Desde principios de los años setenta, los científicos han estado desarrollando interfaces cerebro-máquina; la aplicación principal es el uso de prótesis neurales en pacientes paralíticos o amputados. Una extremidad protésica directamente controlada por la actividad cerebral puede recuperar parcialmente la función motora perdida. Esto se logradecodificando la actividad neuronal registrada con electrodos y traduciéndola en movimientos robóticos. Sin embargo, estos sistemas tienen una precisión limitada debido a la ausencia de retroalimentación sensorial de la extremidad artificial. Los neurocientíficos de la Universidad de Ginebra UNIGE, Suiza, preguntaron si era posibletransmiten esta sensación faltante al cerebro estimulando la actividad neuronal en la corteza. Descubrieron que no solo era posible crear una sensación artificial de movimientos neuroprostéticos, sino que el proceso de aprendizaje subyacente ocurre muy rápidamente. Estos hallazgos, publicados en la revista científicadiario neurona , se obtuvieron al recurrir a herramientas modernas de imagen y estimulación óptica, que ofrecen una alternativa innovadora al enfoque clásico de electrodos.
La función motora es el núcleo de todo comportamiento y nos permite interactuar con el mundo. Por lo tanto, reemplazar una extremidad perdida con una prótesis robótica es objeto de mucha investigación, sin embargo, los resultados exitosos son raros. ¿Por qué es eso? Hasta este momento, las interfaces cerebro-máquina se operan basándose principalmente en la percepción visual: el brazo robótico se controla al mirarlo. El flujo directo de información entre el cerebro y la máquina sigue siendo unidireccional. Sin embargo, la percepción del movimiento no solo se basa en la visión, sino también en la visión.principalmente en la propiocepción, la sensación de dónde se encuentra la extremidad en el espacio ". Por lo tanto, hemos preguntado si era posible establecer una comunicación bidireccional en una interfaz cerebro-máquina: leer simultáneamente la actividad neuronal, traducirla en movimiento protésico y reinyectarretroalimentación sensorial de este movimiento en el cerebro ", explica Daniel Huber, profesor del Departamento de Neurociencias Básicas de la Facultad de Medicina de la UNIGE.
Proporciona sensaciones artificiales de movimientos protésicos
En contraste con los enfoques invasivos que utilizan electrodos, el equipo de Daniel Huber se especializa en técnicas ópticas para obtener imágenes y estimular la actividad cerebral. Utilizando un método llamado microscopía de dos fotones, miden rutinariamente la actividad de cientos de neuronas con resolución de células individuales ". Queríamospara probar si los ratones podrían aprender a controlar una prótesis neural confiando únicamente en una señal de retroalimentación sensorial artificial ", explica Mario Prsa, investigador de UNIGE y el primer autor del estudio." Visualizamos la actividad neuronal en la corteza motora. Cuando el ratónactivamos una neurona específica, la elegida para el control neuroprotésico, aplicamos simultáneamente estimulación proporcional a esta actividad a la corteza sensorial usando luz azul.serie de flashes ópticos y así integran la señal de retroalimentación sensorial artificial. El ratón fue recompensado en cada acto por encima del umbralivación, y 20 minutos después, una vez que la asociación se enteró, el roedor pudo generar con mayor frecuencia la actividad neuronal correcta.
Esto significa que la sensación artificial no solo se percibió, sino que se integró con éxito como una retroalimentación del movimiento protésico. De esta manera, la interfaz cerebro-máquina funciona bidireccionalmente. Los investigadores de Ginebra piensan que la razón por la cual esta sensación fabricadase asimila tan rápidamente porque es muy probable que aproveche funciones cerebrales muy básicas. Sentir la posición de nuestras extremidades ocurre automáticamente, sin pensarlo mucho y probablemente refleja mecanismos fundamentales del circuito neural. Este tipo de interfaz bidireccional podría permitir en el futuro desplazar con mayor precisión el robot.brazos, sentir objetos tocados o percibir la fuerza necesaria para agarrarlos.
En la actualidad, los neurocientíficos de UNIGE están examinando cómo producir una retroalimentación sensorial más eficiente. Actualmente son capaces de hacerlo para un solo movimiento, pero ¿también es posible proporcionar múltiples canales de retroalimentación en paralelo? Esta investigación sienta las basespara desarrollar una nueva generación de prótesis neurales bidireccionales más precisas.
Hacia una mejor comprensión de los mecanismos neuronales del control neuroprotésico
Al recurrir a las herramientas de imagen modernas, también se pudieron observar cientos de neuronas en el área circundante cuando el ratón aprendió la tarea neuroprotésica. "Sabemos que existen millones de conexiones neuronales. Sin embargo, descubrimos que el animal activó solo una neuronaelegido para controlar la acción protésica, y no reclutó a ninguna de las neuronas vecinas ", agrega Daniel Huber." Este es un hallazgo muy interesante ya que revela que el cerebro puede concentrarse y controlar específicamente la actividad de una sola neurona."Los investigadores pueden potencialmente explotar este conocimiento para no solo desarrollar técnicas de decodificación más estables y precisas, sino también obtener una mejor comprensión de la mayoría de las funciones básicas del circuito neuronal. Queda por descubrir qué mecanismos están involucrados en el enrutamiento de señales a la neurona activada de forma exclusiva".
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Materiales proporcionados por Universidad de Ginebra . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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