comerciales de smartphone que intentan interpretar la voz de una persona”.
El estudio realizó 84 sesiones de recopilación de datos durante 32 semanas. El paciente utilizó la BCI para comunicarse mediante videollamadas y en persona durante más de 248 horas.
Mejorar la comunicación y la movilidad con sistemas BCI únicos
Otro gran desarrollo en los últimos meses provino de la Universidad Carnegie Mellon, donde los investigadores fueron capaces de lograr funcionalidad BCI bidireccional. Este logro mejora la capacidad de la interfaz para interpretar señales cerebrales y enviar retroalimentación sensorial directamente al cerebro.
Bin He, profesor de ingeniería biomédica en la Universidad, y su grupo lograron integrar estimulación por ultrasonido focalizado para lograr una comunicación dual por primera vez.
En un estudio con 25 sujetos humanos, la BCI bidireccional utilizó aprendizaje automático para codificar y decodificar ondas cerebrales. Este desarrollo tiene el potencial de mejorar significativamente la calidad de la señal y el rendimiento general de las BCI no invasivas al estimular circuitos neuronales específicos.
Aunque la tecnología BCI no invasiva es segura y económica, el hecho de que registre señales sobre el cuero cabelludo en lugar de dentro del cerebro y la calidad de sus señales presentan limitaciones.
Como tal, el grupo de la Universidad Carnegie Mellon ha estado trabajando en mejorar la efectividad de las BCI no invasivas. Esto ha llevado al uso de enfoques de aprendizaje profundo para decodificar exactamente lo que uno está pensando y luego facilitar el control de un brazo robótico o un cursor. Ahora, en su última investigación, el grupo utilizó ultrasonido focalizado para neuromodulación no invasiva de precisión, y los hallazgos mostraron un aumento significativo en el rendimiento de la comunicación BCI basada en EEG.
Los sujetos humanos en el estudio utilizaron un deletreador BCI, que es una ayuda visual de movimiento comúnmente usada por personas que no pueden hablar para comunicarse y deletrear frases como “Carnegie Mellon”.
En el estudio, los sujetos se pusieron una gorra EEG y generaron señales EEG simplemente mirando letras para deletrear las palabras que deseaban.
Al aplicar un haz de ultrasonido focalizado al área V5 del cerebro, que forma parte de la corteza visual, los investigadores pudieron mejorar enormemente el rendimiento de la BCI no invasiva entre los sujetos.
“La Iniciativa BRAIN ha apoyado más de 60 proyectos de ultrasonido desde su inicio. Esta aplicación única de tecnologías de registro y modulación no invasivas amplía la caja de herramientas, con un impacto potencialmente escalable en la asistencia a personas que viven con discapacidades de comunicación.”
– Dra. Grace Hwang, directora del programa en la Iniciativa BRAIN del NIH
Sin embargo, otro gran desarrollo se observó el año pasado cuando una BCI permitió a un hombre paralizado, tras sufrir una lesión de la médula espinal, no solo ponerse de pie sino también caminar de forma natural. Esta interfaz cerebro-columna vertebral ganó el Premio al Avance del Año 2023 de Physics World.
Este sistema incluía dos dispositivos totalmente implantables, uno que registraba la actividad cerebral relacionada con el movimiento de las piernas y el otro que estimulaba eléctricamente la médula espinal para controlar los músculos de las piernas. Esto creó un ‘puente digital’, permitiendo a una persona con parálisis de brazos y piernas caminar.
Las señales ECoG del cerebro fueron monitorizadas usando una cuadrícula de electrodos de 64 canales incrustada en una carcasa de titanio del mismo grosor que el cráneo.
La tecnología se desarrolló basándose en WIMAGINE, un dispositivo médico implantable único capaz de registrar la actividad cerebral en la superficie de la corteza. También se desarrolló un algoritmo de IA dedicado para la decodificación en tiempo real de la intención de movimiento de un paciente.
