Una interfaz cerebro-computadora, implantada quirúrgicamente en un voluntario con tetraplejia (parálisis en las cuatro extremidades), le permitió control sin precedentes sobre un cuadricóptero virtual: con solo pensar en mover sus dedos pudo volar el dron.
Para lograrlo, al paciente se le insertaron microelectrodos en la corteza motora del cerebro. Esos electrodos están, a su vez, conectados a una computadora.
Si bien existen enfoques no invasivos para generar una interfaz cerebro-máquina, como el uso de electroencefalografía (EEG) para tomar señales de la superficie de la cabeza del usuario, estas señales tienen información de otras regiones del cerebro. Para lograr un control motor fino, los electrodos deben colocarse más cerca de las neuronas. El estudio señala una mejora de 6 veces en el rendimiento de vuelo del cuadricóptero del usuario al leer señales directamente de las neuronas motoras en lugar de EEG.
“Toma las señales creadas en la corteza motora que ocurren simplemente cuando el participante intenta mover los dedos y usa una red neuronal artificial para interpretar cuáles son las intenciones para controlar los dedos virtuales en la simulación. Luego enviamos una señal para controlar un cuadricóptero virtual”, dijo Matthew Willsey, profesor asistente de neurocirugía e ingeniería biomédica de la Universidad de Michigan, y primer autor de un nuevo artículo de investigación publicado en Nature Medicine.
La tecnología divide la mano en tres partes: el pulgar y dos pares de dedos (índice y medio, anular y meñique). Cada parte puede moverse tanto vertical como horizontalmente. A medida que el participante piensa en mover los tres grupos, a veces simultáneamente, el cuadricóptero virtual responde, maniobrando a través de un circuito de obstáculos virtual.
“Este es un mayor grado de funcionalidad que cualquier cosa basada previamente en movimientos de los dedos”, dijo Willsey.
La investigación, realizada como parte del ensayo clínico BrainGate2, se centró en cómo estas señales neuronales podrían combinarse con el aprendizaje automático para brindar nuevas opciones de control de dispositivos externos para personas con lesiones o enfermedades neurológicas.
“La simulación del cuadricóptero no fue una elección arbitraria, el participante de la investigación tenía pasión por volar”, dijo Donald T. Avansino, coautor y científico informático de la Universidad de Stanford.
Para Nishal P. Shah, profesor de ingeniería eléctrica e informática en la Universidad de Rice, explicó: “controlar los dedos es un trampolín; el objetivo final es la restauración del movimiento de todo el cuerpo”.
Jaimie Henderson, profesor de neurocirugía de Stanford y coautor del estudio, dijo que “la gente tiende a centrarse en la restauración de los tipos de funciones que son necesidades básicas: comer, vestirse, movilidad, y todas ellas son importantes”, dijo. “Pero a menudo, otros aspectos igualmente importantes de la vida reciben poca atención, como la recreación o la conexión con los compañeros. La gente quiere jugar e interactuar con sus amigos”.
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