Interfaces Cerebro-Computadora en Neurología

La co-evolución de la tecnología informática, la bioingeniería y la neurociencia en las últimas dos décadas ha abierto un potencial sin precedentes para facilitar la neurorrecuperación a través de las Interfaces Cerebro-Computadora (ICC). El campo en rápida expansión de la tecnología ICC y sus implicaciones para la investigación y la práctica clínica son de creciente importancia para los médicos que buscan ofrecer una atención óptima a personas con déficits funcionales duraderos resultantes de enfermedades neurológicas o neurotraumatismos. Al permitir la restauración o el reemplazo de la función perdida, las ICC tienen el potencial de mejorar la calidad de vida al aumentar la autonomía y la agencia de los usuarios, mitigando el aislamiento y promoviendo la reintegración social. Este artículo explora los principios, beneficios, desafíos y oportunidades de las ICC en el contexto de la neurorrecuperación y su traslación clínica, proponiendo un enfoque práctico para facilitar el acceso a las ICC para personas con enfermedades neurológicas en diferentes fases de atención.

En este contexto, utilizamos el término “neurorrestauración” para referirnos a la función restaurada que resulta inmediatamente del uso de una tecnología (en este caso, una ICC). “Neurorehabilitación” se utiliza para referirnos al proceso por el cual el sistema neural restante/intacto recupera la capacidad de realizar una función. “Neurorrecuperación” es nuestro término más general para el objetivo, que es agnóstico en cuanto al enfoque.

¿Qué es una Interfaz Cerebro-Computadora (ICC)?

Una Interfaz Cerebro-Computadora (ICC) es un sistema que traduce señales del sistema nervioso central (SNC) en señales de comando para un dispositivo externo o interno. La base histórica para la tecnología ICC se estableció en el siglo XIX con la investigación pionera de Richard Caton, Adolf Beck y Hans Berger, cuyos descubrimientos sobre la actividad eléctrica continua en el cerebro proporcionaron un sustrato para la medición y manipulación de las señales del sistema nervioso. Estos descubrimientos allanaron el camino para la investigación clave en primates no humanos y, posteriormente, para el desarrollo y despliegue del neurofeedback EEG y los primeros prototipos de ICC.

Desde entonces, el término ICC ha llegado a abarcar una amplia gama de tecnologías que interactúan con el sistema nervioso, desde implantes cocleares para restaurar la audición hasta el dispositivo NeuroPace, un neuroestimulador responsivo para el tratamiento de la epilepsia médicamente refractaria. En términos generales, las ICC sirven para restaurar o rehabilitar funciones, con el objetivo final de mejorar las capacidades de los usuarios para comunicarse, interactuar con el entorno y alcanzar otros objetivos personales. Es fundamental entender que las ICC, en su definición estricta, adquieren señales cerebrales, las analizan y las traducen en comandos que se transmiten a dispositivos de salida que ejecutan las acciones deseadas, sin utilizar las vías de salida neuromusculares normales (nervios periféricos y músculos).

La idea de controlar el entorno a través del pensamiento, que hasta hace poco pertenecía al ámbito de la ciencia ficción, se ha convertido en una realidad gracias al avance tecnológico. Hoy, los humanos pueden usar las señales eléctricas de la actividad cerebral para interactuar, influir o cambiar sus entornos. Este campo emergente puede permitir a individuos incapaces de hablar y/o usar sus extremidades volver a comunicarse u operar dispositivos de asistencia para caminar y manipular objetos. La investigación en ICC genera una alta conciencia pública, con un intenso interés en un campo que, con suerte, pronto mejorará drásticamente las vidas de muchas personas con discapacidad afectadas por diversas enfermedades.

Restauración vs. Rehabilitación de Función mediante ICC

La restauración de la función perdida típicamente implica sortear una lesión incurrida por enfermedad o trauma, con el objetivo de suplantar directamente la función perdida. Ejemplos de esto incluyen el control de brazos protésicos habilitado por ICC para suplantar la función de la extremidad perdida o la escritura o el habla habilitados por ICC para suplantar la capacidad de comunicación verbal deteriorada. Al hacerlo, estas tecnologías facilitan nuevos medios para realizar una actividad de una manera que sortea el área lesionada que normalmente se involucraría en la realización de esa función.

