Cómo controlar una prótesis con la mente

La automática y la robótica están posibilitando la realización de tareas en modo asistido con ayuda de dispositivos auxiliares avanzados, incidiendo especialmente en el apoyo a las funciones biomecánicas personales realizadas mediante las extremidades. superiores e inferiores, esto es, la manipulación y la movilidad. De estos sistemas robóticos, un primer grupo se destina a compensar estas funciones naturales, bien reforzando los miembros debilitados, mediante ortesis o exoesqueletos, o bien remplazando miembros amputados con el uso de prótesis. Un segundo grupo lo forman los sistemas alternativos especificados para los casos en los que no es posible llevar a cabo estas compensaciones (por ejemplo sillas de ruedas avanzadas) y, finalmente, un tercer y un cuarto grupo se orientan a los procesos de restauración de las facultades naturales mediante robots y exoesqueletos de rehabilitación. En la siguiente noticia se va a tratar el primer grupo:

Nuevas interfaces cerebro-máquina que se aprovechan de la plasticidad del cerebro puede permitir a la gente para controlar la prótesis de forma natural Imagine una pieza de tecnología que le permiten controlar un aparato con sólo pensar en ello. Mucha gente, resulta que sólo han soñado con este sistema, que durante décadas ha disparado la imaginación de los científicos, ingenieros, y los autores de ciencia ficción. Es fácil ver por qué: Al transformar el pensamiento en acción, una interfaz cerebro-máquina podía permitir que personas paralizadas dispositivos de control tales como sillas de ruedas, prótesis o equipos. Más lejos en el futuro, en el ámbito de escritores de ciencia ficción, es posible imaginar cosas verdaderamente extraordinarias, como los implantes cerebrales que permitan a las personas para aumentar sus funciones sensoriales, motoras y capacidades cognitivas.

Los implantes cerebrales se refieren a la otra forma de registrar la actividad cerebral de las personas que es mediante técnicas invasivas, que al contrario que en las no invasivas que describí en el artículo anterior, la medición se realiza directamente desde el cerebro del usuario, con lo que es necesario realizar una intervención quirúrgica. El sensor puede penetrar el córtex cerebral de forma que mide la actividad eléctrica de neuronas individuales, o bien, puede colocarse en la superfície del cortex (La corteza cerebral es el manto de tejido nervioso que cubre la superficie de los hemisferios cerebrales, alcanzando su máximo desarrollo en los primates. Es aquí donde ocurre la percepción, la imaginación, el pensamiento, el juicio y la decisión) para medir la actividad eléctrica de grupos de neuronas. La señal obtenida es muy nítida como consecuencia de tomar las medidas directamente desde el cerebro aunque debido a los riesgos que supone la intervención y también a consideraciones éticas, la mayor parte de las investigaciones con aplicaciones en rehabilitación se realizan con animales (como en monos o ratas). La bio-compatibilidad, la fiabilidad del sistema de registro utilizado por las sondas disponibles en la actualidad también se ve comprometida por la presión continua de una rutina diaria que incluye los cables externos y de la conexión y desconexión de la cabeza externa-etapas. Estas operaciones conllevan un riesgo de causar daño a los tejidos, sangrado e infección del cerebro.

Esa fusión de la mente y la máquina de repente parecía un poco menos descabellada en 1999, cuando John Chapin, Miguel Nicolelis y sus colegas en la Escuela de Medicina de la MCP Hahnemann, en Filadelfia, y la Universidad de Duke, en Durham, Carolina del Norte, informó que las ratas en su laboratorio había controlado un simple dispositivo robótico con la actividad del cerebro solamente . Al principio, cuando los animales tenían sed, que tuvieron que utilizar sus patas para presionar una palanca, por lo tanto la activación de un brazo robótico que llevó a una paja cerca de la boca. Pero después de recibir un implante de cerebro que registra e interpreta la actividad en las cortezas de sus motores, los animales sólo podía pensar en presionar la palanca y el brazo robótico de inmediato les daría un sorbo de agua. De repente, una práctica interfaz máquina-cerebro, o IMC , parecía posible. Las implicaciones son enormes para las personas que, debido a la parálisis causada por la médula espinal o daño cerebral, les resulta difícil o imposible de mover sus extremidades superiores o inferiores. Sólo en los Estados Unidos, más de 5,5 millones de personas padecen estas formas de parálisis, de acuerdo con el Christopher y Dana Reeve Foundation . A partir del 2000, los investigadores comenzaron a revelar una prueba de concepto de sistemas que demostraron cómo las ratas, monos y los seres humanos podían controlar los cursores de ordenador y las prótesis robóticas en tiempo real utilizando las señales del cerebro. Los sistemas de índice de masa corporal también han revelado nuevas formas de estudiar cómo el cerebro aprende y se adapta, que a su vez han ayudado a mejorar el diseño de índice de masa corporal.