En el ensayo clínico del dispositivo, un hombre de 38 años con una lesión cervical incompleta de la médula espinal causada por un accidente de bicicleta una década antes tuvo dos dispositivos implantados quirúrgicamente en su cerebro y un electrodo tipo paddle en su médula espinal lumbar.
Usando el BSI, el paciente pudo subir escaleras, sortear obstáculos y navegar por terrenos cambiantes. Además, el BSI fue estable y fiable durante más de un año de uso sin supervisión.
¿Pero qué pasa con la seguridad de los dispositivos BCI?
En medio de todo este progreso, ha habido muchas preocupaciones respecto al manejo de datos neuronales y amenazas de ciberseguridad como la intercepción cerebral y ataques de estímulos engañosos. Otra gran preocupación se refiere al perfil de seguridad de la interfaz cerebro-computadora.
Para las BCI invasivas, existe el riesgo de infecciones cerebrales, daño tisular, convulsiones, sangrado y hemorragia. En contraste, las BCI no invasivas pueden causar dolores de cabeza, fatiga ocular e irritación cutánea por exposición prolongada a campos electromagnéticos.
Aunque estas preocupaciones son legítimas, un estudio de investigadores de la Universidad de Brown analizó cerca de dos décadas de datos de seguridad en ensayos clínicos que probaban la tecnología BrainGate y encontró bajas tasas de eventos adversos.
La BCI BrainGate ha estado en desarrollo durante más de veinte años, y el último estudio concluye que su neurotecnología debería seguir siendo evaluada por su potencial para ayudar a personas con parálisis a convertir pensamientos sobre movimiento en acción real y recuperar la función neurológica perdida.
Según el Dr. Leigh R. Hochberg, profesor de neurociencia en Brown y director del consorcio académico BrainGate que lidera el desarrollo y pruebas de la tecnología:
“En el mayor ensayo en curso de interfaces cerebro-computadora intracortical, el perfil de seguridad interino reportado hoy respalda la posibilidad de que estos sistemas se conviertan en neurotecnologías restaurativas para personas con parálisis.”
Aunque la BCI intracortical muestra un gran potencial en la movilidad y la restauración comunitaria, Hochberg dijo que para que estos avances se traduzcan realmente en la atención al paciente, todo depende de “si los dispositivos van acompañados de un nivel de riesgo aceptablemente bajo”.
El informe de seguridad evaluó poco más de 12 200 días de datos de seguridad que abarcaron a 14 participantes de ensayos clínicos pertenecientes al grupo de edad de 18 a 75 años con cuadriparesia resultante de ELA, lesión de la médula espinal o accidente cerebrovascular del tronco encefálico.
Entre 2004 y 2021, cuando todos estos pacientes fueron inscritos en los ensayos, se encontraron 68 eventos adversos relacionados con el dispositivo. La irritación cutánea fue el problema más frecuente, ocurriendo en una pequeña porción del dispositivo.
Se encontraron seis eventos adversos asociados al procedimiento quirúrgico. Dos participantes con antecedentes de lesión cerebral traumática sufrieron breves convulsiones postoperatorias pero fueron fácilmente tratados.
A pesar de la existencia de eventos adversos, ninguno de los documentados fue inesperado. Además, ninguno de estos eventos adversos provocó infecciones en el sistema nervioso que requirieran la extracción del dispositivo o resultaran en una discapacidad permanentemente mayor.
Aunque los tranquilizadores hallazgos de seguridad del sistema BrainGate Neural Interface han sido un gran paso adelante, queda mucho trabajo por hacer, incluida la garantía de que los dispositivos estén completamente implantados y disponibles para los usuarios 24 / 7.
Empresas que están avanzando en el campo de las BCI
Synchron, Blackrock Neurotech, Kernel y Emotiv están entre las muchas organizaciones que trabajan para avanzar esta tecnología y explorar sus aplicaciones en los sectores médico, cognitivo y de entretenimiento.