La rehabilitación de la función a través de ICC típicamente implica el uso de neurofeedback con o sin estimulación neural, con el objetivo de promover la plasticidad y permitir el reaprendizaje de una función perdida. En lugar de sortear una lesión que produce déficit, las ICC de rehabilitación buscan promover la capacidad del sistema nervioso para reaprender una función previamente perdida o deteriorada. Un ejemplo es el entrenamiento en un sistema de ortesis ICC con el objetivo de restaurar, en última instancia, la función nativa de la extremidad superior para pacientes con hemiparesia después de un accidente cerebrovascular. Las técnicas de ICC de rehabilitación que buscan moldear o involucrar la plasticidad cortical/subcortical/espinal para facilitar el reaprendizaje y el remapeo neural pueden acoplarse con sistemas ICC de restauración y operar sinérgicamente.

Un Rol Diagnóstico Emergente

Otro rol emergente de las ICC es mejorar la precisión diagnóstica en trastornos de la conciencia, iluminando así oportunidades para la neurorehabilitación. Las ICC pueden ayudar previsiblemente a evaluar la respuesta encubierta (es decir, la respuesta que no es detectable en el examen neurológico de cabecera) en personas con trastornos de la conciencia; estas personas a menudo son diagnosticadas erróneamente con evaluaciones conductuales tradicionales que dependen en gran medida de sistemas motores intactos o habilidades cognitivas de orden superior para inferir el nivel de conciencia. Por ejemplo, un sistema ICC se ha utilizado para complementar la evaluación de la fijación visual; al acoplar una tarea de fijación visual basada en computadora con EEG para detectar potenciales relacionados con eventos que ocurren con la fijación visual, el sistema tiene como objetivo ayudar a detectar la conciencia que a veces puede evadir la evaluación conductual de cabecera.

Poblaciones Candidatas para las ICC

Las poblaciones comúnmente atendidas por neurólogos que pueden beneficiarse de las ICC incluyen personas con síndromes resultantes de la desconexión de las vías a los objetivos neuromotores periféricos con severas discapacidades del habla y motoras. Esto incluye a aquellos que han sufrido déficits funcionales debido a accidente cerebrovascular, lesión de la médula espinal, lesión cerebral traumática, enfermedad de la neurona motora, esclerosis múltiple, síndrome de enclaustramiento (locked-in syndrome), parálisis cerebral y trastornos de la conciencia. Para estas personas, que a menudo no pueden utilizar los canales de comunicación o control tradicionales basados en músculos, las ICC ofrecen una vía alternativa vital para interactuar con el mundo.

Componentes Clave de un Sistema ICC

El propósito de una ICC es detectar y cuantificar características de las señales cerebrales que indican las intenciones del usuario y traducir estas características en tiempo real en comandos de dispositivo que logren la intención del usuario. Para lograr esto, un sistema ICC consta de 4 componentes secuenciales:

1. Adquisición de señal: Es la medición de las señales cerebrales utilizando una modalidad de sensor particular (por ejemplo, electrodos en el cuero cabelludo o intracraneales para actividad electrofisiológica, fMRI para actividad metabólica). Las señales se amplifican y digitalizan.
2. Extracción de características: Es el proceso de analizar las señales digitales para distinguir las características de señal pertinentes (es decir, características de señal relacionadas con la intención de la persona) del contenido extraño y representarlas de forma compacta para su traducción en comandos de salida.
3. Traducción de características: Las características de señal resultantes se pasan al algoritmo de traducción de características, que convierte las características en los comandos apropiados para el dispositivo de salida (es decir, comandos que logran la intención del usuario).
4. Salida del dispositivo: Los comandos del algoritmo de traducción de características operan el dispositivo externo, proporcionando funciones como selección de letras, control de cursor, operación de brazo robótico, etc. La operación del dispositivo proporciona retroalimentación al usuario, cerrando así el bucle de control.

