Mejorar el diagnóstico de enfermedades neuronales, manipular prótesis o sillas de ruedas con el pensamiento, identificar los procesos químicos y eléctricos dentro del cerebro, entre otras, son las aplicaciones del algoritmo desarrollado por investigadores de la Universidad Nacional de Colombia (UNAL) Sede Manizales.
El desarrollo alcanzado por Luisa Fernanda Velásquez,
doctora en Ingeniería –línea de investigación en Automática– e integrante del
“Grupo de control y procesamiento digital de señales” de la UNAL Sede
Manizales, permite obtener datos en tiempo real de la actividad neurológica, lo
que convierte a la Institución en pionera en el país en la investigación de la
emergente ciencia de la neuroingeniería, o ingeniería neural.
“Dicha área facilita el análisis de la respuesta del
cerebro, y con base en los datos obtenidos aplicarla en el análisis de
respuesta tanto a enfermedades como a tratamientos, lo cual ayudaría a los
médicos a identificar cómo se ven afectadas las neuronas por diferentes
patologías, y a partir de ahí formular el mejor tratamiento posible”, señala la
investigadora Velásquez.
Una de las áreas de la ingeniería neural se enfoca en el
desarrollo de interfaces cerebro-computador, que consiste en extraer
información del cerebro y llevarla a un dispositivo externo sin intervención
directa.
La motivación de la investigadora es brindarles a las que
personas han perdido la movilidad –por enfermedades como la esclerosis lateral
amiotrófica (ELA)– las habilidades para comunicarse e interactuar, a través de
sillas de ruedas, prótesis, brazos robóticos y otros dispositivos, usando las
conexiones cerebrales.
Para adelantar estos desarrollos es necesario partir de la
recolección de datos –en tiempo real– sobre cómo funcionan las relaciones
neuronales en el cerebro, y con estos, a través de tratamientos matemáticos,
estadísticos y de programación, entre otras técnicas, crear el algoritmo que
permita convertir la información en una acción, la cual puede ser identificar
el desarrollo de patologías cerebrales con una predicción del comportamiento de
los patrones, o manipular dispositivos.
Algoritmos al servicio del cerebro
La investigación se enfocó en tres componentes; el primero
consistió en extraer los patrones discriminantes que se generan cuando una
persona está imaginando un movimiento y cómo el cerebro interpreta estas
relaciones.
“La principal dificultad al medir la actividad cerebral es
su variabilidad, pues no hay cosas que se repitan exactamente igual, por eso es
tan difícil extraer los patrones y evaluarlos con el paso del tiempo”, señala
la experta.
El segundo foco está relacionado con el descubrimiento de la
variación de los patrones, con lo que la investigadora creó una caracterización
de los sujetos de estudio, y a partir de ahí los clasificó en grupos con
comportamientos comunes de respuesta motora al ejecutar una misma acción.
El tercer foco está orientado a predecir –con base en los
datos obtenidos– cómo será la respuesta motora ante una acción, sin que el
sujeto la ejecute.
A partir de estos datos se puede inferir si la persona es
capaz de realizar o no la acción con un porcentaje de acierto, y a partir de
este número es posible no solo clasificar a las personas en diferentes grupos,
sino también –a partir de esta clasificación– calibrar los sistemas
computaciones para que se adapten a las necesidades de cada individuo.
La investigadora Velásquez considera que “a futuro una de
las aplicaciones de este tipo de procesos está enfocada en el desarrollo del
análisis longitudinal, el cual consiste en realizar evaluaciones previas al
paciente, luego aplicar el tratamiento correspondiente, una vez finalizado
evaluar su respuesta, y en caso de requerir ajustes indicar un nuevo
tratamiento con el fin de monitorear su eficacia”.
Entre los principales resultados de la investigación están:
la extracción de los patrones de activación de una red cerebral en respuesta a
tareas motoras y la aplicación de algoritmos para identificar dichos patrones;
y el diseño tanto de un descriptor de las respuestas como de un nuevo algoritmo
que ayudaría a predecir la capacidad de una persona de realizar tareas de
imaginación del movimiento, y con estas predicciones adaptar diferentes
dispositivos para apoyar a las personas con enfermedades neuronales o con parálisis.
