Fusión mente-máquina

Ted Berger es un lector de mentes. Las mentes de las ratas, eso es. En su laboratorio de la Universidad del Sur de California, el neurobiólogo coloca una pequeña serie de electrodos en una porción del cerebro de una rata en una placa de Petri. Con solo presionar un interruptor, el estudiante de posgrado Walid Soussou inicia el flujo de señales eléctricas en el tejido. Las células del cerebro responden generando sus propios impulsos eléctricos. Este patrón de remolinos de señales neuronales es captado por los electrodos y aparece en una pantalla de computadora cercana como un lavado de colores que van desde el rojo brillante al azul oscuro.

Durante las próximas horas, Berger y su equipo trazarán los circuitos detrás de una de las funciones más complejas del cerebro: la memoria. Es una investigación básica, pero lo hacen con un gran objetivo tecnológico en mente. El grupo de Berger tiene como objetivo utilizar la información para construir una interfaz cerebro-máquina avanzada, un dispositivo que conecta los circuitos biológicos de un cerebro con los circuitos de silicio de una computadora, que cambiará la forma de pensar de la mente.

Esta historia fue parte de nuestro número de mayo de 2003

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En los últimos años, grupos de investigación de todo el país han implantado electrodos en el cerebro de animales, e incluso de algunos humanos, y han utilizado señales detectadas por esos electrodos para mover brazos de robot, palancas y cursores en las pantallas de las computadoras ( ver Otra investigación cerebro-máquina, tabla, última página ). El objetivo del trabajo ha sido dar a los pacientes paralizados la capacidad de controlar las prótesis y las herramientas de comunicación sencillas. Pero el objetivo de Berger es aún más amplio: construir un chip de computadora que restaure las capacidades cognitivas del cerebro mismo, ayudando a la memoria en pacientes que padecen trastornos neurológicos como la enfermedad de Alzheimer y los accidentes cerebrovasculares y quizás, eventualmente, mejorando las capacidades de las mentes sanas. . Para hacerlo, los investigadores deben comprender los procesos neuronales que pueden ser más complicados que los que gobiernan, digamos, el control de un brazo protésico. Es uno de los proyectos más ambiciosos en todo el campo, dice Christof Koch, experto en computación y sistemas neuronales en Caltech.

Por audaz que sea, el equipo de Berger no es el único grupo que está abriendo nuevos caminos en lo que los investigadores a veces llaman prótesis neurales. Un programa de dos años y $ 24 millones de la Agencia de Proyectos de Investigación Avanzada de Defensa de EE. UU., Lanzado el otoño pasado, está expandiendo rápidamente los límites de la investigación de la interfaz cerebro-máquina. Los seis proyectos financiados por el programa de DARPA, incluido el de Berger en la Universidad del Sur de California, tienen como objetivo desarrollar tecnologías que no solo restaurarán, sino que también aumentar capacidades humanas, dice Alan Rudolph, gerente de programa de la iniciativa DARPA. Este enfoque de la gran ciencia coordinado y bien financiado para comprender cómo las mentes y las máquinas pueden interactuar, dice, podría tener consecuencias transformadoras para la defensa y la sociedad.

El esfuerzo producirá una nueva generación de electrodos, chips de computadora y software que eventualmente podrían equipar a los soldados, por ejemplo, para controlar extremidades artificiales ultrarrápidas, pilotar vehículos remotos y guiar robots móviles en entornos peligrosos, usando solo el poder de sus pensamientos. Aún más notable, estos dispositivos podrían mejorar la toma de decisiones, mejorar la memoria y las habilidades cognitivas e incluso permitir que el cerebro de una persona se comunique de forma inalámbrica con el de otra.

