El profesor de Ingeniería Eléctrica y Neurociencia en la Universidad de California Berkeley (EEUU) y fundador de iota Biosciences, José Carmena, explica al comienzo de su intervención en Redit Summit 2023, que “en mi laboratorio en Berkeley en los últimos 18 años hemos trabajado en las bases neurales”, es decir, en averiguar “cómo el cerebro aprende a controlar dispositivos, vía mecanismos de plasticidad, y cómo podemos conectar ese proceso con la parte artificial para crear sinergias que le permitan hacerlo más rápidamente”.
El siguiente paso, anuncia, consistirá en proveer a la sociedad de curas para otras enfermedades, no solo las neurológicas, tratamientos basados en estos mismos principios y en los desarrollos tecnológicos asociados a ellos. La conexión cerebro-máquina, la neuroingeniería, sirve de marco argumental para su ponencia, por tanto.
La forma no invasiva de extraer información del cerebro consiste en “colocar un sistema de electrodos en el cuero cabelludo, en la corteza cerebral o en otras estructuras del cerebro, para registrar la actividad de cientos y miles de neuronas”, apunta José Carmona. “Esta información llega a un algoritmo matemático de decodificación o redes neuronales” que, en la mayoría de los casos, responde a un esquema de “aprendizaje supervisado, es decir, el modelo se entrena con distintos ejemplos de señales y con lo que representan”.
En el caso del sistema motor, esos algoritmos “pueden representar lo que alguien está pensando acerca de dónde mover el brazo”. Es la traducción del pensamiento en acción. “Tuve la suerte de estar en uno de los primeros laboratorios en Estados Unidos en este campo”, continúa José Carmena. Y en las pantallas del Auditorio Rojo de L’Oceanogràfic de València aparecen varios vídeos en los que monos sentados aprenden a usar videojuegos con el pensamiento.
“El estudio demostró que estos animales aprenden con la práctica y cada vez lo hacen mejor. Al tener la retroalimentación o el feedback visual sobre cómo lo está haciendo en cada ensayo, el cerebro puede mejorar y reducir el error vía mecanismos de plasticidad neuronal”, afirma el investigador valenciano.
Hoy en día, existen varios problemas fundamentales para el desarrollo de estas tecnologías. Por un lado, “los electrodos, el implante que deben llevar los pacientes, tiene que ser mucho más pequeño” y, sobre todo, “tiene que durar al menos una década o más”. Hay que resolver ambos problemas, pero son “simples” comparados con el del “tejido que se genera alrededor de un electrodo”, del grosor de un pelo.
Unas semanas después de implantado, se extrae el electrodo y se hace una histología del tejido formado en torno a él, “que es el cerebro protegiéndose a sí mismo de un elemento invasor”, explica. “Ese tejido, al final, degrada la capacidad del electrodo y éste pierde la posibilidad de registrar señales”.
Problemas en los que innovar
“Es un problema realmente de ciencia de materiales y se va a resolver. Ahora hay muchísima más gente trabajando en él que hace 20 años, de alguna forma simboliza una de las dos categorías que explican por qué no está ya disponible la tecnología”. Responde bien a la pregunta: “¿Cuáles son los problemas fundamentales en los que hay que innovar?”, dice.
Para resolverlo, en la Universidad en California en Berkeley, “desarrollamos una nueva tecnología que llamamos Neural Dust que permite una miniaturización extrema de estos implantes”. Según descubrieron, “se basa en explotar la física: el ultrasonido penetra muy bien por los órganos, porque somos como una bolsa de agua, por decirlo de alguna forma”. La radiofrecuencia, en cambio “necesita más energía y antenas más grandes”.
“Puedes ubicar un cristal pequeño dentro del cuerpo que recibe el ultrasonido emitido desde el exterior y se energiza, transfiriendo energía a su vez al implante que puede estar sensorizando a su vez algún tipo de señal, como el nivel de oxígeno o la presión arterial, lo que uno quiera, también la actividad eléctrica en algún nervio o en alguna neurona. En el eco de vuelta se puede codificar información y la podemos leer, de modo que utilizando ultrasonidos obtenemos, sin baterías y sin cables, la posibilidad de enviar energía y recibir información de vuelta”, relata.
A partir del principio de esta tecnología “se están desarrollando aplicaciones en el cuerpo humano, en el área que se conoce como Electronic for Medicine, que va más allá del cerebro. Se puede aplicar encima de nervios o órganos, para sensorizar información, un biomarcador importante, por ejemplo”.
Según dice, “es muy prometedor ver a pacientes con falta de movilidad completa, ya sea por una lesión en médula o por un ictus, aprendiendo a controlar los brazos robóticos para llevarse una botella de agua a la boca. Eso demuestra muy bien la capacidad de estas tecnologías”. No obstante “faltan cosas, más feedback de la información táctil de ese actuador para poder hacer que el control sea más natural al paciente”.
