Para aquellos con ELA avanzada (esclerosis lateral amiotrófica) o ciertos golpes del tronco encefálico, pueden ser lo que se conoce como “bloqueado”. En su mayoría están paralizados. Una punta de la carrera del tronco encefálico de la arteria basilar, por ejemplo, puede dejar uno solo capaz de mover los ojos. Muchos con ELA, mucho antes de llegar a este punto, pierden la capacidad de hablar debido a la debilidad de Bulbar: debilidad en la lengua y los músculos en su garganta.
La incapacidad resultante de comunicarse puede ser devastadora. Incluso las necesidades simples, como pedirle a alguien que se rascara la nariz o la reposicione en la cama, pueden ser laboriosas. Existen varios métodos para mejorar la comunicación. Para aquellos con cualquier control de manos restante, hay dispositivos de comunicación. Para aquellos con solo control ocular, hay sistemas de seguimiento ocular que pueden permitirles explicar sus mensajes. Stephen Hawking usó ese dispositivo, con la voz de la computadora reconocida como “su” voz. Estas técnicas son extremadamente útiles, pero también pueden ser lentas y laboriosas.
El objetivo final para tratar la incapacidad de comunicarse debido a alguna forma de parálisis, mientras que la mente aún se ahorra relativamente, es la interfaz de máquina cerebral (IMC). Una interfaz suficientemente robusta y entrenada podría permitir teóricamente a los pacientes simplemente pensar lo que quieren decir mientras la computadora “lee” sus pensamientos y los convierte en mensajes de texto o al habla.
Esta tecnología se remonta a 1970 con la primera investigación en animales. En 1998, el primer IMC invasivo se realizó en un humano con electrodos implantados en la superficie del cerebro. Esto permitió el control de un cursor en la pantalla de una computadora. La tecnología ha avanzado incrementalmente desde entonces, incluidos tres componentes principales: los electrodos que proporcionan la interfaz, el hardware de la computadora que ejecuta los algoritmos y el software de la computadora que interpreta las señales.
Una demostración reciente muestra dónde está actualmente la tecnología. Los investigadores de UC Davis Health han implantado un IMC en un paciente con ELA que ha perdido la capacidad de hablar. Con esa interfaz, pudieron capacitar al paciente y al software para producir un discurso de computadora en tiempo real en función de las intenciones del paciente con una precisión del 97%. Este es un logro sorprendente y podría cambiar la vida de aquellos con discapacidades similares.
Este avance también es, en mi opinión, más que incremental. He estado siguiendo esta tecnología de cerca durante las últimas dos décadas, y este logro está aproximadamente 15-20 años antes de que pensé que estaríamos basados en mi evaluación de hace aproximadamente 5 años. ¿Qué ha cambiado? En pocas palabras, ai.
La última cosecha de aplicaciones de inteligencia artificial o aprendizaje automático es muy bueno para encontrar patrones sutiles, como los patrones en señales eléctricas del cerebro de un paciente. Al agregar dicho aprendizaje automático a la mezcla, la tecnología BMI puede ser capacitada mucho más rápido y producir resultados mucho más rápidamente. El resultado, en este caso, es la comunicación basada en IMC en tiempo real. Esto simplemente no sería posible hoy sin IA.
Es importante tener en cuenta que este es un caso único, y hay algunas limitaciones, así que vayamos a algunos detalles. Primero, los electrodos se colocaron en el tejido cerebral, lo que significa que requirieron una cirugía invasiva. Utilizaron “256 electrodos intracorticales” en cuatro matrices en la corteza del motor. Entonces no estaban grabando su corteza de lenguaje, sino los músculos que pretendía moverse para hablar. Entonces, cuando intenta hablar (pero no puede debido a la parálisis muscular), el software interpreta las señales, determina las palabras que está tratando de decir y luego las habla. Debido a que había grabaciones de su voz antes del inicio de ALS, la computadora pudo hablar en su voz. Aquí están los resultados en detalle:
En el primer día de uso (25 días después de la cirugía), la neuroprotesis logró una precisión del 99.6% con un vocabulario de 50 palabras. La calibración de la neuroprótesis requirió 30 minutos de grabaciones corticales mientras el participante intentó hablar, seguido de un procesamiento posterior. El segundo día, después de 1,4 horas adicionales de entrenamiento del sistema, la neuroprótesis alcanzó una precisión del 90,2% utilizando un vocabulario de 125,000 palabras. Con más datos de entrenamiento, la neuroprótesis sostuvo una precisión del 97.5% durante un período de 8.4 meses después de la implantación quirúrgica, y el participante la usó para comunicarse en conversaciones a su propio ritmo a una tasa de aproximadamente 32 palabras por minuto durante más de 248 horas acumulativas.
