FECHA: 20/12/2019
AUTOR JOSÉ LUIS GONZÁLEZ MORAILUSTRACIÓN CARLA GARRIDO PUERTA
Departamento de Ciencias Médicas Básicas Universidad de La Laguna
El titular de hace unos días de la BBC News “El innovador exoesqueleto que ayudó a un hombre paralítico a mover sus cuatro extremidades con estímulos mentales”, hizo exclamar a muchas personas, ¿cómo es esto posible? o plantearse si no se trataba de una exageración. Por eso, he pensado que podría ser interesante explicar cómo funciona un sistema BCI, del término anglosajón “Brain Computer Interface”, lo que en español se traduce como “interfaz cerebro-computadora”
Una interfaz cerebro-computadora, también llamada “Interfaz de Control Neural”, “Interfaz Mente-Máquina”, “Interfaz Neural Directa” o “Interfaz Cerebro-Máquina” es una vía de comunicación directa entre un cerebro y un dispositivo externo. Los sistemas BCI se emplean sobre todo para investigar, mapear, aumentar o reparar las funciones cognitivas o sensoriales motoras humanas. La investigación sobre BCI comenzó en la década de los 70 del siglo pasado, en la Universidad de California en Los Ángeles, financiada por la National Science Foundation y sus resultados, publicados en este periodo, marcan la primera aparición de la expresión interfaz cerebro-computadora en la literatura científica.
Debido a la plasticidad cortical del cerebro, las señales procedentes de las prótesis implantadas (neuroprótesis) pueden, después de un periodo de adaptación, ser utilizadas como sensores naturales o canales de comunicación para controlar o manejar dispositivos externos. Los primeros dispositivos neuroprotésicos implantados en humanos aparecieron a mediados de la década de 1990. No obstante, la implantación de neuroprótesis corticales, es decir las implantadas en la corteza cerebral, aún aquellas realizadas con materiales bio-compatibles, tienen el inconveniente de generar el rechazo del tejido cerebral a ese cuerpo extraño; rechazo que destruye parcial o totalmente la neuroprótesis y daña el tejido cerebral. Las investigaciones realizadas por nuestro grupo de investigación de la Universidad de La Laguna desde los años 90 con electrodos de carbono y platino no dieron, en parte por estas razones, resultados satisfactorios. La utilización de dispositivos sensores no invasivos, colocados en el cuero cabelludo, ha sido una solución alternativa que se sigue usando en la actualidad.
Los enfoques invasivos como el BCI incluyen la medición de potenciales de campo locales, la actividad de una sola unidad, la actividad de múltiples unidades y la electrocorticografía. Los enfoques no invasivos de BCI más empleados son la electroencefalografía, la resonancia magnética funcional y la espectroscopía de infrarrojo cercano. Estos dos últimos no miden la actividad neuronal directamente, sino que miden un fenómeno asociado a la actividad neuronal durante el acoplamiento neurovascular, como veremos enseguida. De las señales cerebrales que se obtienen, se extraen las características relevantes para el objetivo del BCI (por ejemplo, la comunicación) y se clasifican usando un algoritmo de traducción, que permite construir una señal que controla el dispositivo electrónico externo, ya sea un brazo robótico, una silla de ruedas o el cursor de un ordenador. A la vista de esto, los BCI pueden ser de asistencia, para ayudar a los pacientes con comunicación o movimiento, o de rehabilitación para ayudar a recuperar la función neuronal.
Antes hicimos alusión al acoplamiento neurovascular; con este término nos referimos al mecanismo por el cual se relaciona la actividad neuronal con el flujo de sangre y por lo tanto, con la actividad metabólica en el cerebro. La medida del acoplamiento neurovascular, que se hace midiendo el flujo sanguíneo de la región del cerebro afectada, nos suministra información sobre la dinámica funcional del cerebro e, indirectamente, de la actividad neuronal. Esta relación se utiliza en neurociencia para medir la actividad funcional del sistema nervioso, a través de distintas técnicas: imagen por resonancia magnética, la espectroscopía en el infrarrojo cercano o a través de los cambios de la oxihemoglobina y la deoxihemoglobina. La espectroscopía funcional de infrarrojo cercano (fNIRS) es una técnica portátil y de bajo costo, adecuada para la medición del flujo sanguíneo local. Utiliza diodos láser o LEDs para irradiar una región de la piel del cráneo con luz en el rango del infrarrojo cercano, donde los tejidos biológicos son transparentes (700–900 nm), capaces de atravesar el cuero cabelludo, cráneo y meninges y llegar al tejido cerebral. La radiación que no es absorbida por diversos elementos de los tejidos internos (como la hemoglobina), retorna a la superficie donde son registrados. Puesto que la hemoglobina oxigenada y desoxigenada tiene propiedades ópticas diferentes en el rango de luz visible e infrarroja cercana, los cambios en la concentración de estas moléculas nos proporcionan información sobre los procesos de acoplamiento neurovascular y, en última instancia, de la función neuronal. Las principales limitaciones de esta técnica para medir respuestas hemodinámicas radican en la baja resolución espacial, debida al hecho de que la radiación tiene que atravesar el cuero cabelludo y el cráneo dos veces. En nuestro grupo intentamos resolver estos problemas mediante la implantación, fuera de la envoltura del cerebro (meninges), de un dispositivo electrónico miniaturizado, lo que se conoce como implantación epidural. Esto nos permite crear una ventana directa al cerebro y obtener datos de su funcionamiento las 24 horas del día. Esta es la prueba de concepto que pretendemos probar en animales de experimentación, antes de intentar utilizarla en personas con graves patologías nerviosas. Supone la posibilidad de obtener información más detallada sobre los tejidos subyacentes que sin duda contribuirán a aumentar nuestros conocimientos sobre la función cerebral y sus patologías asociadas. Por último, otro aspecto en el que se avanza es en la capacidad de detección de moléculas que permita salvar las diferencias entre los modelos animales y humanos.
En resumen, la IRM ha producido valiosas contribuciones tanto desde el punto de vista clínico como en el de la investigación biomédica. Se trata, en fin, de una tecnología con gran proyección de futuro que aportará nuevos y emocionantes conocimientos sobre el funcionamiento del cerebro, tanto en la salud como en la enfermedad.