Interfaz cerebro-máquina y Neuralink


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En agosto de 2020, la empresa fundada por Elon Musk llamada Neuralink anunció su incursión en el desarrollo de interfaces cerebro-máquina. Estos dispositivos utilizan la actividad cerebral para controlar directamente elementos externos como el cursor de una computadora o brazos robóticos sin la necesidad de una actividad motora. La interfaz cerebro-máquina es “un sistema que monitorea la actividad del cerebro y la convierte en un comando artificial que controla un dispositivo externo” 1.  El anuncio de Neuralink suena innovador y hasta adelantado a nuestra época, algo cercano a la ciencia ficción. Sin embargo, la interfaz cerebro-máquina ha existido, al menos como idea, desde principios del siglo XX. El desarrollo y uso de estas interfaces se han centrado en aplicaciones clínicas. Por ejemplo, en junio de 2004, Matthew Nagle, un paciente cuadripléjico, fue el primer humano con una interfaz cerebro-máquina implantada en el cerebro (Cyberkinetic´s BraingateTM, 2) que le permitía controlar el cursor de una computadora. En las últimas décadas, se ha incorporado el uso de la inteligencia artificial para hacer más eficientes estas interfaces. Alrededor del mundo, científicos y científicas han hecho grandes aportaciones en este campo donde convergen la Neurociencia, la Bioingeniería, la Informática, entre otras.

Figura 1. Interfaz cerebro-máquina desarrollada por la empresa Neuralink. Sitio web: https://neuralink.com/approach/

 

Figura 2. Portada de revista científica en la cual se presentan los avances en la investigación de las interfaces cerebro-máquina. https://issuu.com/mnicolelis/docs/nicolelis_labs_series_vol_1

Los orígenes de la interfaz cerebro-máquina datan de 1920 cuando el científico alemán Hans Berger mostró que la actividad del cerebro humano produce corrientes eléctricas que se pueden medir con electrodos adheridos al cuero cabelludo. Así nació lo que hoy conocemos como electroencefalografía. Interesantemente, con esta nueva técnica que permitió monitorear la actividad cerebral surgió la idea de usar esas señales como un canal de comunicación directo para controlar máquinas. El término, como lo conocemos hoy, interfaz cerebro-máquina, fue acuñado en 1973 por Jacques Vidal, un investigador de la Universidad de California Los Ángeles. Vidal definió la interfaz cerebro-máquina como “utilizar las señales del cerebro en un diálogo hombre y máquina” y también, como “un medio a través del cual controlar máquinas externas como computadoras y dispositivos prostéticos” 3.

Un interfaz cerebro-máquina está diseñada para detectar o “leer” las señales eléctricas del cerebro (las cuales son producto de la actividad de sus neuronas), las interpreta y finalmente las usa para interaccionar con las máquinas. Actualmente existen dos tipos de interfaces cerebro-máquina, las no invasivas y las invasivas. Las primeras no necesitan acceder físicamente al cerebro para monitorear la actividad neuronal. En cambio, las invasivas usan dispositivos implantados directamente en el cerebro. Las interfaces no invasivas son seguras, pero la información suele tener poca resolución. Las interfaces invasivas ofrecen mucho mejor resolución, pero tienen los efectos adversos de una cirugía invasiva para colocar el implante y la reacción inflamatoria que puede ocasionar. Algunos ejemplos de interfaz cerebro-máquina no invasivos datan de 1988 cuando Farwell y Donchin usaron electroencefalografía en pacientes con daño motor. Usando esta interfaz, los pacientes lograron comunicarse usando una computadora sin necesidad de hacer ningún movimiento motor 4. En 1995, MacMillan reportó el uso de algo parecido, pero en voluntarios que controlaban un aeroplano en un simulador. Por otro lado, las interfaces invasivas se empezaron a probar en modelos animales a principios del 2002. Un investigador sobresaliente en este campo es Miguel Nicolelis, nacido en Brasil pero que desarrolló su investigación en Duke University, Carolina del Norte.  El grupo de Nicolelis mostró, primero en ratas y luego en monos, que las señales registradas directamente de las neuronas de la corteza motora usando electrodos implantados se pueden utilizar para controlar directamente un brazo robótico (Chapin et al., 1999, Nicolelis 2001). Miguel Nicolelis mostró el potencial de esta tecnología para su uso en paciente humanos en el mundial de futbol de Brasil 2014. En la ceremonia de inauguración, un paciente parapléjico caminó en la cancha de juego usando un exoesqueleto que controlaba a través de una interfaz cerebro-máquina no invasiva (Ver video al final del texto). Actualmente, cientos de miles de pacientes se benefician de implantes cocleares que convierten señales de audio en impulsos eléctricos enviados directamente al cerebro, y así, recuperan la audición.