Aunque estas aplicaciones son tan especulativas como espectaculares, los científicos ya no las ven como pura fantasía. Su nuevo optimismo está impulsado en parte por una serie de avances recientes en neurociencia, hardware de interfaz y procesamiento de señales. Y la afluencia de dinero ciertamente no duele. DARPA está invirtiendo recursos mucho más grandes en el área que nunca antes, dice William Heetderks, director del Programa de Prótesis Neural de los Institutos Nacionales de Salud. Y debido a que los investigadores en este campo no tienen escasez de ideas innovadoras, agrega, la nueva financiación tendrá un efecto tremendo.

Control remoto

Entre las colinas de Durham, Carolina del Norte, Miguel Nicolelis de la Universidad de Duke está intentando enseñar nuevos trucos a los viejos monos. Pero primero, sus cerebros deben aprender a escuchar.

En los últimos años, Nicolelis y su equipo han demostrado que las señales cerebrales captadas por electrodos implantados en el cerebro de los animales pueden proporcionar un control rudimentario de los brazos del robot. Pero hay un problema: los animales no saben que están controlando nada. Para llegar al punto en que los animales, y eventualmente los humanos, puedan asumir tareas más sofisticadas, dice Nicolelis, la comunicación en tiempo real entre la mente y la máquina debe convertirse en una vía de doble sentido.

Entonces, en el laboratorio de Nicolelis, un mono rhesus no solo está controlando el brazo de un robot a través de señales cerebrales captadas por electrodos implantados en su cabeza, sino que también está recibiendo retroalimentación del robot, por ahora, en forma de cursor en una pantalla que muestra la movimientos del robot. Mantenidos en habitaciones separadas, el mono y el brazo del robot están conectados a través de cables, una microcomputadora y un procesador paralelo. El siguiente paso será implementar la retroalimentación táctil. Cuando el mono intenta usar el brazo del robot para agarrar una jarra de cerveza de goma, el brazo del robot enviará señales a los transductores de fuerza colocados en la parte superior del brazo del animal; estos motores vibrarán vigorosamente cuando el agarre del robot se apriete. Y finalmente, dice Nicolelis, el sistema podría proporcionar una retroalimentación aún más directa al estimular eléctricamente las regiones sensoriales del cerebro. El truco consiste en dar el tipo correcto de retroalimentación para que el cerebro del mono incorpore al robot como si fuera parte de su propio cuerpo, dice.

Una vez que cierran el ciclo de la interacción cerebro-máquina, dice Nicolelis, los investigadores pueden comenzar a pensar de manera realista sobre el diseño de sistemas cuyas capacidades físicas superen a las de las personas normales. Un ejemplo: al pasar por alto los nervios y los músculos y conectar el cerebro directamente a una extremidad robótica, dice, es posible reducir los tiempos de reacción en un factor de seis. Él predice que muchos laboratorios demostrarán tal aumento de las habilidades físicas básicas durante los próximos cinco años.

Mientras Nicolelis trabaja para replicar y aumentar las capacidades cotidianas como agarrar y levantar objetos, los investigadores de la Universidad de Michigan están impulsando las interfaces cerebro-máquina hacia nuevos ámbitos de control físico. El ingeniero biomédico Daryl Kipke y su equipo están enseñando a ratas y monos cómo guiar los movimientos de una flota de robots móviles utilizando solo sus mentes. La retroalimentación es importante, dice Kipke, porque permite a los animales ganar experiencia interactuando con un dispositivo que es completamente extraño, en este caso una criatura robótica de seis patas de medio metro de largo llamada RHex (pronunciado rex).

Por ahora, el robot ágil debe estar programado para funcionar en una dirección determinada o dirigido de forma remota mediante un enlace inalámbrico controlado manualmente. Pero las interfaces cerebro-máquina, dicen los investigadores de Michigan, podrían permitir un control más rápido y mejor coordinado. En un futuro lejano, los soldados o el personal de rescate, posiblemente en múltiples ubicaciones, podrían conectar sus mentes a una computadora central para controlar una flota de RHexes en el campo. Guiados por impulsos cerebrales, los robots llevarían a cabo misiones de búsqueda y rescate en zonas de guerra y áreas de desastre, mientras enviaban comentarios de audio, visuales y táctiles a sus controladores. Ese es el jonrón, dice Kipke.

