New tendencies in BCI - Neuralink’s

La unión entre la neurociencia, la tecnología y las ciencias de la información están dando lugar a nuevos paradigmas médicos, cognitivos, de aprendizaje e incluso de entretenimiento. La búsqueda del entendimiento del funcionamiento cerebral está redefiniendo la manera en que la ciencia entiende al ser humano, dando nuevos pasos para revertir condiciones médicas, previamente incurables, desentrañar los mecanismos de aprendizaje y generar experiencias nunca antes vistas. Una de las áreas que más progresos ha realizado en investigación este año es el de las Interfaces Cerebro-Máquina (Brain-Computer Interfaces, BCI), que se definen como sistemas que permiten la comunicación entre el cerebro y diferentes dispositivos computacionales. Una de las posibles aplicaciones de las BCI, dentro de las ciencias de la salud, es la restauración de funciones sensorio-motoras. Midiendo con precisión la actividad neuro eléctrica del sistema nervioso se podrían realizar inferencias estadísticas, modelos y prototipos que permitan adaptar un sistema a un paciente que necesita de este tipo de intervención. El año 2020 nos trajo compañías nuevas, retos nuevos y avances en diferentes áreas relacionadas a las BCI que no estuvieron ausentes durante el transcurso de la pandemia. Por motivos de simplicidad, en este artículo dividiremos los avances entre proyectos invasivos y no invasivos.

Línea de investigación: Tecnologías de asistencia

New tendencies in BCI and Neuralink’s progress

“Las computadoras ahora son lo suficientemente potentes como para registrar las señales eléctricas que emanan del cerebro y decodificarlas parcialmente en un lenguaje digital familiar.”. Michio Kaku

Proyectos en Neurotecnología No-Invasiva

Uno de los retos en los que se está trabajando activamente es el de la salud mental. La evaluación en este campo aún no ha encontrado marcadores objetivos, y está muy aferrada a la opinión subjetiva de su evaluador. Como potencial método para cuantificar enfermedades mentales tenemos las técnicas de EEG (Electroencefalograma), gracias a que han ido reduciendo su costo, podemos implementar y recolectar una mayor cantidad de datos no sólo en la clínica, también en situaciones de la vida real. El proyecto Amber de Google, es uno de los proyectos que intenta trabajar en eso. El problema que Amber intenta resolver está relacionado con la depresión, un diagnóstico que padecen más de 264 millones de personas en el mundo, siendo el suicidio la segunda cau-

Escrito por: Manuel Illanes y Bruno Bustos

Fuente: Complete Anatomy

sa de muerte en la población juvenil a nivel global, y que afecta mayormente a la población femenina. Las personas que padecen de depresión con frecuencia no son correctamente diagnosticadas, y otros que no tienen el desorden también llevan la misma suerte recibiendo prescripciones incorrectas. Diferentes estudios han mostrado que patrones de actividad eléctrica corresponden a ciertos síntomas depresivos. Para poder reconocer estos patrones, Google está utilizando técnicas de machine learning con la esperanza de que faciliten el interpretar el EEG. En su acercamiento, Google utilizó técnicas de aprendizaje representacional conocidos como Autoencoders, llegando a mostrar que son capaces de remover el ruido de la señal EEG sin un experto humano al medio. Los Autoencoders son un tipo de red neuronal artificial que aprende representaciones de un cuerpo de datos a partir del aprendizaje no supervisado aplicando técnicas de reducción de la dimensionalidad. Más allá del uso de la señal EEG, el equipo Amber mostró que es posible extraer características interpretables que son relevantes para la salud mental mediante Disentangling Autoencoders, técnicas que predicen varias etiquetas clínicas como el desorden depresivo generalizado y el desorden de ansiedad en base a la entrevista clínica. Otro tipo de dirección de las BCI es el entretenimiento. A principios de febrero de 2021, el imperio de videojuegos Valve, anunció una asociación con Tobii, la compañía de registro de movimiento ocular y OpenBCI, la compañía de Hardware de BCI open source [6]. Mediante esta asociación se espera crear experiencias que sean más ricas de lo que la realidad es capaz de crear, haciendo un bypass a lo que llamaron “periféricos de carne” en referencia a los ojos, manos, brazos y piernas. El psicólogo experimental principal de Valve, Mike Ambinder, había descrito en 2019, su visión para ajustar EEG a los cascos de Realidad Virtual. Su objetivo es obtener discernimiento del estado cognitivo y afectivo momento a momento de los usuarios de videojuegos para poder diseñar mejores experiencias de forma no-invasiva. Ante el anuncio reciente de OpenBCI sobre el desarrollo de su producto Galea, estas compañías empezaron a trabajar en proveer una manera para que todos puedan acceder a lecturas de bioseñales de alta resolución en los equipos de Realidad Virtual. Galea es un producto de OpenBCI específicamente construido para usarse en combinación con cascos de Realidad Virtual y Realidad Aumentada, que incorpora mediciones de EEG, electromiografía (EMG), actividad electrodérmica (EDA) y fotopletismografía (PPG). Gaben, la cabeza de la compañia Valve, prevee que ocurran muchos cambios a partir de la incorporación de Interfaces Cerebro Máquina en el mundo del entretenimiento, calificando como “error tonto” el no empezar a incorporar esta técnología en el 2022 [8]. 77

