Palabra Pública N°28 2023 - Universidad de Chile

LÍMITES una instrucción, y un efector (por ejemplo un miembro prostético) que ejecuta la instrucción. El ejemplo es un brazo robótico que realiza los movimientos de alcance y agarre, clásicos de los primates, comandado por un algo- ritmo que se alimenta de las decenas de neuronas de las cortezas premotoras y motoras de una persona que no puede mover sus propios brazos por una lesión medular. De manera previa, la actividad de las neuronas se registra exhaustivamente mientras a la persona se le pide imaginar distintos movimientos con su mano (hacia arriba, hacia el centro y hacia los costados). La activi- dad neuronal correspondiente a cada movimiento tie- ne características únicas que permiten construir un algoritmo que clasifica la actividad obtenida en el movimiento co- rrespondiente. La implemen- tación final de la ICM es cuando en tiempo real el algoritmo recibe la señal cerebral, identifica a qué m o v i m i e n t o c o r r e s pond e , e instruye al brazo robóti- co para que ejecute dicho movimiento. Como resul- tado, el usua- rio de la ICM puede controlar el brazo robóti- co de una forma parecida a como controlaría el propio. Solo parecida, porque en realidad se está ocupan- do un bajo número de neuro- nas de solo uno de los 3 niveles de control, para una tarea que normal- mente involucra millones de neuronas distribui- das en todo el cerebro. Esto es evidente en el hecho de que la tasa de errores de tales sistemas (un error sería fallar en el blanco que se quiere alcanzar con la mano) es alta comparada con las escasas ocasiones en que una per- sona falla controlando su propia mano. Por otro lado, las ICM tienen un alto potencial para devolver ciertos grados de funcionalidad a personas con compromisos severos de movilidad. Más allá de su evidente valor para la rehabilitación funcional, ¿qué es lo que nos enseñan las ICM sobre los límites del cerebro? Lo primero es que la actividad cere- bral presenta características que permiten discernir nues- tras intenciones, por lo menos, las intenciones motoras. Lo segundo es que discernir o clasificar las intenciones motoras de cualquier persona requiere de registros in- tracerebrales altamente invasivos, y de un entrenamien- to intensivo, tanto del usuario como del algoritmo que realiza la clasificación. Además, esta clasificación ocurre en un espacio limitado de nuestro repertorio motor. En el caso del ejemplo, el movimiento de una mano en un espacio de dos dimensiones. Todo esto significa que las ICM, al menos en sus versiones actuales, demandan una gran cantidad de recursos y tiempo para lograr benefi- cios que podrían considerarse menores. Hoy existen iniciativas que buscan resolver este problema. Sin embargo, quizás el desafío más grande no es tecnológico, sino de co- nocimiento. Si bien es posible que en el futuro se pueda acceder a la actividad de millones de neuronas distribuidas en todo el sistema nervioso, faltaría desarro- llar en paralelo la capacidad para descifrar no solo la in- tención de moverse. Pro- cesos y fenó- menos como el aprendizaje, la memoria, los estados de ánimo o pato- logías como la depresión, el au- tismo o el deterioro cognitivo, por nombrar algunas, están aún lejos de ser comprendidas en sus mecanismos neurofisiológicos. El cerebro humano, con sus casi 100 mil millones de neuronas, ha adquiri- do una complejidad que desafía cualquier algoritmo o aproximación tradicional. Quizás no sea coincidencia que la única forma de replicar algunas de sus habilida- des sea recurriendo a arquitecturas basadas en él mismo, como las redes neuronales. En definitiva, tal vez el único límite de un cerebro sea otro cerebro. RÓMULO FUENTES FLORES Bioquímico y Doctor en Ciencias Biomédicas de la Universidad de Chile. Académico de esta casa de estudios, donde desarrolla docencia e investigación en el área de la neuromodulación eléctrica del cerebro y la médula espinal con fines terapéuticos. 29