Un IMC de hoy diseñada para los estudios experimentales y clínicos se puede traducir en bruto en señales neuronales en comandos de motor que reproducen el brazo de alcanzar y agarrar la mano los movimientos en actuadores artificial. Los dispositivos deben ser aceptados por los pacientes, los dispositivos de IMC también tienen que actuar de la misma manera y sentir lo mismo que los miembros de los sujetos propios. En la prótesis todavía hay detalles de este sistema que tienen que ser resueltos a través de las investigaciones futuras, el IMC para el consumo humano en aplicaciones clínicas debe ser infiltrado en el cuerpo del paciente tanto como sea posible. La prótesis no sólo debe tener la funcionalidad del brazo humano en términos de potencia y la precisión de los actuadores, también debe estar equipado con los sensores del tacto y la posición de las señales para que se pueda transmitir de nuevo al cerebro del sujeto.

Pero a pesar de todos los avances, todavía estamos muy lejos de una realidad fiable, sofisticado y de larga duración índice de masa corporal que podría mejorar radicalmente la vida de las personas con discapacidad física, y mucho menos uno que podría dejarte ver el espectro infrarrojo o descargar las entradas de Wikipedia directamente en la corteza cerebral . Los investigadores de todo el mundo todavía están luchando para resolver los problemas más básicos y críticos, que incluyen el mantenimiento de los implantes de trabajo de forma fiable en el interior del cerebro y que los hace capaces de controlar complejas prótesis robóticas que son útiles para las actividades diarias. A riesgo de perder su credibilidad, el campo, necesita transformar los sistemas de índice de masa corporal a partir de prototipos de una especie en la tecnología probada clínicamente, como marcapasos (impulsa artificial y rítmicamente el corazón manteniendo un ritmo y frecuencia adecuados) e implantes cocleares (para estimular el nervio auditivo). Es hora de un nuevo enfoque al diseño de índice de masa corporal. En mi laboratorio de la Universidad de California en Berkeley , que se han concentrado en una sola pieza crucial del rompecabezas que nos sentimos no se encuentra en el enfoque estándar de hoy: cómo hacer que el cerebro se adapte a una prótesis, asimilando como si se tratara de un parte natural del cuerpo. La mayoría de la investigación actual se centra en los implantes que se conectan con los circuitos neuronales específicos, conocidos como los mapas de la corteza motora. Con tal sistema, si usted quiere controlar una prótesis de brazo, intenta tocar el mapa cortical asociada con el brazo humano. Pero, ¿es eso realmente necesario? Nuestra investigación ha sugerido lo contrario: que para operar un brazo robótico puede que no necesite usar el mapa cortical que controla el brazo de una persona. ¿Por qué no? Debido a que el cerebro de esa persona es aparentemente capaz de desarrollar un circuito neural dedicado, llamado una memoria de motor, para controlar un dispositivo virtual o brazo robótico de una manera similar a la manera que crea tales memorias para innumerables otros movimientos y actividades de la vida. Para nuestra sorpresa, los experimentos demostraron que aprender a controlar un dispositivo sin cuerpo es, por su cerebro, no muy diferente de aprender a esquiar o para usar una raqueta de tenis. Es esta extraordinaria plasticidad del cerebro, en nuestra opinión, que los investigadores deben aprovechar para marcar el comienzo de una nueva ola de descubrimientos índice de masa corporal que finalmente se cumplan las promesas de esta tecnología.

Como se puede ver hay distintas formas de llegar al mismo fin: ayudar a las personas a acercarse más a su vida anterior a la amputación de un miembro, de ellas se estudiaran y se sacará lo mejor para llegar al fin deseado. En este caso, el paradigma más complejo lo constituye la prótesis de mano, dando lugar desde hace tiempo a estudios sobre las formas de agarre, los tipos de prensión y la realimentación ante el deslizamiento, entre otros. En la prótesis de mano, además de resolver de forma eficiente los problemas mecánicos de un buen número de articulaciones, es preciso implementar un sistema eficiente de interacción con el humano, dadas las numerosas modalidades cinemáticas y cinéticas correspondientes a los diferentes modos de agarre. Una solución no invasiva es utilizar las señales electromiográficas EMG generadas ya sea por el muñón residual ya por músculos de otro órgano distinto. Por ejemplo una solución posible para resolver la exigencia de un alto número de comandos es utilizando un solo canal EMG, el dispositivo MANUS-HAND, que incorpora una lógica ternaria, operativa y de fácil uso, que está compuesta por palabras de tres “bits” correspondientes a tres niveles (0, 1 y 2) de contracción muscular. Se consigue así generar hasta 18 comandos diferentes para los cincos modos de agarre definidos que cubren más del 90% de las necesidades de agarre. Permite además ejecutar diferentes niveles de fuerza en los tres dedos activos y la muñeca, estando dotada esta de un motor piezoeléctrico de muy bajo ruido. Los dedos activos incorporan sensores de efecto Hall para el control del deslizamiento y de la fuerza de prensión, con realimentación háptica (todo aquello referido al contacto, conjunto de sensaciones no visuales y no auditivas que experimenta un individuo) sobre el usuario todo gobernado por el cerebro.