Las ondas cerebrales podrían ayudar a pacientes paralizados a moverse nuevamente

Las personas con lesiones medulares a menudo pierden la capacidad de mover sus extremidades. Sin embargo, en muchos casos, los nervios de los miembros permanecen sanos y el cerebro sigue funcionando normalmente. La pérdida de movimiento ocurre debido a que el daño en la médula espinal bloquea las señales que viajan entre el cerebro y el cuerpo.

Esta desconexión ha llevado a los investigadores a buscar maneras de restaurar la comunicación sin necesidad de reparar la médula espinal en sí.

Evaluando el EEG como una Solución No Invasiva

En un estudio publicado en APL Bioengineering por AIP Publishing, científicos de universidades en Italia y Suiza exploraron si la electroencefalografía (EEG) podría ayudar a cerrar esta brecha. Su investigación se centró en determinar si el EEG podía captar señales cerebrales relacionadas con el movimiento y potencialmente reconectarlas con el cuerpo.

Cuando una persona intenta mover un miembro paralizado, el cerebro todavía produce actividad eléctrica asociada con esa acción. Si estas señales pueden ser detectadas e interpretadas, podrían ser enviadas a un estimulador de la médula espinal que active los nervios responsables del movimiento en ese miembro.

Más Allá de los Implantes Cerebrales

La mayoría de los estudios anteriores dependían de electrodos implantados quirúrgicamente para registrar señales de movimiento directamente desde el cerebro. Aunque estos sistemas han mostrado resultados alentadores, el equipo de investigación buscó investigar si el EEG podría ofrecer una opción más segura.

Los sistemas de EEG se utilizan como gorras cubiertas con electrodos que registran la actividad cerebral desde el cuero cabelludo. Si bien la configuración puede parecer compleja, los investigadores aseguran que evita los riesgos asociados con la colocación de dispositivos dentro del cerebro o la médula espinal.

"Puede causar infecciones; es otro procedimiento quirúrgico", afirmó la autora Laura Toni. "Nos preguntábamos si eso podría evitarse".

Desafíos en la Lectura de Señales de Movimiento

Utilizar EEG para decodificar intentos de movimiento empuja los límites de la tecnología actual. Debido a que los electrodos de EEG se sitúan en la superficie de la cabeza, tienen dificultades para captar señales que se originan más profundamente en el cerebro.

Esta limitación es menos problemática para los movimientos que involucran los brazos y manos. Las señales que controlan las piernas y pies son más difíciles de detectar porque provienen de áreas ubicadas más cerca del centro del cerebro.

"El cerebro controla los movimientos de las extremidades inferiores principalmente en el área central, mientras que los movimientos de las extremidades superiores están más en el exterior", explicó Toni. "Es más fácil tener un mapeo espacial de lo que estás tratando de decodificar en comparación con las extremidades inferiores".

El Aprendizaje Automático Ayuda a Interpretar la Actividad Cerebral

Para analizar mejor los datos de EEG, los investigadores utilizaron un algoritmo de aprendizaje automático diseñado para trabajar con conjuntos de datos pequeños y complejos. Durante las pruebas, los pacientes usaron gorras de EEG mientras intentaban realizar una serie de movimientos simples. El equipo registró la actividad cerebral resultante y entrenó al algoritmo para clasificar las señales en diferentes categorías.

El sistema logró distinguir entre momentos en que los pacientes intentaron moverse y cuando permanecieron quietos. Sin embargo, tuvo dificultades para diferenciar entre distintos intentos de movimiento.

Lo que la Investigación Futura Podría Lograr

Los investigadores creen que su método puede mejorarse con un mayor desarrollo. Planean refinar el algoritmo para que pueda reconocer acciones específicas como estar de pie, caminar o escalar. El equipo también espera explorar cómo estas señales decodificadas podrían utilizarse para activar estimuladores implantados en pacientes en recuperación de lesiones medulares.

Si tienen éxito, este enfoque podría acercar la exploración cerebral no invasiva a ayudar a las personas a recuperar movimientos significativos después de la parálisis.