Los implantes cerebrales de potencia ultrabajos encuentran una señal significativa en el ruido de la materia gris



Crédito: CC0 Public Domain

Al sintonizar con un subconjunto de ondas cerebrales, los investigadores de la Universidad de Michigan han reducido drásticamente los requisitos de potencia de las interfaces neuronales al tiempo que mejoran su precisión, un descubrimiento que podría conducir a implantes cerebrales de larga duración que pueden tratar enfermedades neurológicas y permitir prótesis y máquinas controladas por la mente.


El equipo, dirigido por Cynthia Chestek, profesora asociada de ingeniería biomédica y profesora principal en el Instituto de Robótica, estimó una caída del 90% en el consumo de energía de las interfaces neuronales utilizando su enfoque.

"Actualmente, interpretar las señales cerebrales en las intenciones de alguien requiere computadoras tan altas como las personas y mucha energía eléctrica, varias baterías de automóviles que valen la pena", dijo Samuel Nason, primer autor del estudio y candidato a doctorado en el Laboratorio de Prótesis Neuronales Corticales de Chestek. "Reducir la cantidad de energía eléctrica en un orden de magnitud eventualmente permitirá interfaces cerebro-máquina en el hogar".

Las neuronas, las células de nuestro cerebro que transmiten información y acción alrededor del cuerpo, son transmisores ruidosos. Las computadoras y electrodos utilizados para recopilar datos neuronales están escuchando una radio atascada entre las estaciones. Deben descifrar el contenido real entre el zumbido del cerebro. Para complicar esta tarea, el cerebro es un fuego de estos datos, lo que aumenta la potencia y el procesamiento más allá de los límites de los dispositivos implantables seguros.

Actualmente, para predecir comportamientos complejos como agarrar un elemento en una mano a partir de la actividad neuronal, loscientíficos pueden usar electrodos transcutáneos o dirigir el cableado a través de la piel hasta el cerebro. Esto se puede lograr con 100 electrodos que capturan 20.000 señales por segundo, y permite hazañas como volver a habilitar un brazo que estaba paralizado o permitir que alguien con una mano protéstica sienta lo duro o blando que es un objeto. Pero este enfoque no solo es poco práctico fuera del entorno de laboratorio, sino que también conlleva un riesgo de infección.

Algunos implantes inalámbricos, creados utilizando circuitos integrados altamente eficientes y específicos de la aplicación, pueden lograr un rendimiento casi igual que los sistemas transcutáneos. Estos chips pueden recoger y transmitir unas 16.000 señales por segundo. Sin embargo, aún no han logrado un funcionamiento consistente y su naturaleza personalizada es un obstáculo para obtener la aprobación como implantes seguros en comparación con los chips fabricados en la industria.

"Este es un gran salto adelante", dijo Chestek. "Obtener las señales de alto ancho de banda que actualmente necesitamos para las interfaces de máquina cerebral de forma inalámbrica sería completamente imposible dadas las fuentes de alimentación de los dispositivos existentes estilo marcapasos".

Para reducir las necesidades de energía y datos, los investigadores comprimen las señales cerebrales. Centrarse en los picos de actividad neuronal que cruzan un cierto umbral de potencia, llamado tasa de cruce de umbral o TCR, significa que se deben procesar menos datos sin dejar de ser capaces de predecir las neuronasde disparo. Sin embargo, TCR requiere escuchar el fuego completo de la actividad de la neurona para determinar cuándo se cruza un umbral, y el umbral en sí puede cambiar no solo de un cerebro a otro, sino en el mismo cerebro en diferentes días. Esto requiere ajustar el umbral y hardware, batería y tiempo adicionales para hacerlo.

Comprimiendo los datos de otra manera, el laboratorio de Chestek llamó a una característica específica de los datos de las neuronas: la potencia de la banda de spiking. SBP es un conjunto integrado de frecuencias de múltiples neuronas, entre 300 y 1.000 Hz. Al escuchar solo este rango de frecuencias e ignorar otras, tomando datos de una pajita en lugar de una manguera, el equipo encontró una predicción altamente precisa del comportamiento con necesidades de energía dramáticamente más bajas.

En comparación con los sistemas transcutáneos, el equipo encontró que la técnica de PAS era igual de precisa mientras tomaba una décima parte de las señales, 2.000 frente a 20.000 señales por segundo. En comparación con otros métodos como el uso de una tasa de cruce de umbral, el enfoque del equipo no solo requiere muchos menos datos sin procesar, sino que también es más preciso para predecir el disparo de neuronas, incluso entre el ruido, y no requiere ajustar un umbral.

El método SBP del equipo resuelve otro problema que limita la vida útil de un implante. Con el tiempo, los electrodos de una interfaz no pueden leer las señales entre el ruido. Sin embargo, debido a que la técnica funciona igual de bien cuando una señal es la mitad de lo que se requiere de otras técnicas como los cruces de umbral, los implantes podrían dejarse en su lugar y usarse por más tiempo.

Si bien se pueden desarrollar nuevas interfaces cerebro-máquina para aprovechar el método del equipo, su trabajo también desbloquea nuevas capacidades para muchos dispositivos existentes al reducir los requisitos técnicos para traducir las neuronas en intenciones.

"Resulta que muchos dispositivos se han estado vendiendo cortos", dijo Nason. "Estos circuitos existentes, que utilizan el mismo ancho de banda y potencia, ahora son aplicables a todo el ámbito de las interfaces cerebro-máquina".

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