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Demuestran que, con entrenamiento, las personas tetrapléjicas pueden mover sillas de ruedas con control mental

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MADRID, 18 (EUROPA PRESS)

Una silla de ruedas con control mental puede ayudar a una persona tetrapléjica a recuperar la movilidad traduciendo los pensamientos del usuario en órdenes mecánicas según publican los investigadores en la revista ‘iScience’, donde demuestran que los usuarios pueden manejar sillas de ruedas controladas por la mente en un entorno natural y desordenado después de entrenarse durante un largo periodo.

“Demostramos que el aprendizaje mutuo del usuario y del algoritmo de la interfaz cerebro-máquina son importantes para que los usuarios puedan manejar con éxito estas sillas de ruedas”, afirma José del R. Millán, autor correspondiente del estudio en la Universidad de Texas en Austin. “Nuestra investigación pone de relieve una posible vía para mejorar la traslación clínica de la tecnología de interfaz cerebro-máquina no invasiva”.

Millán y sus colegas reclutaron a tres personas tetrapléjicas para el estudio longitudinal. Cada uno de los participantes se sometió a sesiones de entrenamiento tres veces por semana durante 2 a 5 meses.

Los participantes llevaban un gorro que detectaba sus actividades cerebrales a través de la electroencefalografía (EEG), que se convertiría en órdenes mecánicas para las sillas de ruedas a través de un dispositivo de interfaz cerebro-máquina. Se les pidió que controlaran la dirección de la silla de ruedas pensando en mover las partes de su cuerpo. En concreto, debían pensar en mover ambas manos para girar a la izquierda y ambos pies para girar a la derecha.

En la primera sesión de entrenamiento, los tres participantes tuvieron niveles de precisión similares -cuando las respuestas del dispositivo se alineaban con los pensamientos de los usuarios- de entre el 43% y el 55%. A lo largo del entrenamiento, el equipo del dispositivo de interfaz cerebro-máquina observó una mejora significativa de la precisión en el participante 1, que alcanzó una precisión de más del 95% al final de su entrenamiento.

El equipo también observó un aumento de la precisión en el participante 3, que alcanzó el 98% a mitad del entrenamiento antes de que el equipo actualizara su dispositivo con un nuevo algoritmo.

La mejora observada en los participantes 1 y 3 se correlaciona con la mejora en la discriminación de características, que es la capacidad del algoritmo para discriminar el patrón de actividad cerebral codificado para los pensamientos de “ir a la izquierda” del de “ir a la derecha”.

El equipo descubrió que la mejora en la discriminación de rasgos no sólo es resultado del aprendizaje automático del dispositivo, sino también del aprendizaje en el cerebro de los participantes. Los electroencefalogramas de los participantes 1 y 3 mostraron claros cambios en los patrones de ondas cerebrales a medida que mejoraban la precisión en el control mental del dispositivo.

“Vemos en los resultados del EEG que el sujeto ha consolidado una habilidad de modulación de diferentes partes de su cerebro para generar un patrón para ‘ir a la izquierda’ y otro diferente para ‘ir a la derecha’ –señala Millán–. Creemos que hay una reorganización cortical que ocurrió como resultado del proceso de aprendizaje de los participantes”.

En comparación con los participantes 1 y 3, el participante 2 no presentó cambios significativos en los patrones de actividad cerebral a lo largo del entrenamiento. Su precisión sólo aumentó ligeramente durante las primeras sesiones, y se mantuvo estable durante el resto del periodo de entrenamiento. Esto sugiere que el aprendizaje automático por sí solo es insuficiente para maniobrar con éxito un dispositivo controlado por la mente, afirma Millán.

Al final del entrenamiento, se pidió a todos los participantes que condujeran sus sillas de ruedas por una sala de hospital desordenada. Tenían que sortear obstáculos como un separador de habitaciones y las camas del hospital, colocados para simular el entorno del mundo real. Los participantes 1 y 3 terminaron la tarea, mientras que el participante 2 no la completó.

“Parece que para que alguien adquiera un buen control de la interfaz cerebro-máquina que le permita realizar una actividad cotidiana relativamente compleja como conducir la silla de ruedas en un entorno natural, se requiere cierta reorganización neuroplástica en nuestro córtex”, subraya Millán.

El estudio también destacó el papel del entrenamiento a largo plazo en los usuarios. Aunque el participante 1 tuvo un rendimiento excepcional al final, también tuvo problemas en las primeras sesiones de entrenamiento, recuerda Millán. El estudio longitudinal es uno de los primeros en evaluar la traducción clínica de la tecnología de interfaz cerebro-máquina no invasiva en personas tetrapléjicas.

Ahora el equipo quiere averiguar por qué el participante 2 no experimentó el efecto de aprendizaje. Esperan llevar a cabo un análisis más detallado de las señales cerebrales de todos los participantes para comprender sus diferencias y las posibles intervenciones para las personas que tienen problemas con el proceso de aprendizaje en el futuro.


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