Estos cuatro componentes son controlados por un protocolo operativo que define el inicio y la sincronización de la operación, los detalles del procesamiento de la señal, la naturaleza de los comandos del dispositivo y la supervisión del rendimiento. Un protocolo operativo eficaz permite que un sistema ICC sea flexible y sirva a las necesidades específicas de cada usuario.

Señales Fisiológicas Utilizadas por las ICC

En principio, cualquier tipo de señal cerebral podría utilizarse para controlar un sistema ICC. Las señales más comúnmente estudiadas son las señales eléctricas producidas principalmente por cambios en la polaridad de la membrana postsináptica neuronal que ocurren debido a la activación de canales dependientes de voltaje o de iones. El EEG de cuero cabelludo, descrito por primera vez por Hans Berger en 1929, es en gran medida una medida de estas señales. Gran parte del trabajo temprano de ICC utilizó señales de EEG registradas en el cuero cabelludo, que tienen las ventajas de ser fáciles, seguras y económicas de adquirir. La principal desventaja de las grabaciones en el cuero cabelludo es que las señales eléctricas se atenúan significativamente al pasar por la duramadre, el cráneo y el cuero cabelludo.

Dada esta posible limitación, el trabajo reciente en ICC también ha explorado formas de registro intracraneal. Se pueden implantar pequeños microarrays intracorticales en la corteza. Estos sistemas de microarray intracortical pueden registrar los potenciales de acción de neuronas individuales y los potenciales de campo locales (esencialmente un micro-EEG) producidos por una población relativamente limitada de neuronas y sinapsis cercanas. Las desventajas de tales implantes son el grado de invasividad, la necesidad de craneotomía e implantación neuroquirúrgica, el área restringida de registro y la cuestión aún sin respuesta de la estabilidad funcional a largo plazo de los electrodos de registro.

Además del EEG de cuero cabelludo y las ICC intracorticales, las ICC basadas en ECoG utilizan otro enfoque para registrar señales cerebrales. Estas ICC utilizan señales adquiridas por rejillas o tiras de electrodos en la superficie cortical o macroelectrodos estereotácticos de profundidad que registran intraparenquimatosamente o desde dentro de los ventrículos. Estos arreglos de electrodos tienen la ventaja de registrar intracranealmente y pueden registrar desde áreas más grandes del cerebro que los microarrays intracorticales. Sin embargo, estos electrodos también necesitan implantación neuroquirúrgica, y la cuestión de la estabilidad de la grabación de señales de electrodos a largo plazo aún no se ha resuelto.

Cada uno de estos métodos tiene sus propias fortalezas y debilidades. Cuáles son mejores para qué propósitos y qué poblaciones de usuarios queda por ver. A medida que las ICC entren en uso clínico, es probable que la elección del método de registro dependa en gran medida de las necesidades del usuario individual de la ICC y del soporte tecnológico y los recursos disponibles.

Los avances en las técnicas de neuroimagen funcional con alta resolución espacio-temporal ahora proporcionan nuevos métodos potenciales para registrar señales cerebrales para controlar una ICC. La Magnetoencefalografía (MEG) mide principalmente los campos magnéticos generados por las corrientes eléctricas que se mueven a lo largo de los axones de las células piramidales. La Resonancia Magnética Funcional (fMRI) y la Imagen Funcional de Infrarrojo Cercano (fNIR) miden la oxigenación sanguínea de una región cerebral y se correlacionan con la actividad neural. Estos métodos de ICC se encuentran en las fases iniciales de investigación y desarrollo. MEG y fMRI son, en la actualidad, extremadamente costosos y engorrosos, y fMRI y fNIR tienen tiempos de respuesta relativamente lentos.

Sistemas ICC Electrofisiológicos Actuales

Las ICC basadas en EEG de cuero cabelludo no invasivas son el enfoque más investigado debido al mínimo riesgo involucrado y la relativa conveniencia de realizar estudios y reclutar participantes. Las aplicaciones hasta la fecha generalmente se limitan a un control de movimiento continuo de bajo grado de libertad y selección discreta. Los ritmos sensoriomotores se han utilizado para controlar cursores en 1, 2 y 3 dimensiones, un dispositivo de ortografía, dispositivos de asistencia convencionales, una ortesis de mano, estimulación eléctrica funcional (FES) de la mano de un paciente, dispositivos robóticos y protésicos, y una silla de ruedas. El control de cursor bidimensional también se ha logrado mediante la modulación de la atención.

