Una interfaz cerebro-máquina permite escribir con la mente a la velocidad del habla

La neurociencia sigue cerrando la distancia entre lo que el cuerpo puede hacer y lo que la mente todavía quiere decir. Un nuevo estudio publicado en Nature Neuroscience presenta una interfaz cerebro-máquina (BCI) capaz de traducir la intención de mover los dedos sobre un teclado en texto real, sin que la persona mueva un solo músculo.

El equipo, liderado por investigadores del Centro de Neurotecnología y Neurorecuperación del Hospital General de Massachusetts, probó el sistema en dos personas con parálisis. Los resultados, aunque preliminares, son notables: uno de los participantes alcanzó una velocidad de escritura casi idéntica a la de alguien sin discapacidad motora.

Cómo funciona

El sistema tiene dos extremos. En uno, implantes con cientos de microelectrodos colocados en las regiones del córtex motor asociadas al movimiento fino de los dedos. En el otro, un teclado QWERTY en pantalla.

En lugar de un entrenamiento por ensayo y error, los participantes pasan por un proceso de calibración: intentan «escribir» frases predefinidas mientras el sistema registra su actividad neuronal. Un algoritmo de aprendizaje automático aprende a asociar los patrones eléctricos con cada uno de los 30 movimientos posibles de los dedos —las 26 letras más el punto, la coma, el signo de interrogación de cierre y la barra espaciadora—.

Justin Jude, primer autor del estudio, explicó que el modelo aprende qué patrones neuronales corresponden a cada movimiento de los dedos a partir de esas frases de calibración, sin necesidad de prueba y error.

Resultados: de 110 caracteres por minuto a comunicarse pese a la anartria

El participante identificado como T18, un hombre de 48 años con lesión medular cervical, tecleó con la mente a 110 caracteres por minuto —una velocidad comparable a la de personas de su edad sin tetraplejía— y con una tasa de error de apenas 1,6%. El sistema logró distinguir, por ejemplo, que extender el dedo índice correspondía a la R o la T, y que recogerlo hacia la palma indicaba la intención de escribir V o B.

Los errores más comunes se daban entre teclas asignadas a dedos vecinos o entre movimientos distintos de un mismo dedo. Para reducirlos, el equipo incorporó modelos de lenguaje que predicen la palabra que la persona probablemente quiere escribir, de forma parecida al autocorrector de un teléfono móvil.

El segundo participante, T17, tiene 33 años y esclerosis lateral amiotrófica (ELA). Vive con tetraplejía, depende de ventilación mecánica y tiene anartria —incapacidad total de articular palabras—. Aunque escribió más lento y con más errores que T18, en parte porque su implante tenía menos electrodos (128 frente a 384), logró comunicar 47 palabras por minuto que reflejaban lo que realmente quería decir, no un dictado impuesto.

Ambos forman parte de BrainGate, un consorcio de investigación más amplio que ensaya distintas estrategias de comunicación asistida por BCI en nueve participantes en Estados Unidos. Otro paciente del proyecto, T5, había alcanzado antes 90 caracteres por minuto usando un enfoque distinto: imaginar el trazo de la escritura a mano.

Por qué importa

Eduardo Fernández, director del Instituto de Bioingeniería de la Universidad Miguel Hernández de Elche —que no participó en el estudio pero trabaja con la misma tecnología de microelectrodos, aplicada a la restauración de la visión—, señaló que enfermedades como la ELA o los accidentes cerebrovasculares suelen dejar intactas la capacidad intelectual y el pensamiento, aunque comprometan el habla o el movimiento de brazos y manos.

Para Fernández, lo relevante de este trabajo es que el paradigma es más simple que otros enfoques previos: en vez de pedirle al paciente que imagine mover un cursor, basta con que intente mover los dedos como si estuviera frente a un teclado físico. Y subrayó que el hallazgo confirma que las representaciones neuronales de habilidades motoras finas siguen intactas en el cerebro incluso años después de una lesión que provoca parálisis.

Sobre la inevitable pregunta de si esto abre la puerta a «leer la mente», Fernández fue claro: este tipo de tecnología no permite extraer información de una persona de forma involuntaria. Lo que hace es ofrecer un canal alternativo de comunicación —señales cerebrales en lugar de músculos— para quienes ya no pueden hablar o escribir por sí mismos.

Fuente: El País