Un equipo de investigadores de la Universidad Carnegie Mellon en Pittsburgh E.U., en colaboración con la Universidad de Minnesota, ha logrado un gran avance que podría beneficiar a los pacientes con algún tipo de parálisis y aquellos con trastornos del movimiento.
Usando una interfaz no invasiva cerebro-computadora (BCI, siglas del inglén ‘brain-computer interface’), los científicos han desarrollado el primer brazo robótico controlado por la menteque muestra la capacidad de rastrear y seguir continuamente el cursor de una computadora.
Se ha demostrado que los BCI controlan de manera eficaz dispositivos robóticos utilizando solo las señales detectadas en los implantes cerebrales no invasivos. Cuando los dispositivos pueden ser controlados con alta precisión, se pueden usar para completar una variedad de tareas diarias.
Sin embargo, en la actualidad, los BCIs exitosos para controlar los brazos robóticos han requerido implantes cerebrales invasivos (colocados mediante cirugía cerebral). Estos implantes requieren una gran cantidad de experiencia médica y quirúrgica para instalar y operar correctamente, sin mencionar los costos y riesgos potenciales para los sujetos, y como tal, su uso se ha limitado a unos pocos casos clínicos.
Un gran desafío en la investigación de BCI es desarrollar una tecnología menos invasiva o incluso totalmente no invasiva que permita a los pacientes paralizados controlar su entorno o extremidades robóticas utilizando sus propios “pensamientos”.
Tal tecnología no invasiva de BCI, de ser exitosa, traería una nueva esperanza a numerosos pacientes e incluso potencialmente a la población general.
Sin embargo, los BCI que utilizan sensores externos no invasivos, en lugar de implantes cerebrales, reciben señales “más sucias”, lo que lleva a una resolución más baja y un control menos preciso.
Bin He, el profesor y jefe del Departamento de Ingeniería Biomédica en la Universidad Carnegie Mellon, está logrando ese objetivo, un paso clave a la vez.
“Ha habido importantes avances en los dispositivos robóticos controlados por la mente, pero que no sea invasivo es el objetivo final.
Utilizando nuevas técnicas de detección y aprendizaje automático, él y su laboratorio han podido acceder a señales que se encuentran en lo profundo del cerebro, logrando una alta resolución en cuanto al control sobre un brazo robótico.
Con una neuroimagen no invasiva y un novedoso paradigma de búsqueda continua, él está superando las ruidosas señales de los electroencefalogramas (EEG) que conducen a mejorar significativamente la decodificación neural basada en EEG y facilitando el control de dispositivos robóticos 2D continuos en tiempo real.
Su estudio, publicado en Science Robotics, el equipo ha demostrado en sujetos humanos que un brazo robótico ahora puede seguir el cursor de una computadora en una trayectoria suave y continua, algo que no se había logrado.
Su técnica no solo mejora el aprendizaje BCI en casi un 60% para las tareas tradicionales de centrado, sino que también mejora el seguimiento continuo de un cursor de computadora por encima del 500%.
La tecnología, hasta la fecha, ha sido probada en 68 sujetos humanos (hasta 10 sesiones para cada sujeto), incluido el control de dispositivos virtuales y el control de un brazo robótico para la búsqueda continua. Técnica que es directamente aplicable a los pacientes, y el equipo planea realizar ensayos clínicos en un futuro próximo.
Fuente: Carnegie Mellon University
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