Debido a su relativa facilidad de implementación y rendimiento, uno de los paradigmas de ICC más investigados es el deletreador P300 visual, que se ha demostrado con éxito tanto en personas sanas como con discapacidad para escribir, navegar por Internet, guiar una silla de ruedas por rutas predeterminadas y otras aplicaciones. Al igual que la respuesta evocada P300, los potenciales evocados visuales de estado estacionario (SSVEP) son innatos y no requieren entrenamiento, pero son capaces de proporcionar tiempos de respuesta más rápidos. Por otro lado, las ICC basadas en P300 dependen mucho menos que las ICC basadas en SSVEP del control del movimiento ocular. Los SSVEP se han utilizado para selección binaria, control discreto y continuo de un cursor en 2 dimensiones, control de prótesis, FES, ortografía y control ambiental. Para pacientes con visión deteriorada, se han investigado varios paradigmas auditivos y táctiles.

Actualmente, algunos estudios se centran en la necesidad crítica de trasladar los sistemas ICC del laboratorio a los hogares de los pacientes, lo que plantea muchas cuestiones complejas para el paciente, el cuidador y la implementación. Además, algunos investigadores están explorando el uso de las ICC en la neurorrehabilitación. La hipótesis es que las ICC pueden aumentar las terapias de rehabilitación actuales reforzando y, por lo tanto, aumentando el uso más efectivo de las áreas y conexiones cerebrales deterioradas. Estudios en pacientes con accidente cerebrovascular han demostrado que, con una intervención de reaprendizaje motor, las características del EEG cambian en paralelo con la mejora de la función motora y que la rehabilitación sensoriomotora utilizando entrenamiento con ICC e imaginación motora puede mejorar la función motora después de una lesión del SNC. También parece que combinar una ICC con FES o robótica asistida puede ayudar al reaprendizaje motor en pacientes con accidente cerebrovascular. La terapia basada en ICC podría proporcionar un complemento útil a los métodos de neurorehabilitación estándar y podría reducir costos al disminuir la necesidad de la presencia constante de un terapeuta de rehabilitación.

La actividad ECoG se registra desde la superficie cortical y, por lo tanto, requiere la implantación de un arreglo de electrodos subdural o epidural. El ECoG registra señales de mayor amplitud que el EEG y ofrece una resolución espacial y un ancho de banda espectral superiores. Además de la actividad de menor frecuencia (<40 Hz) que domina el EEG, el ECoG incluye actividad de mayor frecuencia (es decir, banda gamma >40 Hz) hasta 200 Hz y posiblemente más. La actividad gamma es importante porque exhibe una localización funcional muy precisa; está altamente correlacionada con aspectos específicos de la función motora, del lenguaje y cognitiva; y está vinculada a las tasas de disparo de neuronas individuales y a las señales dependientes del nivel de oxígeno en sangre detectadas por fMRI.

Se han decodificado con éxito movimientos individuales de dedos, manos y brazos a partir de ECoG. Las ICC basadas en ECoG han controlado movimientos de cursor de 1 o 2 dimensiones utilizando imaginación motora o sensorial o memoria de trabajo. Una ICC basada en ECoG puede permitir a los usuarios controlar una mano protésica o seleccionar caracteres utilizando imaginación motora o el potencial relacionado con eventos P300. Más recientemente, las señales de ECoG medidas sobre la corteza del habla durante la articulación abierta o imaginada de fonemas y palabras se utilizaron para el control de cursor en línea y también se decodificaron con precisión fuera de línea para una posible aplicación a la síntesis directa del habla. Se ha demostrado que el ECoG epidural puede proporcionar control ICC, que el rendimiento de la ICC basada en ECoG con parámetros fijos es estable durante al menos 5 días, y que el control ICC basado en imaginación motora utilizando ubicaciones sobre la corteza motora puede producir cambios en el ECoG que superan los producidos por movimientos reales. Un estudio en monos encontró que las grabaciones de ECoG y el rendimiento del modelo utilizado para decodificar el movimiento se mantuvieron estables durante varios meses. Estos resultados sugieren que el ECoG es probable que sea práctico para el uso a largo plazo de ICC.