Toda esa información se puede codificar de vuelta al cerebro, “estimulando eléctricamente ciertas neuronas y haciendo que aprenda a interpretar esas señales”, para enseñarse, a su vez, “a controlar estos dispositivos”. José Carmena habla de “una memoria motora”, similar a la que utilizamos para conducir el coche, tocar un instrumento o a hacer un deporte, “cualquier tarea que exija habilidad y que vía la práctica se va mejorando hasta que llega un momento que sale de forma automática”.
“Esa desteridad, esa habilidad de poder hacer eso ipso facto, existe también para cosas que no son parte de lo que es el esquema del cuerpo humano de uno, o sea, también para un actuador externo. Esa es una parte muy profunda que demuestra los límites de la plasticidad del cerebro, que son enormes. Puede incorporar nuevos miembros, en este caso artificiales, a su representación”, señala el investigador valenciano.
Avances en inteligencia artificial
La oportunidad que se abre consiste en aprovechar “los avances en inteligencia artificial y en estos modelos en tándem con el cerebro. Tenemos dos aprendices: el cerebro y el algoritmo, y se trata básicamente de explotar los dos mecanismos, pero sin que se convierta en una lucha en la que el cerebro está continuamente tratando de aprender lo mismo que está aprendiendo y cambiando a la vez el algoritmo”, porque entonces “uno persigue al otro”.
“Hay formas de entregar estos modelos y luego, digamos, congelar”: dejar que el cerebro aprenda gracias a los mecanismos de plasticidad y adaptar en tiempo real el modelo matemático para acelerar ese aprendizaje y aumentar el funcionamiento. “Es un campo que intenta explotar los dos sistemas de aprendizaje, natural y artificial, que son distintos y tienen constantes de tiempo diferentes”.
Carmena cree que “con los avances en inteligencia artificial se va a acelerar todavía más el nivel de control”. En el caso de “pacientes con parálisis completa, con un simulador en la columna y con un implante en el cerebro que lee la intención de movimiento, haciendo efectivamente un by pass de la lesión, podrán andar y recordar el movimiento en distintos modos, incluso subiendo escaleras”.
Otro ámbito que se abre, utilizando los mismos principios, es “la decodificación del habla como tarea motora. Cuando el paciente está pensando qué quiere decir, implantando en otras áreas del cerebro más relacionadas con el habla, se puede decodificar y hacer que pueda mandar las señales a un sintetizador de voz, y también incluso vía un avatar que además de forma gráfica interaccione”.
Nuevos caminos se abren
“Son dos ejemplos muy prometedores de esta tecnología”, sentencia José Carmena. “¿Hacia dónde vamos con esto? Uno de los últimos estudios que hicimos en mi laboratorio era intentar ver si se aplicaban estos principios de forma completamente no invasiva, registrando actividad muscular, en vez de neuronas dentro del cerebro, con un brazalete en la muñeca”.
Su equipo descubrió que el cerebro “realmente puede explotar esos mismos mecanismos de aprendizaje y crear nuevas dimensiones de control” utilizando la unidad de representación más pequeña en los músculos, como grados de libertad. De ese modo se puede disponer de tecnologías para interaccionar en el metaverso y en escenarios digitales, donde hay mucha más posibilidad de acción que en el ordenador”.
“Este es un tema de actualidad muy importante, no solo en el ámbito médico, sino para las tecnologías de interacción con dispositivos como el teléfono móvil”, y augura una progresiva aparición de aplicaciones “en forma de auriculares y brazaletes, cosas que no requieren ningún tipo de cirugía o procedimiento”.
Se están abordando “las enfermedades de redes en el cerebro, que requieren sensorizar en muchos nodos distintos para poder decodificar el biomarcador que determine cuándo estimular en un sitio preciso. Se conocen algunos donde se puede aliviar los síntomas de depresión, por ejemplo, o de otras enfermedades relacionadas con la psiquiatría”.
Investigadores de la Universidad de California en San Francisco son pioneros en la realización de estudios para “trasladar el mismo concepto del sistema motor a las enfermedades mentales, como alternativa a la industria farmacéutica”.
Por último, el neurocientífico valenciano anuncia “que está a punto de firmarse la iniciativa de Centro Nacional de Neurotecnología o Spain Neurotech”. Se trata de un esfuerzo entre el Gobierno central y la Comunidad de Madrid, que estará centralizado en un edificio en la Autónoma, aunque parte del proyecto consiste en crear una red de satélites en España, para que se exploten las sinergias “en los dos ámbitos que va a tener ese instituto: la aceleración de ensayos clínicos y la creación de startup”.
Buscará trasladar de forma muy rápida todos estos descubrimientos a la sociedad. Es un centro nacional de investigación, pero aplicada. “Es el resultado del trabajo de Rafael Yuste, Álvaro Pascual-Leone y yo mismo, al que se ha sumado gente que ayuda mucho en las Administraciones central y de la Comunidad de Madrid para que eso salga adelante”.
