Archivo - Médula espinal - HADELPRODUCTIONS/ ISTOCK - Archivo
MADRID, 21 Ene. (EUROPA PRESS) -
Las personas con lesiones de la médula espinal a menudo pierden parte o la totalidad de la función de sus extremidades. En la mayoría de los pacientes, los nervios de las extremidades funcionan correctamente y las neuronas del cerebro siguen funcionando, pero el daño a la médula espinal impide la comunicación entre ambas áreas.
Investigadores de la Sant'Anna School of Advanced Studies (Italia) y de la Swiss Federal Institute of Technology (Suiza) realizaron un estudio de viabilidad inicial para explorar si la electroencefalografía (EEG) podría ser una herramienta útil para conectar las señales cerebrales con los movimientos de las extremidades.
EEG COMO ALTERNATIVA A LOS IMPLANTES INVASIVOS
En 'APL Bioengineering', de AIP Publishing, los investigadores analizan cómo cuando un paciente intenta mover su extremidad paralizada, su cerebro genera una serie de señales correspondientes a ese movimiento. Si estas señales pudieran leerse y decodificarse, podrían transmitirse a un estimulador de médula espinal para controlar las terminaciones nerviosas de esa extremidad.
Investigaciones anteriores se han centrado en electrodos implantables para leer señales de movimiento. Si bien este enfoque ha tenido cierto éxito, los autores querían estudiar el potencial de la tecnología EEG. Los dispositivos de EEG suelen presentarse como tapas llenas de electrodos que miden la actividad cerebral. Y aunque el conjunto de cables pueda parecer intimidante, los autores afirman que este enfoque es preferible a implantar un dispositivo en el cerebro o la columna vertebral. "Puede causar infecciones; es otro procedimiento quirúrgico", matiza Laura Toni, de la Sant'Anna School of Advanced Studies. "Nos preguntábamos si se podría evitar".
EL DESAFÍO DE CAPTAR SEÑALES DE LAS EXTREMIDADES INFERIORES
Sin embargo, la decodificación de intentos de movimiento de las extremidades mediante EEG está llevando al límite la tecnología. Dado que los electrodos se colocan en la superficie de la cabeza del paciente, les cuesta captar las señales producidas en las regiones más profundas del cerebro. Esto solo supone un pequeño obstáculo cuando se aplica a los movimientos de brazos y manos, pero es más complejo cuando se aplica a piernas y pies.
"El cerebro controla los movimientos de las extremidades inferiores principalmente en la zona central, mientras que los de las extremidades superiores se concentran más en la zona externa", indica Toni. "Es más fácil obtener un mapa espacial de lo que se intenta decodificar que con las extremidades inferiores".
RESULTADOS PRELIMINARES Y PRÓXIMOS PASOS
Para decodificar las señales de EEG, los autores emplearon un algoritmo de aprendizaje automático diseñado para analizar este tipo de conjuntos de datos limitados. En las pruebas, los investigadores equiparon a los pacientes con monitores de EEG y les pidieron que realizaran una serie de movimientos sencillos. Recopilaron los datos resultantes y utilizaron su algoritmo para clasificar el rango de posibles señales.
Descubrieron que podían detectar la diferencia entre el intento de movimiento y la ausencia de movimiento, pero tenían dificultades para diferenciar entre señales específicas.
Los investigadores tienen ideas para aumentar la eficacia de su enfoque en estudios futuros. Quieren mejorar su algoritmo para reconocer diferentes intentos de movimiento, como estar de pie, caminar o trepar, y luego buscar maneras de usar esos datos para ayudar a activar esos movimientos en los implantes de pacientes en recuperación.