Proyectos en Neurotecnología Invasiva

En este campo, Neuralink demostró sus avances con 3 cerdos que pasaron por una cirugía invasiva para ser implantados con “The Link”, un sistema de grabación de la actividad eléctrica cortical, de carga electromagnética, mínimamente invasivo y que cuenta con 1024 canales de lectura y escritura. Durante dicha demostración se presentó el trabajo del equipo en la lectura de la actividad motora en una caminadora junto con las predicciones del sistema, las cuales mostraron gran consistencia.

Simultáneamente, Paradromics reveló su sistema Argo de captura de actividad eléctrica cortical de más de 65.536 electrodos, 30.000 implantados en la corteza cerebral de una oveja, siendo este uno de los mayores avances en el campo en número de canales simultáneos. Paradromics es una startup 78

financiada por la agencia de proyectos de investigación avanzados de defensa DARPA, en los Estados Unidos. El primer producto de Paradromics será un equipo de comunicación para pacientes con parálisis severas que espera estar listo para uso clínico el 2023.

The Link - Neuralink Fuente: MiroMrdium

En la universidad John Hopkins, en el laboratorio de física aplicada lograron que un paciente cuadripléjico se alimente controlando dos brazos prostéticos leyendo las señales de la corteza motora [9]. Este experimento fue parte de una nueva línea de investigación fundada por los autores del estudio denominada “Smart Prosthetics” que combina técnicas de control robótico avanzado y retroalimentación sensorial de ambas prótesis mediante estimulación neural de forma simultánea. Los cirujanos implantaron seis formaciones de electrodos en ambos lados del cerebro y en cuestión de meses el paciente ya era capaz de controlar ambos dispositivos para alimentarse.

Sistema Argo - Paradromics Fuente: Panoramics

Smart Prosthetics - Lab. de Fisica Aplicada, John Hopkins Fuente: Techeblog

El campo de la neurotecnología está lleno de problemas difíciles. Por fortuna, también está integrado por diversas disciplinas que trabajan de manera colaborativa para poder resolverlos. Estos problemas van desde la salud mental hasta la rehabilitación motora de funciones perdidas, pero difícilmente terminarán ahí, porque el campo se encuentra en su génesis. Si algo es seguro es que evaluar la salud mental es un problema difícil. Encontrar biomarcadores de la depresión, como intenta Google, por el momento sigue siendo un problema sin resolver. Por eso, ahora Google está abriendo de forma open source el Proyecto Amber, tanto en componentes de Software y Hardware con la esperanza de aportar a la comunidad dedicada a la salud mental. El proyecto se encuentra disponible en Github. Es importante señalar que las interfaces invasivas están alcanzando su madurez gracias a la iniciativa privada, lo que seguramente abrirá campo a debate sobre qué tipo de información almacenan de forma permanente y cual no. Y tanto el proceso de implantación quirúrgico como la extracción deberá ser controlada con rigurosidad para tener en cuenta cualquier posible secuela que este proceso pueda causar. Es bastante probable que encontremos mayor interacción entre las iniciativas privadas y las iniciativas open source para poder trabajar combinando estrategias de ambos mundos. Haciendo la tecnología más accesible y usable a escala, podemos ayudar a los proveedores del cuidado de la salud en recolectar datos e interpretarlos, esto también con el objetivo de aplicar los datos de nuevo a la vida real. Sin duda, esta es una orientación que veremos por parte de otros jugadores importantes en la industria a medida que la neurotecnología va desarrollando un componente del Internet de las cosas. También se prevé que se desarrollen más proyectos en situaciones reales por fuera del laboratorio. Es de crítica importancia probar paradigmas de situaciones controladas en situaciones cotidianas donde los resultados suelen tener menor desempeño. En la Universidad Católica Boliviana “San Pablo” trabajamos en iniciativas relacionadas al campo de la neurotecnología como la rama universitaria de NeurotechX, un equipo multidisciplinario de estudiantes que trabaja con colaboradores de las carreras de Psicología, Economía e Ingenierías Mecatrónica y Biomédica. El objetivo es preparar a los estudiantes para los retos que este campo planteará a nuestra sociedad y participar activamente en la creación de este futuro desde nuestro país.

Google Amber Fuente: cnbcmf

Fuentes consultadas para el artículo Neurotechedu Thelancet Roadtovr Github