Este es un período de entrenamiento increíblemente rápido para un IMC. Además, 32 palabras por minuto con una precisión del 97.5% es esencialmente una conversación normal (un poco en el lado lento, pero perfectamente razonable). Y, por supuesto, es probable que haya avances incrementales desde aquí.
La principal limitación son los electrodos intracorticales. Estos tienen una vida útil de 1-4 años. En algún momento dentro de este período, su función se degradará hasta que ya no sean funcionales. Las dos limitaciones principales son ligeros movimientos de los electrodos en su relación con el tejido cortical, y la formación de tejido cicatricial que aísla eléctricamente los electrodos.
Para la tecnología BMI actualmente hay una compensación entre la fidelidad por un lado y la longevidad e invasividad por el otro. En este estudio optaron por la máxima fidelidad. En otras palabras, cuanto más íntimamente se interactúen los electrodos con el cerebro, mejores serán las señales, pero más invasivo es el procedimiento y más corta ser la vida útil. Los electrodos intracorticales (incrustados en el tejido cerebral) dan las mejores señales, pero son las más invasivas, seguidas de la superficie cerebral, luego dentro del cráneo pero no tocando el tejido cerebral, seguido de electrodos del cuero cabelludo. También podría tener un procedimiento semi-invasivo para perforar agujeros en el cráneo debajo de los electrodos del cuero cabelludo, o incluso colocar los electrodos a través del cráneo pero no tocar el cerebro.
Una tecnología intrigante son los Stentros, que se colocan dentro de las venas dentro del cráneo, similar a los stents utilizados en cardiología. Pero estos stents son electrodos, que pueden acercarse al tejido cerebral dentro del cráneo, pero no están tocando el cerebro.
El investigador también está trabajando en electrodos de nanocables, que van dentro del tejido cerebral, pero la esperanza es que sean tan pequeños que no causen que se formen tejido cicatricial. También están desarrollando electrodos blandos que pueden moverse con el cerebro, lo que puede resolver ambos problemas técnicos, manteniendo una relación consistente con el tejido cerebral y no provocando inflamación y tejido cicatricial.
La tecnología de electrodos es ahora el principal factor limitante en las aplicaciones de IMC. Como demuestra este último estudio, el hardware de la computadora y el software habilitado para AI son altamente funcionales. Con señales suficientes de alta calidad, pueden aprender rápidamente e interpretar rápidamente esas señales para leer esencialmente las mentes de los pacientes en tiempo casi real.
Dos rutas potenciales hacia adelante incluyen mejorar aún más el software para que pueda conformarse con señales de calidad progresivamente más baja (pero menos invasivas). Si podemos desarrollar un sistema que funcione tan bien con los electrodos del cuero cabelludo (no estoy seguro de si esto es posible, pero si es así), esto hará que la tecnología sea mucho más accesible. O necesitamos hacer electrodos blandos que sean esencialmente permanentes. O necesitamos alguna combinación de los dos: mejorar la IA para que pueda superar los electrodos progresivamente menos invasivos. Personalmente, creo que los Stentrodes pueden ser el mejor compromiso, pero ya veremos.
En resumen, la tecnología de interfaz de máquina cerebral es una nueva área de medicina emocionante que recientemente se ha beneficiado de un gran impulso de funcionalidad debido a los desarrollos recientes en la IA. Es un ejemplo de lo que podemos hacer cuando invertimos en ciencias básicas e investigación biomédica.
