La interfaz cerebro-computadora logra la velocidad de escritura más rápida hasta el momento
Hace diez años, Denis de Grey resbaló mientras sacaba la basura bajo la lluvia y cambió su vida para siempre. Aterrizó sobre su barbilla, causándole una severa lesión en la médula espinal que lo dejó paralizado del cuello para abajo. Ahora, es un participante estrella en una encuesta de prueba de un sistema diseñado para ayudar a las personas con palabras paralizadas usando solo sus pensamientos.
La promesa de las interfaces cerebro-computadora (BCI) para restaurar la función de las personas con discapacidad ha impulsado a los investigadores durante décadas, pero pocos dispositivos han tenido un uso práctico generalizado. Hay algunos obstáculos, dependiendo de la aplicación. Sin embargo, para escribir, un obstáculo importante es lograr velocidades lo suficientemente altas como para justificar la adopción de la tecnología, que a menudo implica cirugía. Un estudio publicado el martes en eLife informa los resultados de un sistema que puso a tres participantes (De Gray y dos con ELA, o enfermedad de Lou Gehrig, una afección que causa la enfermedad neurodegenerativa paralizada) capaces de escribir a la velocidad más rápida hasta ahora usando un BCI: llevar la tecnología a un rango práctico de velocidades. «Por ejemplo, nos estamos acercando a la mitad de lo que podría escribir en mi teléfono», dijo Jaimie Henderson, neurocirujano de Stanford y coautor principal.
Los investigadores midieron el rendimiento mediante tres tareas. Para demostrar el desempeño en el escenario más natural posible, se evaluó a una participante en una tarea de «mecanografía libre», en la que simplemente respondió preguntas usando el dispositivo. Pero la velocidad de escritura a menudo se mide usando copia de escritura, lo que implica escribir frases fijas, por lo que los tres participantes también fueron evaluados de esa manera. La mujer que realizaba la tarea de mecanografía libre logró más de 6 palabras por minuto, otra paciente con ELA casi 3 y De Grey casi 8. El grupo informó resultados similares en un estudio de Nature Medicine de 2022, pero usando un software que usa estadísticas en inglés para predecir letras posteriores. Este estudio no utilizó dicho software.
La desventaja de escribir copias es que el rendimiento puede variar según la frase particular y el diseño del teclado utilizado. Para obtener una medida independiente de cualquiera de estos factores, una tercera tarea consistía en seleccionar cuadrados en una cuadrícula de seis por seis iluminada al azar. Esto cuantifica más de cerca la velocidad máxima a la que un sistema puede generar información y se convierte fácilmente en una métrica numérica de «bits por segundo». El equipo utilizó esta serie de tareas sin software predictivo porque uno de los objetivos centrales del estudio era desarrollar medidas estandarizadas. «Necesitamos establecer métricas para que, a pesar de las posibles diferencias entre las personas, los métodos y los investigadores, realmente podamos decir: ‘Está claro que este nuevo avance conduce a un mayor rendimiento’, porque tenemos una forma sistemática de compararlo». dijeron los socios. El autor principal Chethan Pandarinath, entonces investigador postdoctoral en la Universidad de Stanford. «Esto es fundamental para hacer avanzar esta tecnología».
Los dos pacientes con ELA lograron 2,2 y 1,4 bits por segundo, respectivamente, más del doble del récord anterior (mantenido por los mismos participantes en un estudio anterior de este grupo). Degray logró 3,7 bits por segundo, cuatro veces más rápido que el mejor anterior. «Este es un salto considerable en el rendimiento en comparación con los estudios clínicos anteriores de BCI», dijo Pandarinath.
Otros investigadores están de acuerdo en que estos son resultados de última generación. «Esa es la velocidad de tipeo más rápida que alguien jamás haya mostrado con un BCI», dice Jennifer Collinger, ingeniera biomédica de la Universidad de Pittsburgh, que no participó en el estudio. «Está a la par con tecnologías como los rastreadores oculares, que no funcionan para ciertos grupos, como aquellos que están ‘bloqueados'». Estas velocidades también están cerca de lo que dijeron los pacientes con ELA en una encuesta que querían de un BCI. en el que adquiere el dispositivo. «Llegas al punto en que el rendimiento es lo suficientemente bueno como para que los usuarios realmente quieran tenerlo», dijo Collinger.
