Un grupo de científicos de la Universidad Johns Hopkins (EE.UU.) logró que un hombre que llevaba 30 años sin poder utilizar los dedos de la mano por tener movilidad limitada en la parte superior de su cuerpo fuera capaz de controlar dos brazos robóticos mediante señales provenientes de su cerebro, informó este martes el medio especializado Frontiers Science News.
Tras 15 años de investigación en diversas disciplinas como la ciencia neuronal, la robótica y la informática, los investigadores desarrollaron un sistema robótico con el propósito de que lo empleara, con un aporte mental mínimo, una persona que esté parcialmente paralizada.
Un nuevo sistema que funciona con señales provenientes del cerebro
De acuerdo con los responsables del estudio, publicado en la revista Frontiers in Neurorobotics, por medio de una matriz de microelectrodos implantados en las regiones de la corteza motora del cerebro se obtuvieron las señales neuronales del paciente.
Posteriormente, estas señales fueron codificadas a través de una interfaz cerebro-computadora (BMI, por sus siglas en inglés) para generar los comandos necesarios para manipular y coordinar las dos extremidades robóticas, lo que permitió a la persona cortar alimentos para poder comerlos por sí misma.
"Este enfoque de control compartido pretende aprovechar las capacidades intrínsecas de la interfaz cerebro-máquina y el sistema robótico, creando un entorno de 'lo mejor de ambos mundos' donde el usuario puede personalizar el comportamiento de una prótesis inteligente", comentó Francesco Tenore, autor principal del experimento.
Según los especialistas, se utilizará la estimulación sensorial en próximas pruebas del sistema robótico, ya que en anteriores investigaciones se pudo observar que las personas con amputaciones a las que se les aplicó esta técnica no solo pudieron percibir su extremidad faltante, sino también usar señales neuronales para controlar sus prótesis. Argumentaron que la retroalimentación sensorial, la cual es entregada directamente por el cerebro de la persona, permite realizar algunas tareas sin la necesidad de tener retroalimentación visual constante.
"Esta investigación es un gran ejemplo de esta filosofía en la que sabíamos que teníamos todas las herramientas para demostrar esta compleja actividad bimanual de la vida diaria que las personas sin discapacidad dan por sentado", aseguró Tenore, quien agregó que aún "quedan muchos desafíos por delante, incluida la ejecución mejorada de tareas, en términos de precisión y tiempo, y control de circuito cerrado sin la necesidad constante de retroalimentación visual".
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