Una innovación reciente, desarrollada por varias universidades, propone una solución sorprendente: un implante cerebral tan fino como un cabello, capaz de comunicarse de forma inalámbrica a velocidades extremadamente altas. Este dispositivo, llamado BISC, podría transformar la manera en que tratamos los trastornos neurológicos e interactuamos con la tecnología, creando un vínculo directo y potente entre el cerebro y las máquinas.
Desarrollado por equipos de la Universidad de Columbia, del NewYork-Presbyterian Hospital, de la Universidad de Stanford y de la Universidad de Pensilvania, el BISC se basa en un chip único de silicio. Este chip, ultradelgado, puede insertarse en el espacio entre el cerebro y el cráneo, reduciendo así los riesgos quirúrgicos. Con más de 65 000 electrodos, registra y estimula la actividad cerebral con una precisión sin precedentes, permitiendo que algoritmos de inteligencia artificial decodifiquen las intenciones y percepciones (explicación al final del artículo). Los investigadores han publicado sus resultados en Nature Electronics, detallando cómo este enfoque supera los límites de las interfaces cerebro-ordenador tradicionales.
El implante BISC que se ilustra aquí tiene un grosor comparable al de un cabello humano.
Crédito: Columbia Engineering
La tecnología detrás del BISC integra todos los componentes electrónicos en un solo chip CMOS, lo que reduce su volumen a menos de una milésima parte del de los implantes convencionales. Esta miniaturización notable, permitida por procesos procedentes de la industria de los semiconductores, facilita una inserción mediante una pequeña incisión, a diferencia de los dispositivos antiguos que utilizaban contenedores voluminosos. Por lo tanto, este avance técnico minimiza la invasividad y mejora la estabilidad de los registros neuronales con el tiempo, según las explicaciones de los ingenieros. También representa un paso notable en la evolución de los chips electrónicos para implantes médicos.
Además, con una tasa de transferencia de datos que alcanza los 100 Mbps mediante un enlace de radio de banda ultra ancha, el BISC transmite información cerebral hacia herramientas avanzadas de aprendizaje automático. Estas herramientas pueden interpretar patrones elaborados de actividad neuronal, abriendo el camino a aplicaciones médicas prometedoras. Por ejemplo, podría ayudar a gestionar la epilepsia farmacorresistente o a restaurar funciones motoras después de una lesión de la médula espinal. Los ensayos preclínicos ya han mostrado resultados alentadores, y están en curso estudios preliminares en humanos para validar estos beneficios.
Para acelerar su adopción, los investigadores fundaron Kampto Neurotech, una empresa derivada que desarrolla versiones comerciales del chip. A largo plazo, el BISC podría permitir una interacción fluida entre el cerebro y los sistemas de inteligencia artificial, yendo más allá del tratamiento de enfermedades.
El decodificado de las señales neurales por la inteligencia artificial
Los algoritmos de inteligencia artificial utilizados con interfaces cerebro-ordenador analizan los datos procedentes de los electrodos para interpretar la actividad cerebral. Funcionan aprendiendo a reconocer patrones específicos en las señales eléctricas generadas por las neuronas, que se corresponden con pensamientos, intenciones o percepciones. Para ilustrarlo, cuando imaginas mover tu mano, algunas zonas de la corteza motora se activan, y la IA puede asociar este patrón a la acción correspondiente.
Este enfoque se basa en técnicas de aprendizaje profundo, donde redes neuronales artificiales se entrenan con grandes conjuntos de datos neurales. Los investigadores recogen estos datos registrando la actividad cerebral mientras los sujetos realizan tareas específicas, como mirar imágenes o intentar hablar. La IA aprende luego a predecir los estados mentales a partir de estos registros, mejorando su precisión con el tiempo y permitiendo aplicaciones en tiempo real.
En el ámbito médico, este decodificado puede ayudar a restaurar funciones perdidas, como el habla o la movilidad, traduciendo las intenciones en comandos para prótesis o estimuladores. Los avances recientes, respaldados por dispositivos como el BISC, aumentan la rapidez y fiabilidad de estos procesos, abriendo la puerta a terapias personalizadas. Sin embargo, persisten obstáculos, como la variabilidad individual de las señales cerebrales, que requiere una adaptación continua de los modelos de IA.