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¿Pueden las máquinas leer nuestra mente?

Autor: Muy Interesante

Los dispositivos que leen señales del cerebro prometen restaurar la comunicación y la autonomía a aquellos que han perdido estas capacidades debido a lesiones o enfermedades.

Esta tecnología de lectura cerebral se encuentra en una etapa de rápido desarrollo, y su potencial para mejorar la calidad de vida es inmenso. Sin embargo, también plantea preguntas importantes sobre la ética, la privacidad y la autonomía, que deben ser cuidadosamente consideradas a medida que avanzamos hacia un futuro donde nuestras mentes y máquinas estén cada vez más entrelazadas.

El corazón de esta tecnología está en una interfaz cerebro-computadora, BCI, un dispositivo que puede encontrarse en dos versiones:

  • BCIs externas (en el cráneo, sin contacto directo con el cerebro): el ecosistema comercial de BCIs no implantables está creciendo con promesas de mejorar la salud mental, la productividad, el sueño y la interacción con computadoras. Estos dispositivos miden la actividad cerebral con una resolución mucho menor, pero aún así tienen el potencial de transformar la manera en que interactuamos con la tecnología y, en última instancia, con nosotros mismos.
  • BCIs implantables (en contacto con el cerebro): ofrecen una resolución y precisión mucho mayores que los dispositivos externos, aunque conllevan riesgos significativos como lesiones cerebrales e infecciones.

¿Pueden las máquinas ya leer nuestra mente? Foto: Istock

Pero antes de explicar los avances en este sector, veamos algunos casos de uso.

  • Ann: tras sufrir un accidente cerebrovascular que la dejó paralizada y sin habla, Ann fue parte de un estudio pionero en la Universidad de California, San Francisco. Se le implantó una matriz de electrodos sobre las regiones del cerebro que controlaban el habla y los movimientos faciales. Los investigadores pudieron interpretar su intención de palabras y, utilizando la BCI, permitieron que un avatar hablara en su voz, restableciendo su capacidad de comunicarse. Llegaron a las 78 palabras por minuto, y creen que pueden llegar a las 150.
  • Johnny Ray: fue uno de los primeros receptores de un implante cerebral después de sufrir un derrame cerebral. En 1998, recibió un implante que le permitió aprender a mover un cursor en una pantalla de computadora con su pensamiento, abriendo nuevos caminos en la comunicación asistida por BCI.
  • Matthew Nagle: tetrapléjico después de una puñalada, fue implantado con el sistema BrainGate en 2004. Esto le permitió controlar un cursor en pantalla y realizar acciones simples como abrir correos electrónicos y jugar videojuegos utilizando solo sus pensamientos.
  • Ian Burkhart: paralizado en un accidente de buceo, participó en un estudio en 2014 donde una BCI implantada en su cerebro le permitió recuperar el control de su mano y dedos. Esto se logró mediante la decodificación de sus intenciones de movimiento y el envío de esas señales a un manguito estimulante en su brazo.

Son solo algunos de los muchos casos existentes (hay unos 50 en todo el mundo), pero ya ayudan a entender cómo esta tecnología puede cambiar nuestro futuro.

Investigaciones actuales

Los avances en la investigación de interfaces cerebro-computadora (BCIs) están liderados por pioneros que están explorando nuevos territorios en la neurociencia y la tecnología médica. Estos investigadores están al frente de una revolución que promete cambiar la manera en que entendemos y tratamos las limitaciones humanas relacionadas con diversas afecciones neurológicas.

El Dr. Edward Chang, un neurocirujano de la Universidad de California en San Francisco, se ha convertido en un nombre destacado en el campo de las BCIs debido a su innovador trabajo con pacientes como Ann, mencionada anteriormente. El enfoque de Chang se centra en interpretar la actividad cerebral relacionada con el habla y convertirla en comunicación audible. Su trabajo no solo ha empujado los límites de lo que se creía posible en términos de asistencia a pacientes con impedimentos de comunicación, sino que también ha proporcionado información crucial sobre la neurofisiología del lenguaje y la motricidad.