A los participantes se les implantaron uno o dos conjuntos de pequeños electrodos (de un sexto de pulgada) en la superficie de sus cerebros. Estos implantes «intracorticales» contienen 96 microelectrodos que penetran de 1 a 1,5 milímetros en la parte de la corteza motora que controla el movimiento del brazo. Dos de las cirugías fueron realizadas por Henderson, quien codirige el Laboratorio Traslacional de Neuroprótesis de Stanford con el coautor principal del estudio, el bioingeniero Krishna Shenoy. Las señales neuronales registradas por los electrodos se transmiten a una computadora a través de cables, y los algoritmos desarrollados en el laboratorio de Shenoy decodifican las intenciones de los participantes y traducen las señales en movimientos del cursor de una computadora. El equipo de Stanford es parte de un consorcio multiinstitucional llamado BrainGate que incluye al Hospital General de Massachusetts y la Universidad de Brown, entre otros.
Otros métodos para conectar electrodos al cerebro incluyen la electroencefalografía (EEG), que se coloca en el cuero cabelludo y debajo del cráneo en la superficie del cerebro, llamada electrocorticograma (ECoG). La ventaja de los implantes intracorticales es que pueden detectar la actividad de células individuales, mientras que otros métodos capturan la actividad promedio de miles de neuronas. «Este rendimiento es 10 veces mejor que cualquier cosa que obtenga de EEG o ECoG, [which don’t] Andrew Schwartz, un neurobiólogo de la Universidad de Pitt que no participó en el estudio, dijo. Durante los primeros dos años después de la implantación, el movimiento y la cicatrización pueden degradar la calidad de la señal, pero el resto sigue siendo útil, «mucho mejor que cualquier otra técnica», dijo.
El mayor inconveniente en este momento es que los cables salen de la cabeza de la persona y se conectan al cable, lo cual es engorroso y riesgoso. «El futuro hará que estos dispositivos sean inalámbricos», dijo Pandarinath. «Todavía no estamos trabajando con personas, pero probablemente estemos más cerca de los 5 años que de los 10, y ese es un paso crítico. [toward] Un dispositivo que puede enviar a la gente a casa sin preocuparse por riesgos potenciales como una infección. «Estos dispositivos requieren energía inalámbrica, pero varios grupos ya están trabajando en eso. «La mayor parte de la tecnología está básicamente ahí», dice Schwartz. Es lo mismo que cargar su teléfono de forma inalámbrica en una base con bobinas en ambos lados. «
El equipo atribuye estas mejoras a una mejor ingeniería de sistemas y algoritmos de decodificación. «La ejecución rápida de cálculos repetitivos es fundamental en los sistemas de control en tiempo real», dijo Pandarinath. Los investigadores publicaron un estudio el año pasado dirigido por el bioingeniero Paul Nuyujukian de la Universidad de Stanford. En él, entrenaron a dos macacos para realizar tareas similares a los ejercicios de cuadrícula utilizados en este estudio. Los animales ingresaron oraciones seleccionando caracteres a medida que cambiaban de color en la pantalla (aunque no entendían el significado de las palabras). Cuando el equipo agregó un algoritmo separado para detectar la intención de los monos de detenerse, su mejor velocidad aumentó en dos palabras por minuto.
Este «decodificador de clic discreto» también se utilizó en el estudio actual. «Básicamente hemos creado una interfaz de ‘apuntar y hacer clic’ aquí, como un mouse. Es una excelente interfaz para algo como un teléfono inteligente o una tableta modernos”, dijo Pandarinath. Un nuevo ámbito de funcionalidad más allá de la comunicación: navegar por la web, jugar la música y todas las cosas que las personas sanas dan por sentadas».
El equipo de Stanford ya está trabajando en tecnología inalámbrica y tiene metas ambiciosas a largo plazo para el proyecto. «La visión que esperamos algún día sea capaz de conectar un receptor inalámbrico a cualquier computadora y usarlo a través del cerebro», dijo Henderson. «Uno de nuestros objetivos principales es permitir que las interfaces de computadora estándar se controlen usando solo señales cerebrales las 24 horas del día, los 7 días de la semana, los 365 días del año».