A pesar de los grandes avances en el campo de interfaz cerebro-máquina, la transición de los laboratorios a las aplicaciones clínicas ha sido muy lenta. Entre los motivos se encuentra su alto costo. Además, la investigación científica se ha centrado en el uso de estas interfaces como una herramienta para entender el cerebro y no en aplicaciones clínicas, y menos aún, en aplicaciones comerciales.

Neuralink y Elon Musk prometen obtener, en el corto plazo, interfaces más eficientes, más pequeñas y que produzcan el menor daño posible en el cerebro. Como hemos descrito, la idea de la interfaz cerebro-máquina no es nueva y no es una invención de Neuralink y Elon Musk. La investigación científica y el desarrollo tecnológico en este campo llevan muchos años. Ante la comunidad científica, el proyecto de Neuralink es ambicioso considerando los límites actuales en cuanto al conocimiento de cómo funciona el cerebro. Primero necesitamos entender cómo funciona el cerebro, entender los códigos neuronales y las patologías del cerebro, como la depresión o enfermedades neurodegenerativas. Para entender los misterios del cerebro, un paso importante será generar tecnología confiable que nos permita monitorear la actividad de las neuronas y el cerebro de una forma certera, confiable y no invasiva. En este campo es posible que Neuralink y Elon Musk puedan hacer aportaciones importantes. El dispositivo de Neuralink es un chip inalámbrico muy pequeño (23 mm) y que, además, es eficiente porque tiene más de 3000 electrodos muy delgados (del tamaño de un cabello). Otra posible aportación sería el abaratamiento de los costos de producir estos dispositivos. Esto podría poner al alcance de laboratorios de países con menos presupuesto para la ciencia, por ejemplo, México, este tipo de tecnología. Asimismo, la transición a la clínica podría ser más asequible. Sin embargo, los datos experimentales de Neuralink no han salido a la luz pública y, hasta donde se sabe, no se ha solicitado la aprobación de la FDA para uso en humanos. A diferencia de los científicos y científicas que publican sus resultados después de haber sometidos al escrutinio de los pares, Neuralink no ha mostrado sus datos, ni la viabilidad o la eficiencia de su dispositivo. Además, llegamos a los dilemas éticos. Por ejemplo, la conveniencia de someterse a una cirugía cerebral con todos sus riesgos, los efectos secundarios de implantar un dispositivo en el cerebro, los efectos a largo plazo que puedan tener estos dispositivos, etc.

Sin discutir las aplicaciones comerciales, los que ganarán si la comunidad científica y todas las empresas dedicadas a la investigación y desarrollo en interfaces cerebro-máquina, son los pacientes que utilizarían esta tecnología. En palabras de Matthew Nagle, un paciente cuadripléjico y el primer ser humano con una interfaz cerebro-máquina implantada en su cerebro: “No puedo describirlo con palabras, solo uso mi cerebro. Sólo lo pensé, dije, «Cursor ve arriba a la derecha», y lo hizo, y ahora puedo controlarlo por toda la pantalla. Esto me da una sensación de independencia”.

  1. Wolpaw, J. & Wolpaw, E. W. Brain–Computer InterfacesPrinciples and Practice. (Oxford University Press, 2012). doi:10.1093/acprof:oso/9780195388855.001.0001.
  2. Hochberg, L. R. et al. Neuronal ensemble control of prosthetic devices by a human with tetraplegia. Nature 442, 164–171 (2006).
  3. Vidal, J. J. Toward Direct Brain-Computer Communication. Annu. Rev. Biophys. Bioeng. 2, 157–180 (1973).
  4. Farwell, L. A. & Donchin, E. Talking off the top of your head: toward a mental prosthesis utilizing event-related brain potentials. Electroencephalogr. Clin. Neurophysiol. 70, 510–523 (1988).

Ph.D. Miriam Hernández Morales

Department of Electrical Engineering and Computer Sciences &
Helen Wills Neuroscience Institute


Mundial de futbol de Brasil 2014. En la ceremonia de inauguración, un paciente parapléjico caminó en la cancha de juego usando un exoesqueleto que controlaba a través de una interfaz cerebro-máquina no invasiva.

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