El enfoque de Chang en la colocación de electrodos sobre áreas específicas del cerebro y el uso de algoritmos avanzados de aprendizaje automático para decodificar los patrones de actividad neuronal ha marcado un hito en la efectividad de las BCIs. Su capacidad para restaurar una forma de comunicación para personas que han estado sin voz durante años no solo es una proeza técnica, sino también una mejora significativa en la calidad de vida de los pacientes.

Otros estudios recientes han demostrado no solo un incremento en la velocidad de decodificación de la actividad cerebral, sino también mejoras en la precisión y la fluidez con la que estas interfaces pueden traducir pensamientos en acciones. Investigaciones paralelas han creado puentes digitales entre el cerebro y la médula espinal, permitiendo a personas paralizadas recuperar ciertos grados de movilidad. Estos avances están superando las barreras previamente insuperables entre el cerebro humano y las máquinas.

El Dr. Chang anticipa que en los próximos cinco años veremos una transición de los principios de prueba a nuevas terapias disponibles comercialmente. Esta visión se apoya en la evolución acelerada de la tecnología y la creciente comprensión de la neurofisiología.

Cómo funciona la tecnología de BCIs

Las BCIs funcionan mediante la captura y el análisis de señales del cerebro. Estas señales son patrones de actividad eléctrica que resultan del disparo de neuronas. Los dispositivos de BCI detectan esta actividad y la utilizan para inferir intenciones o estados mentales que luego pueden convertirse en comandos para controlar una computadora u otro dispositivo electrónico.

El proceso generalmente comienza con la adquisición de señales a través de electrodos que pueden estar en contacto directo con el tejido cerebral o colocados sobre el cuero cabelludo. Luego, las señales son amplificadas y filtradas para eliminar ruido. Después de la adquisición, algoritmos avanzados de procesamiento de señales y aprendizaje automático interpretan las señales, traduciéndolas en comandos o información útil. Este proceso de decodificación es fundamental, ya que determina cómo la intención del usuario se traduce en acción.

Diferencias entre BCIs implantables y dispositivos portátiles

Como comentaba al principio, las BCIs se clasifican generalmente en dos categorías: implantables y no implantables (o portátiles).

Veamos las características de cada tipo:

BCIs Implantables:

  • Precisión: los dispositivos implantables, que se insertan quirúrgicamente, están en contacto directo con el tejido cerebral, proporcionando una señal más clara y precisa.
  • Riesgos: debido a su naturaleza invasiva, conllevan riesgos significativos, como infección o rechazo del implante.
  • Uso: están diseñados principalmente para uso médico, como en pacientes con lesiones de la médula espinal o enfermedades neurodegenerativas.
  • Costo y accesibilidad: son significativamente más costosos y requieren un equipo médico especializado para su implantación y mantenimiento.

Dispositivos portátiles (no implantables):

  • Precisión: estos dispositivos, como los que utilizan electroencefalografía (EEG), capturan señales a través del cuero cabelludo. Las señales son menos precisas debido a la interferencia de los tejidos y huesos del cráneo.
  • Seguridad: tienen menos riesgos que los implantables, con un perfil de seguridad comparable al de los dispositivos electrónicos de consumo.
  • Uso: tienen una variedad de aplicaciones, desde el monitoreo del sueño y la meditación hasta posibles aplicaciones en juegos y tecnología de consumo.
  • Costo y accesibilidad: son más asequibles y accesibles para el consumidor promedio.

Mientras que las BCIs implantables son poderosas herramientas para investigaciones clínicas y terapéuticas avanzadas, los dispositivos portátiles ofrecen una gama más amplia de aplicaciones potenciales, aunque con limitaciones en la precisión y la granularidad de los datos que pueden recoger. Ambos tipos de BCIs están evolucionando rápidamente, con mejoras continuas en la precisión, la usabilidad y las aplicaciones.

Empresas que están trabajando en el sector

Varias empresas están liderando el camino en la innovación de BCIs implantables, cada una con sus propios enfoques únicos y tecnologías patentadas.