Hochberg y colaboradores continúan los ensayos clínicos utilizando un microarray de 96 electrodos implantado en el giro precentral derecho de pacientes con tetraplejia. Estos ensayos han demostrado el control de un brazo robótico, cursor de computadora, luces y televisión, utilizando movimientos de brazo imaginados. Recientemente han demostrado que se podía obtener un rendimiento preciso del control del cursor 1000 días después de la implantación. La investigación actual está explorando el uso de este sistema para el control de extremidades protésicas y FES activada por el cerebro de músculos paralizados.

Kennedy y colaboradores continúan los ensayos clínicos de un sistema que utiliza microelectrodos intracorticales encapsulados en conos de vidrio, en los que las neuritas crecen en los conos para proporcionar una grabación estable y robusta a largo plazo. En 1998, esta tecnología se implantó en un paciente con síndrome de enclaustramiento después de un accidente cerebrovascular del tronco encefálico. Durante el ensayo de 4 años, el paciente aprendió a controlar un cursor de computadora. La investigación actual busca restaurar el habla implantando el dispositivo en el área motora del habla y decodificando fonemas del habla imaginada. En estudios recientes, 2 pacientes con electrodos de profundidad estereotácticos implantados en el hipocampo antes de la cirugía de epilepsia pudieron utilizar señales de estos electrodos para controlar con precisión un deletreador ICC basado en P300. Se están realizando estudios en varios laboratorios para lograr el control natural de dispositivos como un brazo protésico utilizando microarrays de electrodos implantados en la corteza motora u otras áreas corticales de primates no humanos. Hay planes en varios centros para trasladar estos estudios a ensayos en humanos.

Estado Actual y Desafíos de la Investigación y el Desarrollo de ICC

En la actualidad, los notables logros de la investigación y el desarrollo de ICC permanecen confinados casi en su totalidad al laboratorio, y la mayor parte del trabajo hasta la fecha comprende datos recopilados de humanos o animales sanos. Los estudios en la población objetivo final de personas con discapacidades severas se han limitado en gran medida a unos pocos ensayos controlados de cerca por personal de investigación. La traslación del emocionante progreso de laboratorio al uso clínico, a sistemas ICC que realmente mejoren la vida diaria de las personas con discapacidades, apenas ha comenzado. Esta tarea esencial es quizás incluso más exigente que la investigación de laboratorio que produce un sistema ICC.

Debe demostrar que un sistema ICC específico puede implementarse en una forma adecuada para uso doméstico independiente a largo plazo, definir la población de usuarios apropiada y establecer que pueden usar la ICC, demostrar que sus entornos domésticos pueden soportar su uso de la ICC y que la usan, y establecer que la ICC mejora sus vidas. Este trabajo requiere equipos de investigación multidisciplinarios dedicados y bien apoyados que tengan experiencia en toda la gama de disciplinas relevantes, incluyendo ingeniería, informática, neurociencia básica y clínica, tecnología de asistencia y rehabilitación clínica.

Existen en el mercado varios auriculares con sensores de cuero cabelludo que se pueden usar junto con una computadora personal para crear un sistema de control de aplicaciones de software de terceros. Estos y auriculares similares se han incorporado a varios juegos comerciales, algunos de los cuales afirman mejorar el enfoque y la concentración a través de neurofeedback basado en EEG. La cuestión central con estos dispositivos es que la naturaleza de las señales que registran no está clara. Parece probable que casi todos estos dispositivos registren principalmente señales no cerebrales, como señales electromiográficas de músculos craneales o faciales o señales electro-oculográficas de movimientos oculares y parpadeos. Por lo tanto, es poco probable que sean sistemas ICC reales. Una ICC real que está disponible comercialmente es IntendiX (Guger Technologies, Graz, Austria). Es un sistema ICC basado en EEG que implementa el protocolo clásico de deletreador P300 para escribir mensajes, producir habla sintetizada o controlar dispositivos externos.