Aunque probablemente aún falten décadas para alcanzar ese objetivo, el equipo de Kipke está trabajando para lograrlo extrayendo señales de las neuronas en las áreas del cerebro que están involucradas en la planificación y ejecución de movimientos. Con todo el ruido de las celdas circundantes, es como intentar escuchar conversaciones específicas en un estadio de béisbol. Dentro de un año, los investigadores implantarán quirúrgicamente conjuntos de electrodos de silicio, cada uno no más ancho que un pelo, en el cerebro de un animal y conectarán cada conjunto a un circuito flexible de baja potencia que parece una tirita de un centímetro cuadrado en el piel de animal. El circuito acelerará el procesamiento general de las señales y permitirá que se envíen de forma inalámbrica a una computadora central. Allí, un software personalizado traducirá las señales en movimientos de un cursor de computadora, que el animal observará. El siguiente paso, dice Kipke, será conectar el cursor al sistema de control inalámbrico de RHex para que cuando el cursor se mueva a la izquierda, el robot haga lo mismo.

Para el verano, el equipo de Michigan, junto con el fisiólogo Dan Moran de la Universidad de Washington, planea que un mono en St. Louis conduzca RHex a través de una carrera de obstáculos en Ann Arbor, MI. Las señales de control se transmitirán de un lado a otro a través de Internet, y el mono supervisará una representación gráfica de la posición y los movimientos del robot en una pantalla. El objetivo general del proyecto actual es probar si tales interfaces pueden involucrar el uso cerebral de comandos neuronales y retroalimentación para controlar dispositivos cada vez más remotos y complejos. Dentro de cinco años, sabremos si podemos hacer esto, dice Kipke.

Bombeando la percepción

Mientras Nicolelis y Kipke están aumentando la capacidad del cerebro para controlar dispositivos externos, otros en la iniciativa DARPA tienen como objetivo manipular el funcionamiento interno del cerebro, específicamente aquellos que envían, reciben y procesan imágenes y sonidos. Al aprovechar las regiones visuales y auditivas de la mente, los investigadores están probando si dicha información se puede transmitir entre cerebros y computadoras para mejorar la percepción y la comunicación. Si tienen éxito, los proyectos podrían conducir a nuevas interfaces asombrosas que mejoren la capacidad de los humanos para reconocer rostros, objetos y habla y para tomar decisiones. Incluso podrían permitir la comunicación inalámbrica de cerebro a cerebro, dice Rudolph de DARPA.

Antes de que puedan idear tales sistemas, los investigadores deben aprender a leer información del cerebro, así como a escribir información, dice Tomaso Poggio, experto en inteligencia artificial del MIT. Poggio y el neurofisiólogo del MIT James DiCarlo, ambos investigadores principales del programa DARPA, están trabajando con la percepción visual y el reconocimiento de objetos en monos rhesus. Los investigadores presentarán objetos como formas abstractas, automóviles y animales en una pantalla de computadora. Un posible experimento se basa en colaboraciones previas con el neurocientífico Earl Miller del MIT: los investigadores podrían entrenar a un mono para decidir si un animal generado por computadora en una pantalla se parece más a un gato o un perro ( ver Lectura mental, barra lateral ). El software difuminaría la línea, creando, por ejemplo, una imagen del 60% de un gato y del 40% de un perro. Mientras el mono toma su decisión, los investigadores usarían electrodos implantados para registrar las señales de las neuronas en la corteza visual: algunas de estas células se activan cuando el mono ve a un gato, otras cuando ve a un perro.

