La inteligencia artificial podría hacer que las futuras prótesis visuales sean más precisas, efectivas y capaces de adaptarse al cerebro de cada usuario. Así lo demuestra un estudio liderado por investigadores de la Universidad Miguel Hernández de Elche (UMH) en colaboración con la Universidad de California en Santa Barbara (Estados Unidos) y la Escuela Politécnica Federal de Zúrich (ETH Zurich, Suiza).
El trabajo utiliza inteligencia artificial para diseñar patrones de estimulación eléctrica del cerebro y anticipar tanto la respuesta de las neuronas como la percepción visual que estos generan en una persona ciega. El estudio, publicado en la revista científica Neuron, constituye una prueba de concepto clave para avanzar en el desarrollo de prótesis visuales corticales: dispositivos que estimulan directamente la corteza visual del cerebro para generar percepciones visuales.
Los investigadores han utilizado un modelo de aprendizaje profundo para determinar cómo estimular una matriz de electrodos implantada en la corteza visual de un participante ciego. El sistema permitió controlar con mayor precisión la respuesta de las neuronas, emplear corrientes eléctricas más bajas y predecir mejor qué percibía el participante.
La investigación ha sido realizada en el Instituto de Bioingeniería de la Universidad Miguel Hernández de Elche, en colaboración con el Hospital IMED Elche. El estudio ha sido liderado por el catedrático de la UMH Eduardo Fernández, en colaboración con el investigador de ETH Zurich Shih-Chii Liu y el investigador de la UC Santa Barbara Michael Beyeler. forma parte de una línea de investigación de la UMH dedicada a evaluar la viabilidad de las prótesis visuales corticales.
Desde hace décadas, diferentes grupos de investigación trabajan en el desarrollo de tecnologías capaces de devolver una visión funcional a personas ciegas. Mientras que algunos dispositivos actúan a nivel de la retina, otros intervienen en etapas más avanzadas de la vía visual, como es el caso del dispositivo que desarrolla la UMH.
Las prótesis corticales estimulan directamente la corteza visual, situada en la parte posterior del cerebro. Este enfoque ofrece una alternativa prometedora para pacientes que han perdido la visión debido a daños en los ojos, en el nervio óptico o en ambos, pero que conservan una corteza visual funcional y receptiva a la estimulación.
«Esta aproximación excluye, al menos por ahora, a las personas que han nacido ciegas. Para que la tecnología sea efectiva, es necesario que el sistema visual y el cerebro hayan desarrollado previamente la capacidad de procesar imágenes, que su cerebro haya aprendido a ver», explica el catedrático y director del Instituto de Bioingeniería de la UMH Eduardo Fernández Jover.
El estudio parte de los resultados obtenidos en el Instituto de Bioingeniería de la UMH en varios voluntarios ciegos. Al estimular eléctricamente las áreas cerebrales encargadas del procesamiento visual, los participantes perciben puntos luminosos conocidos técnicamente como fosfenos. Estas percepciones suelen describirse como destellos, estrellas o pequeñas manchas de luz. “El problema es que la relación entre las corrientes administradas y la percepción de los sujetos es bastante más compleja de lo que habíamos supuesto”, explica Fernández Jover.
Para optimizar la interacción con el cerebro y lograr una comunicación bidireccional más robusta, el equipo de investigación recurrió a la inteligencia artificial. En colaboración con el Bionic Vision Lab de la Universidad de California en Santa Bárbara y la Escuela Politécnica Federal de Zúrich (ETH Zurich), desarrollaron una red neuronal profunda diseñada para resolver esta complejidad. Esta tecnología es capaz de aprender la relación precisa entre los distintos patrones de estimulación eléctrica y la actividad que se genera en el cerebro.
Con estos datos, los investigadores utilizaron algoritmos de inteligencia Artificial para calcular la combinación óptima de electrodos y corrientes con mayor probabilidad de inducir la respuesta cerebral buscada. Como resultado, lograron reproducir las respuestas neuronales deseadas con mayor precisión que utilizando las técnicas tradicionales y empleando una menor cantidad de corriente, lo que se traduce en un mayor margen de seguridad.
«Esta capacidad de adaptación es fundamental debido a la enorme complejidad del sistema visual», relata el catedrático de la UMH, «ya que la estimulación de un electrodo no siempre genera una percepción idéntica. Además, la respuesta puede variar entre personas e incluso en un mismo sujeto de un día para otro». Según explica Fernández Jover, no existe una correspondencia directa y sencilla entre activar un electrodo y generar una percepción visual determinada.
En este escenario, la inteligencia artificial permite aprender el patrón de respuesta cerebral de cada sujeto y personalizar la estimulación, algo que es inviable mediante una configuración fija del dispositivo. Asimismo, el sistema integra información sobre el estado cerebral del usuario justo antes de cada estimulación. Esto permite evaluar el estado del cerebro en tiempo real y adaptar la estimulación de forma dinámica.
Estos hallazgos abren la puerta al desarrollo de prótesis visuales avanzadas, capaces de ajustar su funcionamiento en tiempo real a la respuesta del propio cerebro. En lugar de emplear una configuración rígida entre electrodos y estímulos eléctricos, los futuros dispositivos podrán monitorizar la actividad del sistema nervioso y modular la estimulación de manera personalizada.
Los autores advierten, sin embargo, que el estudio debe ser considerado como una prueba de concepto y no demuestra todavía que esta estrategia pueda restaurar una visión funcional. Será necesario validar los resultados en una muestra más amplia y profundizar en la relación entre los patrones de actividad cerebral y la percepción visual antes de plantear su aplicación clínica. Para avanzar en esta línea, el laboratorio de Neuroingeniería Biomédica de la UMH mantiene abierto el reclutamiento de nuevos voluntarios ciegos que deseen colaborar con estas investigaciones. La información oficial del estudio puede consultarse en la plataforma ClinicalTrials.gov (NCT02983370).
Los coautores principales del estudio son el investigador del Instituto de Bioingeniería de la UMH Fabrizio Grani, el investigador de la Universidad de California en Santa Barbara Jacob Granley y el investigador del ETH Zurich Pehuén Moure. Además de Grani y Fernández Jover, firman el estudio como investigadoras e investigadores de la UMH y de la Cátedra Bidons Egara, Leili Soo, Antonio Lozano, Rocío López Peco, Adrián Villamarín Ortiz y Cristina Soto Sánchez.
La investigación ha contado con financiación del Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades; la Generalidad Valenciana; el programa Horizonte 2020 de la Unión Europea, a través de los proyectos NeuraViPeR y enTRAIN Vision; el consorcio neerlandés Sociedad de Innovación Neurológica (INTENSE); la Fundación Nacional Suiza para la Ciencia; y la Biblioteca Nacional de Medicina de los Institutos Nacionales de Salud de Estados Unidos (NIH).