El Futuro de las ICC: Problemas y Perspectivas

La investigación y el desarrollo de Interfaces Cerebro-Computadora generan una tremenda emoción en científicos, ingenieros, clínicos y el público en general. Esta emoción refleja la rica promesa de las ICC. Eventualmente, podrían usarse de forma rutinaria para reemplazar o restaurar funciones útiles para personas con discapacidades severas debido a trastornos neuromusculares; también podrían mejorar la rehabilitación para personas con accidentes cerebrovasculares, traumatismos craneales y otros trastornos.

Al mismo tiempo, este futuro emocionante solo puede hacerse realidad si los investigadores y desarrolladores de ICC abordan y resuelven problemas en 3 áreas críticas: hardware de adquisición de señal, validación y diseminación de ICC, y fiabilidad.

Hardware de Adquisición de Señal

Todos los sistemas ICC dependen de los sensores y hardware asociado que adquieren las señales cerebrales. Las mejoras en este hardware son críticas para el futuro de las ICC. Idealmente, las ICC basadas en EEG (no invasivas) deberían tener electrodos que no requieran abrasión de la piel o gel conductor (es decir, los llamados electrodos secos); ser pequeños y totalmente portátiles; tener montajes cómodos, convenientes y estéticamente aceptables; ser fáciles de configurar; funcionar durante muchas horas sin mantenimiento; rendir bien en todos los entornos; operar por telemetría en lugar de requerir cableado; e interactuar fácilmente con una amplia gama de aplicaciones. El logro de un buen rendimiento en todos los entornos puede resultar el requisito más difícil.

Las Interfaces Cerebro-Computadora que utilizan electrodos implantados enfrentan una serie de problemas complejos. Estos sistemas necesitan hardware que sea seguro y totalmente implantable; que permanezca intacto, funcional y fiable durante décadas; que registre señales estables durante muchos años; que transmita las señales registradas por telemetría; que pueda recargarse in situ (o tenga baterías que duren años o décadas); que tenga elementos externos robustos, cómodos, convenientes y discretos; e interactúe fácilmente con aplicaciones de alto rendimiento. Aunque se han logrado grandes avances en los últimos años y en casos individuales los implantes de microelectrodos han seguido funcionando durante años, no está claro qué soluciones serán las más exitosas.

Validación y Diseminación

A medida que avanza el trabajo y las ICC comienzan a entrar en uso clínico real, surgen dos preguntas importantes: qué tan buena puede llegar a ser una ICC determinada (por ejemplo, cuán capaz y fiable) y cuáles ICC son mejores para qué propósitos. Para responder a la primera pregunta, cada ICC prometedora debe optimizarse y deben definirse los límites de las capacidades de los usuarios con ella. Abordar la segunda pregunta requerirá un consenso entre los grupos de investigación con respecto a qué aplicaciones deben usarse para comparar ICC y cómo debe evaluarse el rendimiento.

El ejemplo más obvio es la cuestión de si el rendimiento de las ICC que utilizan señales intracorticales es muy superior al de las ICC que utilizan señales de ECoG, o incluso señales de EEG. Para muchos posibles usuarios, las ICC invasivas deberán proporcionar un rendimiento mucho mejor para ser preferibles a las ICC no invasivas. Todavía no es seguro que puedan hacerlo. Los datos hasta la fecha no dan una respuesta clara a esta pregunta clave. Es posible que las ICC no invasivas basadas en EEG o fNIR se utilicen principalmente para la comunicación básica, mientras que las ICC basadas en ECoG o neuronas se utilicen para el control de movimientos complejos. Por otro lado, las ICC no invasivas pueden resultar casi o igualmente capaces de tales usos complejos, mientras que las ICC invasivas que son completamente implantables (y, por lo tanto, muy convenientes de usar) podrían ser preferidas por algunas personas incluso para fines de comunicación básica.