Cognición de silicio

De vuelta en la Universidad del Sur de California, el equipo de Berger está empujando la frontera más lejana de las interfaces cerebro-máquina. Una vez que han trazado los patrones de señales de varias regiones del cerebro, los investigadores planean manipular las formas en que el cerebro procesa la información y se comunica consigo mismo, en resumen, cómo el cerebro piensa . Este trabajo podría algún día dar lugar a prótesis neurales que restauren e incluso mejoren procesos cognitivos como la memoria. Imagínese ir al médico para recuperar recuerdos que se han desvanecido hace mucho tiempo o comprar hardware que agudice su capacidad para recordar los nombres de las personas.

El equipo de Berger está dando un pequeño paso hacia esa visión al desarrollar un chip de computadora que imita el procesamiento de señales del hipocampo, una región del cerebro en forma de espiral que es fundamental para el aprendizaje y la formación de recuerdos. Afortunadamente, el flujo de información en el hipocampo de las ratas es sencillo, dice Berger, y el circuito se ve similar, aunque más complicado, en el hipocampo humano.

Lo que hace que las cosas sean desafiantes es que, al menos en la visión de Berger, la memoria en el cerebro está representada en los patrones dinámicos de activación de las neuronas, no en una disposición fija de bits como la de la memoria de una computadora. Si alguna parte del cerebro se parece a la RAM, todavía no la hemos encontrado, dice Berger. Y las neuronas son intrínsecamente complicadas. Para que uno se dispare, el tiempo lo es todo: puede ser necesaria una combinación de impulsos de las neuronas circundantes o entradas repetidas de un mensajero espaciados en el tiempo.

Para capturar esta dinámica, el equipo de Berger ha desarrollado modelos matemáticos de las neuronas individuales en cuestión y ha comenzado a implementar los modelos en hardware. Si la neurona A envía un patrón particular de impulsos a la neurona B, dice el ingeniero biomédico de la Universidad del Sur de California Vasilis Marmarelis, el modelo te dice qué patrón enviará la neurona B a la neurona C. No es sexy, dice, pero es el primero paso de un viaje muy largo. A partir de ahí, los investigadores colocarán miles de modelos de neuronas en un chip de silicio de bajo consumo.

A finales de este año, dice Berger, el experimento de prueba de principio será así: en una porción del hipocampo de una rata, los científicos demostrarán que las señales eléctricas de la región A son procesadas por la región B y enviadas a la región C. Ellos luego eliminará las neuronas de la región B y mostrará que la salida de la región C se interrumpe. Finalmente, desviarán las señales a través de un chip prototipo, en lugar de la región B, para ver si eso completa el circuito y produce el mismo patrón general de señales que el segmento sano.

Imagen cortesía de John MacNeil

Si tiene éxito, el siguiente paso será probar el chip en un animal. Dentro de tres años, el grupo de Berger planea entregar su interfaz a un equipo dirigido por el fisiólogo Sam Deadwyler en la Universidad de Wake Forest. Deadwyler está entrenando a los monos para recordar imágenes prediseñadas que se muestran en una pantalla y para elegir las imágenes de una alineación posterior. Al mismo tiempo, está registrando señales del hipocampo que le permiten identificar qué neuronas son importantes para la tarea e incluso predecir si el mono elegirá correctamente. Cuando la interfaz de Berger esté lista, dice Deadwyler, los investigadores inactivarán temporalmente el hipocampo para que el primate ya no pueda realizar la tarea; luego, enchufarán el chip en el área afectada para ver si la interfaz puede restaurar el rendimiento del mono.

Finalmente, Berger y Deadwyler planean determinar si el chip puede aumentar la memoria: implantarán el chip en un animal cuyo hipocampo esté intacto. Con el chip, el mono podría recordar una imagen durante un período de tiempo más largo o ser capaz de elegirla entre una serie de distracciones más grande. En el futuro, dice Deadwyler, podría ser posible conectar el cerebro de una persona a un hardware que haga que los recuerdos duren más o que le permita a uno realizar un seguimiento de cantidades cada vez mayores de información, como cuando estás corriendo por un aeropuerto ocupado y necesitas recuerde un número de teléfono durante unos segundos. Pero no espere ver esto pronto. Estamos muy lejos de mejorar en papel y lápiz, dice Heetderks de los NIH.