  • Neuralink: fundada por Elon Musk, está desarrollando hilos flexibles que contienen múltiples electrodos para una implantación más profunda en el tejido cerebral, lo que podría permitir una captura más detallada de la actividad neuronal.
  • Synchron: en lugar de electrodos rígidos o hilos, Synchron utiliza un enfoque menos invasivo con su dispositivo stentrode, que se inserta a través de los vasos sanguíneos para posicionarse cerca del córtex motor y capturar intenciones de movimiento.
  • Blackrock Neurotech: esta compañía ofrece arrays de microelectrodos que penetran en la corteza cerebral para grabar desde neuronas individuales, proporcionando una resolución muy alta en la señal neuronal.
  • Paradromics: está trabajando en arrays de electrodos de alta densidad que también penetran en la corteza, lo que permite una captura de datos de alta fidelidad.
  • Precision Neuroscience: se centra en una colocación menos invasiva de electrodos, buscando minimizar el daño al tejido cerebral durante la implantación y posiblemente ofreciendo una solución más segura a largo plazo.

Estas empresas están mejorando la tecnología de los electrodos y la precisión de las señales, al mismo tiempo que están innovando en la manera de procesar y utilizar la información recopilada por los implantes. La integración de algoritmos de aprendizaje automático y procesamiento de señales avanzado está permitiendo una interpretación más rápida y precisa de la actividad cerebral.

Consideraciones éticas y de seguridad

La incursión de tecnologías avanzadas en el dominio de la neurociencia plantea una serie de consideraciones éticas y de seguridad que son esenciales para el desarrollo responsable de las interfaces cerebro-computadora (BCIs). A medida que empresas como Neuralink entran en el espacio de las BCIs, los desafíos de comercialización y la necesidad de regulaciones internacionales se hacen más evidentes.

Neuralink, la empresa de neurotecnología fundada por el empresario Elon Musk, ha llamado la atención tanto por sus ambiciones tecnológicas como por las cuestiones éticas que sus objetivos suscitan. Al invitar a personas con parálisis a ser los primeros receptores de sus BCIs implantables, Neuralink ha traído el debate ético al primer plano. Cuestiones como el consentimiento informado, la privacidad de los datos cerebrales y la autonomía personal se vuelven críticas cuando se considera la posibilidad de acceder y decodificar los pensamientos y movimientos de un individuo.

Y es que la comercialización de BCIs presenta desafíos únicos. A diferencia de los dispositivos médicos tradicionales, las BCIs implican una interacción directa con el tejido cerebral, lo que eleva los riesgos de seguridad como lesiones cerebrales e infecciones. Por otro lado, para que las BCIs sean viables comercialmente, deben ser robustas, confiables y seguras a escala, lo que requiere una ingeniería sofisticada y una regulación cuidadosa. Los sistemas personalizados para individuos tendrán que evolucionar hacia soluciones que puedan ser producidas en masa y que ofrezcan estandarización sin comprometer la personalización necesaria para tratar diversas condiciones neurológicas.

Ante estos avances, organismos internacionales como la UNESCO están considerando desarrollar directrices y recomendaciones de política internacional para el uso de la tecnología neurotecnológica. Estas iniciativas buscan establecer un marco que guíe el desarrollo y uso de las BCIs, equilibrando el enorme potencial terapéutico con los derechos y la seguridad de los individuos. Las recomendaciones apuntan hacia la protección de la privacidad cerebral, la integridad personal y la prevención de la discriminación basada en los datos neurales.

Referencias:

  • Drew L. The rise of brain-reading technology: what you need to know. Nature. 2023 Nov;623(7986):241-243. doi: 10.1038/d41586-023-03423-6. PMID: 37938700.
  • Yadollahpour, Ali & Abdolhossein, Bagdeli. (2014). Brain Computer Interface: Principles, Recent Advances and Clinical Challenges. Orient. J. Comp. Sci. & Technol.. 7. 425-442.

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