En este punto, son posibles muchos resultados diferentes, y los estudios y discusiones necesarios para seleccionar entre ellos apenas han comenzado. El desarrollo de ICC para personas con discapacidades requiere una validación clara de su valor en la vida real en términos de eficacia, practicidad (incluida la rentabilidad) e impacto en la calidad de vida. Esto depende de grupos multidisciplinarios capaces y dispuestos a emprender estudios prolongados de uso en la vida real en entornos complicados y a menudo difíciles. Tales estudios son un paso esencial si las ICC quieren realizar su promesa. La validación de las ICC para la rehabilitación después de accidentes cerebrovasculares o en otros trastornos también será exigente y requerirá comparaciones cuidadosas con los resultados de los métodos convencionales solos.

Las ICC actuales, con sus capacidades limitadas, son potencialmente útiles principalmente para personas con discapacidades muy severas. Debido a que esta población de usuarios es relativamente pequeña, estas ICC son esencialmente una tecnología huérfana: todavía no hay un incentivo adecuado para que los intereses comerciales las produzcan o promuevan su diseminación generalizada. Las ICC invasivas implican costos sustanciales para la implantación inicial, además del costo del soporte técnico continuo. Aunque los costos iniciales de los sistemas ICC no invasivos son relativamente modestos, también requieren cierta medida de soporte técnico continuo. La practicidad comercial futura de todas las ICC dependerá de reducir la cantidad y sofisticación del soporte a largo plazo requerido, de aumentar el número de usuarios y de asegurar el reembolso de las compañías de seguros y agencias gubernamentales. La evidencia clara de que las ICC pueden mejorar la rehabilitación motora podría aumentar enormemente la población de usuarios potenciales. En cualquier caso, si y cuando el trabajo futuro mejore la funcionalidad de las ICC y las haga comercialmente atractivas, su diseminación requerirá modelos de negocio viables que proporcionen tanto un incentivo financiero para la empresa comercial como un reembolso adecuado al personal clínico y técnico que desplegará y dará soporte a las ICC.

Fiabilidad

Aunque el futuro de la tecnología ICC ciertamente depende de mejoras en la adquisición de señal y de estudios de validación claros y modelos de diseminación viables, estas cuestiones palidecen en comparación con las asociadas al problema de la fiabilidad. En todas las manos, independientemente del método de registro, el tipo de señal o el algoritmo de procesamiento de señal, la fiabilidad de las ICC para todas las aplicaciones, excepto las más simples, sigue siendo deficiente. Las Interfaces Cerebro-Computadora adecuadas para uso en la vida real deben ser tan fiables como las acciones musculares naturales. Sin mejoras importantes, la utilidad en la vida real de las ICC, en el mejor de los casos, seguirá limitada a las funciones de comunicación más básicas para aquellos con las discapacidades más severas.

Resolver este problema depende de reconocer y abordar 3 cuestiones fundamentales: el papel central de las interacciones adaptativas en el funcionamiento de la ICC; la conveniencia de diseñar ICC que imiten el funcionamiento distribuido del SNC normal; y la importancia de incorporar señales adicionales y retroalimentación sensorial.

Las ICC permiten al SNC adquirir nuevas habilidades en las que las señales cerebrales toman el lugar de las neuronas motoras espinales que producen habilidades musculares naturales. Las habilidades musculares dependen para su adquisición y mantenimiento a largo plazo de una plasticidad continua dependiente de la actividad en todo el SNC, desde la corteza hasta la médula espinal. La operación de la ICC se basa en la interacción efectiva de 2 controladores adaptativos, el SNC y la ICC. La ICC debe adaptarse para que sus salidas correspondan a la intención del usuario. Al mismo tiempo, la ICC debe fomentar y facilitar la plasticidad del SNC que mejore la precisión y fiabilidad con la que las señales cerebrales codifican la intención del usuario. En resumen, la ICC y el SNC deben trabajar juntos para adquirir y mantener una asociación fiable en todas las circunstancias.

