Efrén Díaz

Los movimientos del cuerpo humano se originan por la actividad cerebral en el Sistema Nervioso Central (SNC), el cual transmite los comandos de la médula espinal a los nervios periféricos hasta llegar a los músculos. Sin embargo, esa comunicación se puede interrumpir por un accidente donde se produce daño a la médula espinal o tras sufrir un evento vascular cerebral, impidiendo a la persona el movimiento de uno o más de sus miembros.

Gracias a la plasticidad del SNC es posible recuperar el control del movimiento de los miembros en personas parapléjicas mediante terapias de rehabilitación neuromuscular. Sin embargo, acelerar este proceso es una tarea en la que se han concentrado científicos adscritos al Departamento de Control Automático del Cinvestav, quienes desarrollan una Interfaz Cerebro Computadora (BCI por sus siglas en inglés), que permita extraer el pensamiento del paciente cuando imagina el movimiento de su extremidad y utilizarlo en el control de un dispositivo robótico (órtesis o exoesqueleto) para que éste realice el movimiento imaginado.

Una interfaz funciona como un intermediario entre dos entidades, en este caso entre la actividad cerebral que se activa para producir, imaginar o intentar un movimiento y un dispositivo robótico. “En el proceso creamos un canal de comunicación alternativo entre ellos para producir movimiento”, señaló Benjamín Domínguez Castelazo, miembro del equipo de investigación encabezado por Juan Manuel Ibarra Zannatha.

La BCI permite leer las señales producidas por la actividad del cerebro, las cuales se procesan en una computadora a fin de analizarlas e intentar extraer aquellas que corresponden a la imaginación o pensamiento de cierto movimiento. De esta ma¬nera es posible controlar un dispositivo robótico capaz de producir la acción imaginada de las extremidades; puede tratarse de un brazo que ayude al movimiento, uno que lo reemplace o el control de una silla de ruedas, por ejemplo.

Cuando alguien mueve sus extremidades, brazos o piernas, el cerebro produce una actividad correlacionada a esta acción, y es detectable por electroencefalografía (EEG); dichas señales correlacionadas también se producen cuando la persona imagina que va a mover sus extremidades o intenta hacerlo antes de realizar el movimiento, lo que mediante la interfaz se puede aprovechar para hacer mover una prótesis.

De acuerdo con Domínguez Castelazo, la interface sirve en pacientes que han perdido la movilidad por alguna enfermedad. De hecho, el equipo de investigación del Instituto Nacional de Rehabilitación (INR) ha realizado pruebas exitosas en personas con daño en un hemisferio del cerebro.

Este método, que sirve como herramienta de rehabilitación, no es invasivo, ya que se trabaja con cascos de EEG, colocados en los sujetos para medir la actividad cerebral. Las señales se procesan y analizan en una computadora, y ahí se generan los comandos para un dispositivo robótico. Como el paciente puede controlar directamente el dispositivo de manera natural, la plasticidad del SNC permite recuperar el movimiento.

El desarrollo de la interfaz consta de cinco etapas generales: adquisición, preprocesamiento, extracción de características, clasificación y control de dispositivo; luego de la adquisición, las demás etapas se desarrollan en la computadora.

En la etapa de adquisición hay una lectura de las señales cerebrales mediante encefalografía, donde se pide al paciente imaginar algunos movimientos; después viene el procesamiento de la señal, sigue su filtrado para transformarla en frecuencia y eliminar los ruidos (otros movimientos) para conseguir una señal con características particulares.

La etapa de extracción de características consiste en tomar lo representativo de la señal mediante algoritmos computacionales con el objetivo de clasificarla y determinar si la generación del movimiento es para un miembro izquierdo o derecho y finalmente llegar al control del dispositivo robótico de acuerdo a la necesidad de la persona.

El diseño de una BCI aplica áreas como la neurofisiología, procesamiento de señales, aprendizaje estadístico, machine learning, teoría de control y robótica; de las cuales se toman teorías, técnicas y herramientas.

En esta línea de investigación colaboran tres entidades: el Cinvestav, a través del trabajo de Benjamín Domínguez y Juan Manuel Ibarra, del Departamento de Control Automático, quienes diseñan la innovación tecnológica; Jessica Cantillo del INR, quien trabaja con pacientes que usan la interface cerebro computadora para su rehabilitación, y la empresa española BitBrain Technologies, con Luis Montesano, quien asesora parte de los procesos científicos.

El proyecto se encuentra en fase de investigación, pero los resultados han sido prometedores en cada una de las instituciones participantes y su trabajo en conjunto permitirá, en el corto plazo, tener avances significativos en terapias de rehabilitación que involucren el uso de una Interfaz Cerebro Computadora.

Fuente: Revista Avance y Perspectiva