Investigadores de la Universidad de California en San Francisco han proporcionado a un paciente paralizado el control de un brazo robótico a través de un dispositivo que transmite señales cerebrales a una computadora. Puede agarrar, mover y dejar objetos simplemente imaginándose a sí mismo haciendo los movimientos. El dispositivo, conocido como interfaz cerebro-computadora (BCI), funcionó durante un tiempo récord de siete meses sin necesidad de ajustes. Anteriormente, estos equipos normalmente sólo funcionaban durante uno o dos días.
BCI se basa en un modelo de inteligencia artificial que puede adaptarse a los pequeños cambios que ocurren en el cerebro cuando se repite un movimiento -o en este caso un movimiento imaginado- y aprender a completar el movimiento de una manera más refinada. "Esta fusión del aprendizaje entre humanos y la inteligencia artificial es la siguiente etapa en las interfaces cerebro-computadora", dijo Karunesh Ganguly, Ph.D., profesor de neurología y miembro del Instituto Weill de Neurociencia de la UCSF.
"Esto es lo que necesitamos para lograr una funcionalidad compleja y similar a la humana".
La investigación, financiada por los Institutos Nacionales de Salud, se publicó el 6 de marzo en la revista Cell. La clave fue encontrar que la actividad cerebral cambiaba día a día a medida que los participantes imaginaban repetidamente acciones específicas. Una vez que la IA esté programada para tener en cuenta estos cambios, podrá seguir funcionando durante meses.
Ganguly estudió cómo los patrones de actividad cerebral en los animales representan acciones específicas y descubrió que estas representaciones cambiaban día a día a medida que los animales aprendían. Sospecha que lo mismo ocurre con los humanos, razón por la cual sus BCI pierden rápidamente la capacidad de reconocer estos patrones.
Ganguly, junto con el investigador de neurología Dr. Nikhilesh Natraj, trabajó con un participante del estudio que había quedado paralizado por un derrame cerebral hace muchos años. No podía hablar ni moverse. Los investigadores implantaron pequeños sensores en la superficie de su cerebro que capturaban la actividad cerebral mientras imaginaba movimientos.
Para ver si sus patrones cerebrales cambiaban con el tiempo, Ganguly pidió a los participantes que imaginaran mover diferentes partes del cuerpo, como las manos, los pies o la cabeza. Aunque en realidad no podía moverse, el cerebro del participante aún podía generar señales de movimiento cuando se imaginaba haciendo los movimientos. El BCI registra representaciones de estos movimientos mediante sensores en la superficie del cerebro.
El equipo de Ganguly descubrió que la forma de estos representantes seguía siendo la misma, pero sus posiciones cambiaban ligeramente de un día a otro.
Luego, Ganguly pidió al participante que se imaginara haciendo movimientos simples con los dedos, la mano o el pulgar durante dos semanas mientras los sensores registraban su actividad cerebral para entrenar la inteligencia artificial. Luego, los participantes intentaron controlar los brazos y manos robóticos, pero los movimientos aún eran imprecisos.
Entonces Ganguly hizo que el participante practicara con un brazo robótico virtual que le proporcionó información sobre la precisión de su imaginación. Finalmente, logró que el brazo robótico virtual se moviera como deseaba.
Cuando el participante comenzó a practicar con un brazo robótico real, solo le tomó unas pocas sesiones de práctica para transferir las habilidades al mundo real. Puede hacer que un brazo robótico recoja bloques, los gire y los mueva a nuevas posiciones. Incluso pudo abrir un armario, sacar una taza y acercarla a la fuente de agua.
Meses después, el participante todavía podía controlar el brazo robótico después de 15 minutos de "adaptación" a los cambios en sus repeticiones de movimiento desde que comenzó a usar el dispositivo.
Actualmente, Ganguly está mejorando el modelo de inteligencia artificial para hacer que los movimientos del brazo robótico sean más rápidos y fluidos, y planea probar BCI en un entorno doméstico. Para las personas con parálisis, poder alimentarse o beber por sí mismas puede cambiarles la vida. Ganguly cree que esto se puede lograr.
"Estoy muy seguro de que hemos aprendido cómo construir este sistema y podemos hacerlo funcionar", dijo.
Otros autores incluyen a Sarah Seko y Adelyn Tu-Chan de la Universidad de California, San Francisco, y Reza Abiri de la Universidad de Rhode Island. La investigación fue financiada por los Institutos Nacionales de Salud (1DP2HD087955) y el Instituto de Neurociencia Weill de la UCSF.