La tecnología permite a los amputados controlar el brazo robótico con la mente

La tecnología permite a los amputados controlar el brazo robótico con la mente

mayo 17, 2022 0 Por RenzoC

Investigadores de la Universidad de Minnesota Twin Cities han desarrollado una tecnología más precisa y menos invasiva que permite a los amputados mover un brazo robótico usando sus señales cerebrales en lugar de sus músculos.

Muchas extremidades protésicas comerciales actuales utilizan un sistema de cable y arnés controlado por los hombros o el pecho, y las extremidades más avanzadas utilizan sensores para detectar movimientos musculares sutiles en la extremidad existente de un paciente por encima del dispositivo. Sin embargo, ambas opciones pueden ser engorrosas, poco intuitivas y requieren meses de práctica para que las personas amputadas aprendan a moverlas.

Investigadores del Departamento de Ingeniería Biomédica de la Universidad, con la ayuda de colaboradores de la industria, han creado un pequeño dispositivo implantable que se adhiere al nervio periférico del brazo de una persona. Cuando se combina con una computadora de inteligencia artificial y un brazo robótico, el dispositivo puede leer e interpretar señales cerebrales, lo que permite a los amputados de las extremidades superiores controlar el brazo usando solo sus pensamientos.

El artículo más reciente de los investigadores se publica en el Journal of Neural Engineering, una revista científica revisada por pares para el campo interdisciplinario de la ingeniería neuronal.

“Es mucho más intuitivo que cualquier sistema comercial”, dijo Jules Anh Tuan Nguyen, investigador postdoctoral y graduado de doctorado en ingeniería biomédica de la Universidad de Minnesota Twin Cities. «Con otros sistemas protésicos comerciales, cuando los amputados quieren mover un dedo, en realidad no piensan en mover un dedo. Están tratando de activar los músculos de su brazo, ya que eso es lo que lee el sistema. Por eso, estos sistemas requieren mucho aprendizaje y práctica. Para nuestra tecnología, porque interpretamos la señal nerviosa directamente, conoce la intención del paciente. Si quieren mover un dedo, todo lo que tienen que hacer es pensar en mover ese dedo».

Nguyen ha estado trabajando en esta investigación durante aproximadamente 10 años con el profesor asociado del Departamento de Ingeniería Biomédica de la Universidad de Minnesota, Zhi Yang, y fue uno de los desarrolladores clave de la tecnología de chips neuronales.

El proyecto comenzó en 2012 cuando Edward Keefer, un neurocientífico de la industria y director ejecutivo de Nerves, Incorporated, se acercó a Yang para crear un implante nervioso que pudiera beneficiar a las personas amputadas. La pareja recibió fondos de la Agencia de Proyectos de Investigación Avanzada de Defensa (DARPA) del gobierno de EE. UU. y desde entonces han realizado varios ensayos clínicos exitosos con amputados reales.

Los investigadores también trabajaron con la oficina de Comercialización de Tecnología de la Universidad de Minnesota para formar una startup llamada Fasikl, un juego de palabras con la palabra «fascículo» que se refiere a un haz de fibras nerviosas, para comercializar la tecnología.

“El hecho de que podamos impactar a personas reales y algún día mejorar la vida de los pacientes humanos es realmente importante”, dijo Nguyen. “Es divertido llegar a desarrollar nuevas tecnologías, pero si solo estás haciendo experimentos en un laboratorio, no impacta directamente a nadie. Por eso queremos estar en la Universidad de Minnesota, involucrándonos en ensayos clínicos. Durante los últimos tres o cuatro años, he tenido el privilegio de trabajar con varios pacientes humanos. Puedo emocionarme mucho cuando puedo ayudarlos a mover el dedo o ayudarlos a hacer algo que antes no creían que fuera posible».

Una gran parte de lo que hace que el sistema funcione tan bien en comparación con tecnologías similares es la incorporación de inteligencia artificial, que utiliza el aprendizaje automático para ayudar a interpretar las señales del nervio.

“La inteligencia artificial tiene la enorme capacidad de ayudar a explicar muchas relaciones”, dijo Yang. «Esta tecnología nos permite registrar datos humanos, datos nerviosos, con precisión. Con ese tipo de datos nerviosos, el sistema de IA puede llenar los vacíos y determinar qué está pasando. Eso es algo realmente importante, poder combinar esta nueva tecnología de chip con IA. Puede ayudar a responder muchas preguntas que antes no podíamos responder».

La tecnología tiene beneficios no solo para los amputados, sino también para otros pacientes que sufren trastornos neurológicos y dolor crónico. Yang ve un futuro en el que ya no se necesitarán cirugías cerebrales invasivas y en su lugar se podrá acceder a las señales cerebrales a través del nervio periférico.

Además, el chip implantable tiene aplicaciones que van más allá de la medicina.

En este momento, el sistema requiere cables que atraviesan la piel para conectarse a la interfaz de IA exterior y al brazo robótico. Pero, si el chip pudiera conectarse de forma remota a cualquier computadora, les daría a los humanos la capacidad de controlar sus dispositivos personales, por ejemplo, un automóvil o un teléfono, con sus mentes.

«Algunas de estas cosas realmente están sucediendo. Mucha investigación se está moviendo de lo que está en la llamada categoría de ‘fantasía’ a la categoría científica”, dijo Yang. «Esta tecnología sin duda fue diseñada para amputados, pero si hablas de su verdadero potencial, esto podría ser aplicable a todos nosotros».

Además de Nguyen, Yang y Keefer, otros colaboradores en este proyecto incluyen a la profesora asociada Catherine Qi Zhao y al investigador Ming Jiang del Departamento de Informática e Ingeniería de la Universidad de Minnesota; el profesor Jonathan Cheng del Centro Médico Southwestern de la Universidad de Texas; y todos los miembros del grupo del Laboratorio de Neuroelectrónica de Yang en el Departamento de Ingeniería Biomédica de la Universidad de Minnesota.

Lea el documento completo titulado «Una mano neuroprotésica portátil y autónoma con control de dedo basado en aprendizaje profundo», en el sitio web de IOP Science.