Una interfaz cerebro-máquina para el habla
La afasia es un trastorno adquirido del habla que surge a partir de la degeneración o lesiones en las zonas del cerebro que controlan el habla debido a un traumatismo o un ictus. Tal pérdida de comunicación con los demás tiene unas consecuencias psicológicas invalidantes para la persona afectada y su familia. Restablecer el habla en paciente afásicos requiere un dispositivo neuroprotésico al que se conoce como interfaz cerebro-máquina (BCI, por sus siglas en inglés), que puede leer las señales cerebrales relacionadas con su habla intencional. A pesar de que existen BCI para la mejora auditiva en forma de implantes cocleares, la tecnología para restablecer la pérdida del habla va a la zaga.
Una tecnología novedosa para predecir el habla
El objetivo fundamental del proyecto BrainCom, financiado con fondos europeos, era hacer avanzar las técnicas de rehabilitación para restablecer el habla y las capacidades de comunicación en los pacientes con afasia, empleando tecnologías innovadoras que puedan decodificar la actividad neuronal y predecir el habla continua. El cerebro humano posee una complejidad asombrosa, puesto que consta de hasta 100 000 millones de neuronas. Para comprender plenamente los principios subyacentes de un sistema tan enrevesado se requiere la detección simultánea de la actividad eléctrica de grandes poblaciones neuronales con una elevada resolución espaciotemporal. Las tecnologías de hoy día, tales como la resonancia magnética funcional o la electroencefalografía, presentan una eficacia relativa para indicar los tipos de señales neuronales pertinentes para el habla. Sin embargo, son demasiado lentas para su uso en situaciones reales como las conversaciones. La electrocorticografía constituye un planteamiento interesante para observar la actividad cerebral mediante la colocación de electrodos en la superficie del cerebro donde puede leerse rápidamente la actividad eléctrica con alta resolución.
Los sensores de grafeno mejoran las interfaces neuronales de la electrocorticografía
Los investigadores aprovecharon las propiedades electrónicas exclusivas del grafeno para crear matrices flexibles de un tipo de sensores denominados transistores, capaces de detectar la actividad neuronal de grandes zonas del cerebro. Gracias a estos transistores de grafeno y a su funcionamiento multiplexado, fue posible construir matrices con miles de sensores de registro. Se redujo el tamaño de los sensores de grafeno al tamaño de una neurona, sin perder la gran calidad de su señal. La idea era colocar estos sensores en regiones importantes de la corteza cerebral que se sabe que están relacionadas con el habla. Con el uso de unos algoritmos sofisticados, el equipo de BrainCom extrajo datos del cerebro y predijo la producción del habla con precisión. «Cuando los usuarios de esta tecnología imaginan vívidamente que pronuncian palabras en su cabeza, el cerebro activa patrones de actividad similares a los de si las dijeran en voz alta», explica Jose Antonio Garrido, coordinador del proyecto. La tecnología de procesamiento al instante de BrainCom hará realidad la posibilidad de externalizar el habla interior no articulada para usuarios con el habla deteriorada. Se podrán producir fonemas, palabras, frases y diálogos de forma precisa a partir de la decodificación de las señales neuronales.
Transferencia de tecnología a la industria
El siguiente paso es ampliar la producción de las interfaces neuronales de BrainCom y probar su rendimiento en ensayos clínicos con personas. La empresa Multi Channel Systems prevé sacar la tecnología de sensores neuronales de grafeno al mercado de la neurociencia preclínica durante 2022. La empresa de tecnología médica INBRAIN Neuroelectronics llevará a cabo los primeros ensayos clínicos con personas para demostrar la seguridad y funcionalidad de la tecnología de grafeno de BrainCom. Las innovaciones de BrainCom hacen avanzar el campo de la neurociencia clínica y las aplicaciones potenciales de interfaces neuronales implantables. Aparte del restablecimiento del habla, la tecnología generada puede utilizarse para la rehabilitación de funciones cognitivas, así como para el seguimiento de la epilepsia.
Palabras clave
BrainCom, BCI, interfaz cerebro-máquina, sensor de grafeno, electrocorticografía, actividad neuronal, restablecimiento del habla, afasia, habla no articulada
