Gert-Jan Oskam, de 40 años, se rompió el cuello en un accidente de bicicleta en 2011.
Los investigadores utilizaron un "puente digital" para restablecer las conexiones entre el cerebro y las piernas, lo que permitió a Oskam ponerse de pie y caminar con naturalidad.
"Hace unos meses pude, por primera vez después de 10 años, levantarme y tomar una cerveza con mis amigos", dijo Oskam.
El estudio, publicado en Nature"Restablecimos esta comunicación con un puente digital entre el cerebro y la médula espinal que permitió a una persona con tetraplejia crónica ponerse de pie y caminar con naturalidad en entornos comunitarios".
Los investigadores llevan varios años trabajando en interfaces cerebro-espina. Proyecto 2016 que permitió a un mono paralítico mover las piernas y otro que restablecimiento de la sensibilidad de la mano de un hombre con una lesión medular.
Se trata del proyecto más completo hasta la fecha, que pone de relieve el papel cada vez más importante de la IA en nuevas aplicaciones médicas.
Desarrollo de la interfaz cerebro-espina
El "puente digital" es una interfaz cerebroespina que lee la actividad neuronal del cerebro, la convierte en señales eléctricas y las envía a través de la lesión medular a las neuronas sanas del otro lado.
La mayoría de las lesiones medulares no dañan directamente las neuronas, sino que alteran las vías descendentes que conectan el cerebro con la columna vertebral y el sistema nervioso periférico.
El papel de la IA
Para volver a conectar el cerebro a las piernas, se conectaron electrodos al cerebro de Oskam para leer electrocorticografía (ECoG) actividad cerebral.
Para andar, utilizamos los músculos de la cadera, la rodilla y el tobillo: la interfaz tiene que atribuir la actividad cerebral a los distintos grupos musculares de las piernas derecha e izquierda.
En proyectos anteriores resultaba difícil analizar la actividad cerebral, por lo que era complicado predecir la intención de cada pensamiento.
Aquí es donde ayuda la IA: los investigadores idearon un método de filtrado y descodificación de la actividad cerebral mediante aprendizaje automático (ML).
Los investigadores emplearon algoritmos para realizar dos funciones:
- Un primer modelo predice la probabilidad de la intención de mover una articulación específica.
- El otro modelo predice la amplitud y la dirección del movimiento.
Una vez instalada la interfaz, Oskam participó en un programa de entrenamiento que le obligaba a leer señales visuales a través de una interfaz.
El programa le indicaba en qué movimientos debía concentrarse, lo que ayudaba a calibrar el modelo de inteligencia artificial para "descodificar" sus pensamientos y estimular los músculos correctos.
Los resultados
Los investigadores realizaron una serie de pruebas, como caminatas de prueba de 6 y 10 minutos, en las que Oskam consiguió caminar 100 m, pruebas de pie, subir escaleras y caminar por terrenos accidentados y desiguales. Su capacidad para caminar mejoró mucho y mejoró con cada sesión de entrenamiento.
Además, la interfaz tuvo un efecto a largo plazo en la capacidad de andar de Oskam, incluso cuando estaba apagada. Tras 40 sesiones de entrenamiento, Oskam podía caminar con más confianza con sus andadores, lo que pone de manifiesto el potencial de estos dispositivos para la rehabilitación a largo plazo.
La IA ha apoyado aplicaciones similares en el campo de la tecnología médica, como las interfaces cerebro-ordenador. convertir los pensamientos en palabras. Estos dispositivos podrían devolver el habla a quienes sufrieron una lesión cerebral o una enfermedad neurodegenerativa como la esclerosis lateral amiotrófica (ELA).
Con el tiempo, estos dispositivos serán más fáciles de desarrollar e instalar e incluso podrían funcionar sin cirugía invasiva.
