Descubren cómo el cerebro "aprende" a controlar prótesis con el pensamiento

Los científicos han descubierto que el cerebro se reorganiza extensamente en varias regiones cuando aprende a realizar movimientos en un entorno virtual con la ayuda de una interfaz cerebro-ordenador. Los hallazgos demuestran cómo se adapta el cerebro al controlar prótesis motoras, ayudando a avanzar en el desarrollo de nuevas interfaces cerebro-ordenador y a mejoran nuestra comprensión de los procesos neuronales fundamentales que subyacen al aprendizaje motor.

Investigadores del German Primate Center (DPZ), en Alemania, y colaboradores internacionales han desentrañado parte del mecanismo por el cual el cerebro recalibra sus señales para controlar una interfaz cerebro-ordenador (BCI), un avance que acerca la idea de controlar prótesis complejas únicamente con el pensamiento de una forma más sencilla, accesible y eficiente.

El nuevo estudio, publicado en la revista PLOS Biology, muestra la forma en que diversas áreas frontales y parietales del cerebro codifican comandos motores adaptados, durante el aprendizaje de una tarea de control neuronal. Los científicos entrenaron monos macacos rhesus para mover un cursor en un entorno tridimensional usando únicamente la actividad eléctrica registrada en el cerebro, sin movimientos físicos directos, mientras se introducía una rotación gráfica perturbadora que desajustaba la relación entre intención y estímulo visual.

Reorganización y recalibración

Al forzar esa dificultad extra, el equipo pudo separar qué parte de la actividad neuronal respondía al comando de movimiento real y cuál a la respuesta sensorial. Los resultados revelan que, durante la preparación y ejecución del movimiento, tanto la corteza premotora (frontal) como regiones parietales reflejan la versión “corregida” del comando motor, o sea la señal que permite compensar la perturbación visual, más que únicamente la representación del estímulo alterado. En otras palabras, el cerebro no se limita a registrar la señal visual errónea: recalibra las señales de planificación para producir la acción correcta.

Además, la transferencia de estas correcciones efectivas del movimiento fue más fuerte en áreas frontales que en las parietales, según los especialistas. Para los autores, estos hallazgos apoyan la idea de una adaptación distribuida a gran escala en circuitos frontoparietales, y sugieren que la mejora en el control de interfaces cerebro-ordenador no depende únicamente de las neuronas que alimentan directamente el decodificador, sino también de poblaciones neuronales vecinas y remotas que se ajustan conjuntamente.

Mejores prótesis y mejores entrenamientos

De esta manera, un entrenamiento que favorezca esta integración neuronal podría acelerar y hacer más precisa la adaptación de las personas a las prótesis neurales. Según una nota de prensa, el hallazgo permite entender cómo el cerebro recalibra sus planes de movimiento y ayudará a diseñar prótesis y protocolos de entrenamiento que permitan a personas con parálisis recuperar funciones motoras con mayor rapidez y precisión.

“El estudio supone un avance importante en nuestra comprensión de los procesos de aprendizaje durante la planificación y el control del movimiento. Al comprender cómo el cerebro recalibra los movimientos, podemos desarrollar prótesis más eficaces para restaurar la función motora en personas con parálisis u otros trastornos motores”, concluyó en el comunicado Alexander Gail, director del Grupo de Investigación Sensoriomotora del DPZ y uno de los autores del estudio.