Nuevas técnicas que mejoran la interfaz cerebro-ordenador

Para que una interfaz cerebro-ordenador (BCI, por sus siglas en inglés) sea realmente útil para una persona con tetraplejia, debe estar lista siempre que sea necesaria, con la mínima intervención de un experto, incluida la primera vez que se usa. En un nuevo estudio en 'Journal of Neural Engineering', un grupo de investigadores de BrainGate demuestran nuevas técnicas que permitieron a tres participantes alcanzar el rendimiento máximo de BCI en tres minutos tras participar en un proceso sencillo y de un solo paso.

Un participante, "T5", un hombre de 63 años que nunca antes había usado un BCI, solo necesitó 37 segundos de tiempo de calibración antes de poder controlar el cursor de un ordenador para alcanzar los objetivos en una pantalla, simplemente imaginando usar su mano para mover un joystick.

El autor principal del estudio, David Brandman, investigador postdoctoral de Ingeniería en la Universidad de Brown, en Providence, Rhode Island, Estados Unidos, dice que, aunque algunas innovaciones adicionales ayudarán a llevar los BCI implantables como BrainGate hacia la disponibilidad clínica para los pacientes, este avance de calibración rápida e intuitiva es clave. A su juicio, podría permitir a los futuros usuarios y sus cuidadores usar el sistema mucho más rápido y mantenerlo calibrado a largo plazo.

"Hasta ahora, iniciar un tratamiento de BCI requería la supervisión de un técnico capacitado", explica Brandman, cuya investigación involucró a un equipo de científicos, ingenieros y médicos de BrainGate, que incluye a Brown, el Centro Médico para Asuntos de Veteranos de Providence (PVAMC, por sus siglas en inglés), el Hospital General de Massachusetts (MGH, por sus siglas en inglés) y las universidades 'Case Western Reserve' y de Stanford, todas ellas instituciones en Estados Unidos.

"Nuestros resultados sugieren que una vez que comencemos a registrar la corteza motora de nuestros usuarios podremos presionar el botón 'calibrar' y permitir al usuario desarrollar rápidamente un control del cursor intuitivo y de alta calidad", agrega Brandman. "Nuestro nuevo enfoque elimina la necesidad de supervisión técnica durante la calibración. Esto nos lleva un paso más cerca de llevar este sistema a personas que esperamos se beneficien de él", augura.

"En los últimos años, nuestro equipo ha demostrado que las personas con tetraplejia pueden usar BCI en investigación de BrainGate para obtener el control multidimensional de un brazo robótico, apuntar y hacer clic en la pantalla de un ordenador para escribir 39 caracteres más por minuto correctos, e incluso mover su propio brazo y mano otra vez, todo simplemente pensando en ese movimiento", señala el autor principal de este trabajo Leigh Hochberg, director del consorcio BrainGate y del ensayo clínico, profesor de Ingeniería en Brown y neurólogo de cuidados intensivos en MGH.

"Pero cada uno de estos logros requiere tiempo, no para entrenar al usuario, sino para entrenar al ordenador en la interpretación de la actividad neuronal que refleja los movimientos intencionales de la mano generados por nuestros usuarios. Tradicionalmente, esto había requerido muchos minutos de duración y creación extremadamente aburrida de un decodificador neuronal. Aquí, el usuario se dedica inmediatamente a construir ese decodificador y puede ver que el control del cursor evoluciona a veces incluso en los primeros 30 segundos y continúa mejorando en solo tres minutos. Ver a nuestros participantes hacer esto ha sido realmente emocionante", destaca el también director del Centro de Investigación y Desarrollo de la Rehabilitación para la Neurorestauración y la Neurotecnología en PVAMC.

Rápida calibración del sistema

El documento muestra que, sin comprometer el rendimiento del control del cursor, el nuevo proceso de calibración elimina varios pasos y aproximadamente ocho minutos de tiempo en comparación con el método de calibración tradicional. En ese enfoque anterior, los participantes en el ensayo trabajaron de forma interactiva y explícita a través de intentos de adquisición de objetivos, mientras que un técnico de investigación clínica capacitado monitoreó y actualizó el software.

El nuevo software decodificador, según Brandman, emplea algoritmos de aprendizaje estadísticos, lo que permite que el sistema BCI aprenda más rápidamente qué señales neuronales registradas por los implantes en la corteza motora del cerebro están comunicando la intención de los usuarios de mover los brazos y las manos. Este aprendizaje más rápido permitió al equipo optimizar la calibración.

Básicamente, todos los participantes tenían que imaginar mover un cursor desde el centro de un círculo de ocho objetivos a cualquier objetivo que se iluminara con un color diferente. Esperar un momento sobre el objetivo fue suficiente para indicar la selección. Aproximadamente durante el primer minuto, según muestran los datos del estudio, el control del cursor fue errático, como lo indican los caminos vacilantes desde el centro hasta el objetivo. Pero en el segundo minuto, las vías que los participantes localizaron se habían vuelto mucho más rectas.