Comunicarse con otra persona es mucho más que un intercambio de palabras o de ideas. Las conversaciones frecuentemente involucran gestos o movimientos tanto corporales como faciales que permiten agregar complejidad y fluidez a esas interacciones.
Para las personas que sufren de parálisis (debido a enfermedades, accidentes, entre otras causas), una de las opciones para comunicarse con el mundo que se han desarrollado en los últimos años son las que se conocen como interfaces cerebro-ordenador (BCI, por sus siglas en inglés). Estas permiten recuperar las funciones motoras perdidas mediante la traducción de la actividad neuronal en órdenes para dispositivos externos.
Uno de los retos, como explican investigadores de este campo, es que estas interfaces solo se han enfocado en transmitir solo el habla o el movimiento de pacientes a la vez (como, por ejemplo, brazos robóticos); lo que limita su capacidad para comunicarse. Ahora, investigadores de la Universidad de California en San Francisco (UCSF) desarrollaron una interfaz que permite detectar y transmitir estos dos elementos de manera simultánea.
El dispositivo, como explican los científicos en un estudio publicado en la revista Nature Neuroscience, permite transmitir los modos verbales y no verbales de comunicación en cuestión de segundos tras la intención del usuario.
Los investigadores señalan que uno de los retos para hacerlo es que frecuentemente las señales neuronales detrás de estos movimientos se cruzan. “Uno de los principales desafíos es desarrollar sistemas de decodificación que mantienen su precisión cuando se intentan comportamientos simultáneamente, no solo de forma aislada. Los patrones neuronales observados durante los comportamientos pueden diferir sustancialmente de cuando los comportamientos son intentados simultáneamente, lo que deteriora el rendimiento de los decodificadores entrenados solo en datos aislados”, se lee en el estudio.
Para el desarrollo de la tecnología se realizaron ensayos con tres pacientes, denominados bajo seudónimos. En el caso de Bravo-1r, se trata de un paciente que sufrió un derrame cerebral a los 20 años que lo dejó con parálisis. Por su parte, Bravo-3 es una mujer que también sufrió un derrame, y finalmente, también participó Bravo-6, quien fue diagnosticado con ELA, una enfermedad neurodegenerativa progresiva que daña las neuronas motoras del cerebro y la médula espinal. Con estos participantes se realizaron ejercicios para decodificar inventos de movimientos limitados; en total, se determinaron 10 frases y 10 gestos.
¿Cómo funciona el dispositivo?
Uno de los puntos a aclarar sobre este desarrollo de este dispositivo es que se trata aún de una prueba de concepto, al encontrarse en la fase 1 de experimentación. En línea con esto, la instalación de la interfaz requiere de una cirugía cerebral en la que se instalan 253 electrodos sobre la superficie del hemisferio izquierdo del cerebro.
Estos nodos cuentan con dos decodificadores que funcionan simultáneamente, uno encargado de traducir la actividad de frases y otro relacionado con gestos. Como explica Samantha Brosler, estudiante de doctorado en bioingeniería en la Universidad de California, en una entrevista con la revista Nature , la “interfaz abarca una superficie bastante amplia de la corteza sensoriomotora, por lo que puede captar señales relacionadas tanto con el habla como con los movimientos corporales”.
Además, se utilizó un método de inteligencia artificial para convertir la actividad cerebral en un texto que aparece en la pantalla, así como para hacer que un avatar animado personalizado se mueva.
Estos avatares fueron diseñados a gusto de cada participante, en los que se definió de manera conjunta su cara, cuerpo, ropa, así como el entorno virtual. Según se reporta en el estudio, en el caso de Bravo-6, este solo imaginaba los gestos, sin mover su cuerpo, lo cual era decodificado por el sistema.
Los científicos realizaron varias pruebas, en las que se detectaron varias fallas que se fueron puliendo en el caso de cada uno de los pacientes. En el caso de un paciente, se reportó una tasa de éxito del 100 %, mientras que en otro fue del 75 %. “Estos resultados representan un paso hacia sistemas neuroprotésicos unificados que combinen múltiples formas de comunicación, como el lenguaje hablado y los gestos corporales, para apoyar”, indican los autores del estudio.
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