La mayoría de estas empresas son de propiedad privada, y es raro ver a empresas públicas avanzar en este área. Las que son públicas lo son por formar parte de organizaciones más grandes. Por ejemplo, NextMind, que desarrolló un dispositivo BCI no invasivo, fue adquirido por Snap Inc. Otro ejemplo es Ctrl‑labs, una startup de interfaz neural que fue adquirida por Meta (anteriormente Facebook).
Así que, echemos un vistazo a algunos nombres prominentes que están a la vanguardia de la tecnología BCI:
#1. Neurable
Neurable es una empresa de neurotecnología que desarrolla herramientas impulsadas por IA para la traducción de señales cerebrales y la tecnología BCI. En mayo de 2024, la empresa recaudó 13 millones de dólares, lo que eleva su total de financiación desde su fundación a más de 30 millones de dólares. A finales de 2019, Neurable recaudó 6 millones de dólares en una ronda de financiación Serie A para ir más allá de las aplicaciones de realidad virtual y desarrollar BCI no invasiva, dos años después de presentar el primer juego de realidad virtual controlado por la mente del mundo.
Ahora, con la nueva ronda de financiación, la empresa busca hacer su tecnología “accesible para todos”, dijo el CEO Dr. Ramses Alcaide, añadiendo:
“Estamos empoderando a las personas para que comprendan su propia mente, optimicen el rendimiento humano y superen los desafíos de salud más urgentes de nuestra generación.”
#2. Precision Neuroscience
Esta empresa estableció recientemente un récord mundial por la cantidad de electrodos, 4 096 en total, colocados en el cerebro humano para registrar datos corticales. El desarrollo surgió como parte de las pruebas de Precision Neuroscience de su Interfaz Cortical Capa 7. Se espera que este logro ayude a la empresa a “entender el cerebro de una manera mucho más profunda”.
Precision Neuroscience fue fundada por Benjamin Rapoport, un neurocirujano que cofundó Neuralink pero se fue, citando preocupaciones de seguridad.
#3. Neuralink
Fundada por Elon Musk, Neuralink es una empresa privada con sede en EE. UU. que desarrolla BCI de gran ancho de banda para tratar condiciones neurológicas y, eventualmente, mejorar las capacidades cognitivas humanas. El enfoque de la empresa es crear dispositivos implantables que puedan leer y estimular un gran número de neuronas.
Más recientemente, la segunda persona con un chip cerebral Neuralink, que, a diferencia del primero, permanece totalmente adherido al cerebro, utilizó el implante para jugar al popular videojuego Counter‑Strike 2. El chip fue implantado el mes pasado, y el paciente supuestamente tuvo una recuperación “suave”. El paciente había perdido el control de sus extremidades tras una lesión de la médula espinal.
Este desarrollo ocurrió después de que el primer paciente tuviera desplazados el 85 % de los electrodos adheridos a su cerebro, aunque aún podía usar el implante de manera eficaz. La empresa redujo algunas mitigaciones para evitar el problema, y hasta ahora no se ha observado ninguna retracción del hilo.
Durante su última aparición en el podcast de Lex Fridman, Musk predijo que un humano con un cerebro mejorado por un chip que derrote a un jugador profesional de videojuegos no está tan lejos ahora. Hablando del futuro, Musk también dijo que el objetivo a largo plazo de Neuralink es mejorar la simbiosis entre IA y humanos al potenciar la capacidad de comunicación de un individuo a gran escala.
Conclusión
La tecnología BCI ha ganado mucha atención y impulso en los últimos años, y este desarrollo no muestra señales de desaceleración. De hecho, constantemente se están logrando nuevos récords y avances que buscan no solo permitir que las personas con discapacidad tengan vidas más enriquecedoras, sino también mostrar el potencial de mejorar las capacidades en humanos sanos.
Aunque el camino para implementar esta tecnología sigue siendo largo por ahora, el progreso continuo muestra que lo que antes era parte de la ciencia ficción pronto podría convertirse en una realidad.
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