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Un implante utiliza el aprendizaje automático para dar a los amputados control sobre las manos protésicas
Joe Hamilton, participante en el estudio RPNI de la Universidad de Michigan, usa su mente para controlar una mano protésica DEKA para recoger un pequeño bloque Evan Dougherty | Ingeniería de la Universidad de Michigan
Los investigadores han estado trabajando para hacer realidad las prótesis controladas por la mente durante al menos una década. En teoría, una mano artificial que las personas amputadas pudieran controlar con la mente podría restaurar su capacidad para realizar todo tipo de tareas diarias y mejorar drásticamente su nivel de vida.
Sin embargo, hasta ahora los científicos se han enfrentado a una barrera importante: no han podido acceder a señales nerviosas que sean lo suficientemente fuertes o estables para enviarlas a la extremidad biónica. Aunque es posible obtener este tipo de señal mediante una interfaz cerebro-máquina, el procedimiento para implantar una es invasivo y costoso. Y las señales nerviosas transportadas por los nervios periféricos que salen del cerebro y la médula espinal son demasiado pequeñas.
Un nuevo implante soluciona este problema utilizando el aprendizaje automático para amplificar estas señales. Un estudio, publicado en Ciencia Medicina Traslacional hoy, descubrió que funcionó para cuatro amputados durante casi un año. Les dio un control preciso de sus manos protésicas y les permitió recoger ladrillos en miniatura, agarrar objetos como latas de refresco y jugar a piedra, papel o tijera.
Es la primera vez que los investigadores registran señales de milivoltios de un nervio, mucho más fuertes que cualquier estudio anterior.
La fuerza de esta señal permitió a los investigadores entrenar algoritmos para traducirlos en movimientos. La primera vez que lo encendimos, funcionó de inmediato, dice Paul Cederna, profesor de biomecánica en la Universidad de Michigan, quien codirigió el estudio . No había brecha entre el pensamiento y el movimiento.
El procedimiento para el implante requiere que uno de los nervios periféricos del amputado sea cortado y suturado al músculo. El sitio sana, desarrollando nervios y vasos sanguíneos durante tres meses. Luego se implantan electrodos en estos sitios, lo que permite registrar una señal nerviosa y transmitirla a una mano protésica en tiempo real. Las señales se convierten en movimientos utilizando algoritmos de aprendizaje automático (los mismos tipos que se utilizan para las interfaces cerebro-máquina).
Los amputados que usaban la mano protésica podían controlar cada dedo individual y girar los pulgares, independientemente de la fecha en que habían perdido la extremidad. Sus señales nerviosas se registraron durante unos minutos para calibrar los algoritmos a sus señales individuales, pero después de eso, cada implante funcionó de inmediato, sin necesidad de recalibrar durante los 300 días de prueba, según la colíder del estudio Cynthia Chestek, asociada profesor de ingeniería biomédica en la Universidad de Michigan.
Es solo un estudio de prueba de concepto, por lo que requiere más pruebas para validar los resultados. Los investigadores están reclutando amputados para un ensayo clínico en curso, financiado por DARPA y los Institutos Nacionales de Salud.