Por un lado, el grupo de Berger se enfrenta al escepticismo de algunos científicos que no compran la premisa fundamental de que la memoria está constituida únicamente por patrones dinámicos de actividad neuronal. Y se enfrenta a muchos de los desafíos prácticos a los que se enfrentan otros equipos de investigación de prótesis neurales. Por ahora, nadie sabe exactamente qué neuronas, o cuántas, deben aprovecharse para lograr dispositivos útiles. Dependiendo de la aplicación, los investigadores pueden necesitar acceder a miles de células cerebrales a la vez. Y hay obstáculos computacionales que deben superar antes de que las interfaces puedan procesar flujos masivamente paralelos de datos neuronales en tiempo real.

Pero quizás el mayor desafío técnico radica en conectar físicamente hardware rígido a delicadas células cerebrales y mantener esas conexiones durante meses o incluso años, dice John Chapin, fisiólogo del Centro Médico Downstate de la Universidad Estatal de Nueva York, quien ayudó a desarrollar métodos pioneros para acceder a las señales cerebrales a mediados de la década de 1990. Debido a que las neuronas cambian continuamente de posición y alteran sus conexiones, la interfaz debe ser flexible, biocompatible y adaptable a los cambios en las señales que recibe. Con esto en mente, Rudolph de DARPA está presionando para promover una plataforma de electrodos estandarizada en toda la iniciativa para que cada equipo no reinvente la rueda. Pero esto es más fácil decirlo que hacerlo. Los científicos prefieren usar los cepillos de dientes de los demás que los electrodos de los demás, dice Koch de Caltech.

Incluso si las tecnologías de interfaz funcionan, es posible que se enfrenten a un largo camino hacia la aceptación. Los pacientes paralíticos ansiosos por mejorar sus capacidades físicas pueden estar dispuestos a aceptar los riesgos de la cirugía y vivir con el hardware implantado en sus cerebros, pero la mayoría de las personas sanas probablemente se resistirían a la propuesta. De hecho, dice Rudolph, realmente no imaginamos implantar este tipo de dispositivos en personas sanas. La clave para poder restaurar o aumentar las capacidades humanas, dice, será obtener acceso a las señales cerebrales de una manera discreta, idealmente, sin cables, electrodos o cirugías.

Antes de que DARPA, o cualquier otra persona, invierta en la próxima generación de tecnología de detección de señales cerebrales, los investigadores deben determinar si las prótesis neuronales serán prácticas en sus nuevas aplicaciones. Si tiene éxito, dice Rudolph, habremos sembrado el importante trabajo para demostrar que esto se puede hacer y, si se puede encontrar una herramienta no invasiva para extraer el mismo tipo de información, que se puede prever la mejora del desempeño humano. Y aunque todavía faltan años para esta visión, es posible que nuestras mentes ya estén en el camino hacia una nueva forma de pensar.

Otras investigaciones cerebro-máquina
INVESTIGADOR	INSTITUCIÓN	PROYECTO
Richard Andersen	Caltech	Sistemas de electrodos para registrar los impulsos cerebrales.
Niels Birbaumer	Universidad de Tbingen (Alemania)	Detectores de señales cerebrales no invasivos
John Donoghue	Universidad de Brown y cibercinética (Providencia, RI)	Prótesis neuronales que permiten a los pacientes paralizados controlar las computadoras
Philip Kennedy	Señales neuronales (Atlanta, Georgia)	Primeras pruebas en humanos de implantes cerebrales para restaurar la comunicación en pacientes completamente paralizados
Andrew Schwartz	Universidad de Pittsburgh	Prótesis neurales que controlan los brazos del robot.
Harvey Wiggins	Plexon (Dallas, TX)	Hardware y software para registrar y analizar señales cerebrales.

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