El control del SNC sobre las acciones motoras se distribuye normalmente en múltiples áreas. Las áreas corticales pueden definir el objetivo y el curso general de una acción; sin embargo, los detalles (particularmente las interacciones sensoriomotoras de alta velocidad) a menudo se manejan a niveles subcorticales. Es probable que el rendimiento de la ICC también se beneficie del control distribuido. Para las ICC, la distribución sería entre los comandos de salida de la ICC (es decir, la intención del usuario) y el dispositivo de aplicación que recibe los comandos y los convierte en acción. La realización de un rendimiento fiable de la ICC puede facilitarse incorporando en la propia aplicación tanto control como sea consistente con la acción a producir, al igual que la distribución del control dentro del SNC se adapta normalmente para adaptarse a cada acción neuromuscular.

Las salidas musculares naturales del SNC reflejan las contribuciones combinadas de muchas áreas cerebrales, desde la corteza hasta la médula espinal. Esto sugiere que el rendimiento de la ICC podría mejorarse y mantenerse utilizando señales de múltiples áreas cerebrales y utilizando características de señal cerebral que reflejen las relaciones entre áreas (por ejemplo, coherencias). Al permitir que el SNC funcione más como lo hace al producir habilidades musculares, este enfoque podría mejorar la fiabilidad de la ICC. Finalmente, las ICC actuales proporcionan principalmente retroalimentación visual, que es relativamente lenta y a menudo imprecisa. En contraste, las habilidades musculares naturales se basan en numerosos tipos de entrada sensorial (por ejemplo, propioceptiva, cutánea, visual, auditiva). Las ICC que controlan aplicaciones que involucran movimientos complejos de alta velocidad (por ejemplo, movimiento de extremidades) es probable que se beneficien de una retroalimentación sensorial que sea más rápida y precisa que la visión.

Preguntas Frecuentes sobre ICCs

¿Qué es exactamente una Interfaz Cerebro-Computadora (ICC) en el contexto de la neurología?
Es un sistema tecnológico que toma señales directamente de tu cerebro (Sistema Nervioso Central), las analiza y las traduce en comandos para controlar dispositivos externos, como una computadora, una prótesis robótica o una silla de ruedas, sin usar tus músculos.

¿Para quiénes son más útiles las ICC?
Principalmente para personas que han perdido la capacidad de moverse o hablar debido a condiciones neurológicas severas como accidentes cerebrovasculares, lesiones de médula espinal, esclerosis lateral amiotrófica (ELA), parálisis cerebral o síndrome de enclaustramiento.

¿Las ICC leen mis pensamientos o mi mente?
No, las ICC no leen la mente en el sentido de extraer información privada o involuntaria. Funcionan cuando el usuario genera intencionalmente ciertas señales cerebrales (a menudo después de entrenamiento), y el sistema decodifica esas señales específicas para realizar una acción deseada.

¿Están las ICC ampliamente disponibles para cualquier persona con una discapacidad?
Aunque la investigación ha avanzado enormemente, la mayoría de los sistemas ICC avanzados todavía se encuentran en entornos de laboratorio o ensayos clínicos. Existen algunos dispositivos comerciales básicos, pero la disponibilidad generalizada y la fiabilidad para uso diario en el hogar son desafíos actuales.

¿Son las ICC tan fiables y fáciles de usar como mover un brazo o hablar?
Aún no. La fiabilidad es uno de los mayores desafíos actuales. Si bien son muy prometedoras, requieren mejoras significativas para alcanzar la fiabilidad de las funciones motoras naturales.

Conclusión

Muchos investigadores en todo el mundo están desarrollando sistemas ICC que hace unos años estaban en el ámbito de la ciencia ficción. Estos sistemas utilizan diferentes señales cerebrales, métodos de registro y algoritmos de procesamiento de señales. Pueden operar muchos dispositivos diferentes, desde cursores en pantallas de computadora hasta sillas de ruedas y brazos robóticos. Algunas personas con discapacidades severas ya están utilizando una ICC para la comunicación y el control básicos en su vida diaria. Con un mejor hardware de adquisición de señal, una validación clínica clara, modelos de diseminación viables y, probablemente lo más importante, una mayor fiabilidad, las ICC pueden convertirse en una nueva tecnología importante de comunicación y control para personas con discapacidades, y posiblemente también para la población general. El camino está lleno de desafíos técnicos y logísticos, pero el potencial para transformar vidas y redefinir la interacción humano-computadora es inmenso.

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