Mejorar el diagnóstico de enfermedades neuronales, manipular prótesis o sillas de ruedas con el pensamiento, identificar los procesos químicos y eléctricos dentro del cerebro, entre otras, son las aplicaciones del algoritmo desarrollado por investigadores de la Universidad Nacional de Colombia (UNAL).
El desarrollo alcanzado por Luisa Fernanda Velásquez, doctora en Ingeniería –línea de investigación en Automática– e integrante del “Grupo de control y procesamiento digital de señales” de la UNAL, permite obtener datos en tiempo real de la actividad neurológica, lo que convierte a la Institución en una de las primeras en la investigación de la emergente ciencia de la neuroingeniería.
Para qué valen los datos de la actividad del cerebro en tiempo real
“Dicha área facilita el análisis de la respuesta del cerebro, y con base en los datos obtenidos aplicarla en el análisis de respuesta tanto a enfermedades como a tratamientos, lo cual ayudaría a los médicos a identificar cómo se ven afectadas las neuronas por diferentes patologías, y a partir de ahí formular el mejor tratamiento posible”, señala la investigadora Velásquez.
Una de las áreas de la ingeniería neural se enfoca en el desarrollo de interfaces cerebro-computador, que consiste en extraer información del cerebro y llevarla a un dispositivo externo sin intervención directa.
La motivación de la investigadora es brindarles a las que personas han perdido la movilidad –por enfermedades como la esclerosis lateral amiotrófica (ELA)– las habilidades para comunicarse e interactuar, a través de sillas de ruedas, prótesis, brazos robóticos y otros dispositivos, usando las conexiones cerebrales.
Para adelantar estos desarrollos es necesario partir de la recolección de datos –en tiempo real– sobre cómo funcionan las relaciones neuronales en el cerebro, y con estos, a través de tratamientos matemáticos, estadísticos y de programación, entre otras técnicas, crear el algoritmo que permita convertir la información en una acción, la cual puede ser identificar el desarrollo de patologías cerebrales con una predicción del comportamiento de los patrones, o manipular dispositivos.
Algoritmos al servicio del cerebro
La investigación se enfocó en tres componentes; el primero consistió en extraer los patrones discriminantes que se generan cuando una persona está imaginando un movimiento y cómo el cerebro interpreta estas relaciones.
“La principal dificultad al medir la actividad cerebral es su variabilidad, pues no hay cosas que se repitan exactamente igual, por eso es tan difícil extraer los patrones y evaluarlos con el paso del tiempo”, señala la experta.
Además, la toma de datos varía de persona a persona, pues, aunque fisiológicamente la forma del cerebro sea igual, existen elementos diferenciadores como la cantidad de masa –determinada por la alimentación del individuo durante su crecimiento–, la forma como se resuelven los problemas, la formación académica y la manera como se entrenan diferentes habilidades, entre otros factores.
El segundo foco está relacionado con el descubrimiento de la variación de los patrones, con lo que la investigadora creó una caracterización de los sujetos de estudio, y a partir de ahí los clasificó en grupos con comportamientos comunes de respuesta motora al ejecutar una misma acción.
El tercer foco está orientado a predecir –con base en los datos obtenidos– cómo será la respuesta motora ante una acción, sin que el sujeto la ejecute.
A partir de estos datos se puede inferir si la persona es capaz de realizar o no la acción con un porcentaje de acierto, y a partir de este número es posible no solo clasificar a las personas en diferentes grupos, sino también –a partir de esta clasificación– calibrar los sistemas computaciones para que se adapten a las necesidades de cada individuo.
La investigadora Velásquez considera que “a futuro una de las aplicaciones de este tipo de procesos está enfocada en el desarrollo del análisis longitudinal, el cual consiste en realizar evaluaciones previas al paciente, luego aplicar el tratamiento correspondiente, una vez finalizado evaluar su respuesta, y en caso de requerir ajustes indicar un nuevo tratamiento con el fin de monitorear su eficacia”.
Entre los principales resultados de la investigación están: la extracción de los patrones de activación de una red cerebral en respuesta a tareas motoras y la aplicación de algoritmos para identificar dichos patrones; y el diseño tanto de un descriptor de las respuestas como de un nuevo algoritmo que ayudaría a predecir la capacidad de una persona de realizar tareas de imaginación del movimiento, y con estas predicciones adaptar diferentes dispositivos para apoyar a las personas con enfermedades neuronales o con parálisis.
