A pesar del desarrollo de tecnologías de vanguardia en el ámbito de la ortopedia, las prótesis ortopédicas no ofrecen todavía toda la funcionalidad de las extremidades biológicas. Para abordar este reto, científicos e ingenieros han trabajado en la mejora de tecnologías ponibles asistidas por robótica e inteligencia artificial. En este contexto se emplea el concepto de encarnación, esto es, la capacidad del encéfalo para controlar un objeto externo como si fuera una parte del propio organismo. Esta capacidad es fundamental para la integración de componentes artificiales en el cuerpo humano.
Investigadores financiados en parte por el proyecto financiado con fondos europeos EmbodiedTech desvelaron el modo en el que el encéfalo interpreta extremidades protésicas como si fueran manos reales. Su estudio podría servir de guía para el diseño de estrategias de rehabilitación de amputados y contribuir a la puesta en práctica de tecnologías de aumentación.
Sus hallazgos se publicaron recientemente en la revista
«Brain». En el estudio participaron treinta y dos personas que habían perdido una mano (de las que la mitad habían nacido con solo una mano y la otra mitad habían sufrido una amputación) y veinticuatro personas con ambas manos que ejercieron de grupo de control. Los participantes observaron imágenes de manos protésicas, entre las que se incluyeron fotos de sus propias prótesis, y extremidades reales. Sus respuestas naturales se evaluaron mediante imágenes por resonancia magnética funcional, una técnica que mide la actividad encefálica a través de los cambios en el flujo sanguíneo.
En una
nota de prensa publicada por el University College de Londres (UCL) la doctora Tamar Makin se refirió al estudio en los términos siguientes: «El uso de una prótesis puede resultar muy positivo para aquellos con una sola mano, pero la mayoría de ellos opta por no utilizarla con regularidad, de ahí la utilidad de dar con formas de facilitar su empleo». La doctora Makin, profesora asociada del Instituto de Neurociencia Cognitiva del UCL, añadió: «Si podemos convencer al encéfalo de alguien de que la extremidad artificial es la real, podríamos diseñar prótesis más cómodas y fáciles de utilizar».
Los investigadores observaron que entre los participantes del estudio que utilizaban prótesis, las respuestas neuronales en la corteza visual del encéfalo que permite reconocer las manos eran más intensas que en las del grupo de control. Esta intensidad era mayor en los participantes con una mano que utilizaban sus prótesis con frecuencia en el día a día. Tal y como explicaron los investigadores en su artículo: «Mostramos que cuanto más se utiliza una extremidad artificial (prótesis) en el día a día, con más intensidad reaccionan las zonas visuales de la corteza occipitotemporal lateral relacionadas con la mano a las imágenes de prótesis». Esta zona del encéfalo también reaccionó a imágenes de prótesis funcionales pero que no se asemejan a una mano, como por ejemplo un garfio.
Los investigadores analizaron además las conexiones neuronales entre zonas distintas del encéfalo que permiten reconocer las manos y controlarlas. Descubrieron que existía una conectividad mayor entre estas dos zonas del encéfalo en personas que utilizaban sus prótesis con asiduidad, lo cual indica que el encéfalo se había reprogramado.
Tal y como declaró la coautora del artículo, Fiona M.Z. van den Heiligenberg, en la nota de prensa del UCL: «Nuestros resultados sugieren que el factor que determina si el encéfalo responde de forma similar a una mano protésica y a una real es el uso de prótesis. Muchos de los participantes habían perdido la mano en su madurez y descubrimos que nuestro encéfalo es capaz de adaptarse a cualquier edad, lo cual se contrapone a muchas de las teorías sobre la plasticidad encefálica que afirman que esta depende del desarrollo en las primeras fases de la vida.
El proyecto en curso EmbodiedTech (Can humans embody augmentative robotics technology?) estudia las condiciones necesarias para que se genere la encarnación tecnológica utilizando extremidades protésicas como modelo.
Para más información, consulte:
Proyecto EmbodiedTech
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