Aprendiendo a usar las interfaces cerebro-computadora
WIKIPEDIA, JOSHUA FURMANUsando sensores que detectan la actividad cerebral, las personas ahora pueden mover cursores virtuales, helicópteros a control remoto y brazos robóticos con solo pensar. Estas interfaces cerebro-computadora (BCI) no implican ningún movimiento real por parte del usuario, e incluso pueden beneficiar a pacientes paralizados o encerrados para quienes el movimiento es imposible.
Pero una nueva investigación de la Universidad de Washington en Seattle sugiere que aprendamos a usar BCI de la misma manera que aprendemos otras habilidades motoras, como andar en bicicleta o lanzar una pelota. Al principio, requiere un esfuerzo consciente deliberado e involucra una red de muchas regiones cerebrales diferentes. Sin embargo, a medida que las personas practican, las tareas se vuelven más fáciles y casi automáticas, y la red se vuelve mucho menos activa.
En este estudio, publicado hoy (10 de junio) en PNAS, los voluntarios usó un BCI para mover un cursor en pantalla. Pero el científico principal, Jeremiah Wander, dice que los resultados serán útiles en…
Wander trabajó con siete personas que se sometían a una cirugía para tratar la epilepsia grave. Usando una rejilla de electrodos implantados, los médicos monitorearon su actividad cerebral durante una semana para identificar las áreas en las que comenzaron las convulsiones.
Wander se montó en el procedimiento, usando la señal de solo uno de los electrodos para controlar los movimientos. de un cursor mientras viajaba a través de una pantalla. Al aprender a ajustar su actividad cerebral, los voluntarios podían dirigir la trayectoria del cursor para que diera en uno de dos objetivos. El electrodo se había convertido en un BCI improvisado.
Mientras tanto, los otros electrodos registraron aumentos en la actividad neuronal en muchas partes diferentes del cerebro involucradas en la planificación y ejecución de movimientos. Estos incluyeron la corteza motora primaria, la corteza somatosensorial primaria, la corteza prefrontal dorsolateral y la corteza premotora.
Este trabajo es muy emocionante, dijo José Carmena de la Universidad de California, Berkeley, quien no participó en el estudio. . Muestra que, como en el aprendizaje de habilidades motoras, el proceso de aprendizaje de habilidades BCI recluta una red ampliamente distribuida de áreas cerebrales que no están directamente conectadas a BCI.
Esto también es sorprendente ya que usar un BCI es muy similar. y muy diferente a otras habilidades motrices, como aprender a escribir a máquina. Las BCI implican controlar el movimiento de los objetos, pero sin ningún movimiento de las propias extremidades de los usuarios. Implican la retroalimentación de los ojos, pero no de los otros sentidos o partes del cuerpo. E implican acciones que modifican directamente la actividad cerebral que la mayoría de las personas nunca han probado antes.
A medida que los voluntarios mejoraron en el uso de la BCI y sus esfuerzos se volvieron automáticos en lugar de deliberados, la actividad en esta amplia red disminuyó rápidamente. Esto muestra una transición algo binaria de un estado novato a un estado experto, dijo Wander.
Wander cree que los neurocientíficos podrían usar cambios similares en la actividad cerebral para evaluar qué tan cómodos se sienten los usuarios de BCI con la tecnología. Dichas señales serán especialmente importantes a medida que saquemos los dispositivos BCI del entorno de laboratorio estrictamente controlado y los llevemos al campo, donde la forma en que se usan puede cambiar día a día, dijo.
Sin embargo, John Kalaska de la Universidad de Montreal señala que Wanders BCI detectó una onda cerebral específica, producida a través del disparo rítmico de muchas neuronas diferentes alrededor del electrodo principal. Por el contrario, muchos dispositivos de control de BCI usan la actividad de neuronas individuales, un sistema que refleja más de cerca la forma en que el cerebro usa las señales neuronales para producir movimientos. Si las personas usan esta variedad de BCI, queda por ver si también mostrarían los mismos cambios generales en la actividad cerebral.
JD Wander et al., Distribuido adaptación cortical durante el aprendizaje de una tarea de interfaz de computadora del cerebro, PNAS, doi:10.1073/pnas.1221127110, 2013 .
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