NEUROLOGÍA: PROTOTIPOS ELECTRÓNICOS

Avances hacia las prótesis que obedecen a los nervios

Un manual de instrucciones sobre cómo mover un dedo no sería nada simple: debería explicar cómo nace la orden en el cerebro, en forma de debilísima señal eléctrica; cómo se transmite de neurona a neurona hasta dar con el camino correcto, nervio abajo, y cómo, allá por la mano, elige entre todas las posibles vías justo las conectadas a las fibras musculares que obedecerán contrayéndose. Teniendo en cuenta que en el nervio existen miles de terminaciones neuronales que llevan información, y que todo debe hacerse en escasos milisegundos, mover un dedo no es tarea fácil. Y aun así, en reproduci...

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Un manual de instrucciones sobre cómo mover un dedo no sería nada simple: debería explicar cómo nace la orden en el cerebro, en forma de debilísima señal eléctrica; cómo se transmite de neurona a neurona hasta dar con el camino correcto, nervio abajo, y cómo, allá por la mano, elige entre todas las posibles vías justo las conectadas a las fibras musculares que obedecerán contrayéndose. Teniendo en cuenta que en el nervio existen miles de terminaciones neuronales que llevan información, y que todo debe hacerse en escasos milisegundos, mover un dedo no es tarea fácil. Y aun así, en reproducir artificialmente al menos parte del proceso se basan las futuras prótesis neurales que aspiran a imitar el movimiento natural sin que su portador deba hacer más que desearlo.

No es correcto, sin embargo, pensar en androides de películas futuristas ni, sobre todo, en resultados inmediatos.

Grupo pionero

Uno de los grupos pioneros en estos trabajos, el estadounidense Gregory Kovac, de la Universidad de Stanford, consiguió hace años registrar la señal eléctrica de nervios de animales vivos mediante electrodos unidos al extremo seccionado -colocados lo más cerca posible del tejido, pero sin dañarlo-. Ahora el juego está en encontrar mejores materiales biocompatibles, perfeccionar las técnicas de fijado al tejido nervioso o desarrollar la compleja circuitería que llegará hasta la prótesis. Por ahora, todos están demasiado. entretenidos en el primer tramo del circuito como para ocuparse de la última parte.Cada elemento del dispositivo deberá, además, ser minúsculo: ésta es una tecnología llena de prefijos micro-. Los diámetros del cuerpo de las neuronas oscilan entre las 5 y las 100 micras (milésimas de milímetro), y la señal bioeléctrica -de microamperios- deja de detectarse en cuanto el microelectrodo se aleja apenas 10 o 20 micras del axón (la terminación neuronal que junto con otras miles va empaquetada en los nervios).

Al contrario que en las prótesis que detectan la actividad eléctrica muscular, "en las prótesis neurales hay muchos electrodos, y cada uno registra la señal de unos pocos axones como máximo. Aunque no se detecte la señal individual de los miles de axones de un nervio, registrar 90 o 100 ya implica una gran mejora, un grado de libertad mucho más amplio para la prótesis", explica el neurofisiólogo de la Universidad de La Laguna Manolo Rodríguez.

El grupo multidisciplinar coordinado por este experto ha construido un prototipo con el que registró hace unos meses la señal de nervios ciáticos de ratas. Junto con Carlos González y Juan Santos, de la Escuela de Telecomunicación de Madrid, y un equipo de informáticos de las universidades de Las Palmas y La Laguna, desarrollaron un sensor con técnicas de microlitofotografia -las usadas para hacer los chips informáticos- en el que hasta 96 electrodos de oro, con una superficie de registro de 10 x 10 micras, se distribuyen sobre una superficie blanda de polimida (un tipo de plástico). Lo conectaron después con cables al resto de los elementos.

Por ahora, lo único que va por dentro es el sensor. Fuera, todavía a tamaño natural, van el filtro y el amplificador, el conversor y el ordenador. "Nuestro sistema toma 40.000 muestras por segundo en cada uno de los 96 canales, con una resolución de 16 bits", señala Rodríguez.

Los problemas, o al menos las cuestiones en las que este grupo sigue trabajando, son, por ejemplo, los algoritmos de clasificación de señales empleados por el ordenador. La responsabilidad de esto recae sobre redes neuronales complejas, y no es poca: deben aprender a separar la señal que, procediendo de un mismo electrodo, es de axones distintos y son, por tanto, diferentes órdenes entremezcladas. Un error del sistema al identificar la neurona que envía la señal significaría, por ejemplo, mover un dedo distinto al deseado.

También las técnicas de fijado al tejido nervioso necesitan más experimentos. El grupo de Tenerife simplemente insertó su sensor en el nervio y el tejido conjuntivo se ocupó de fijarlo creciendo a través de minúsculas ventanas en la base de polimida. Ahora probarán con otro método basado en la capacidad de regeneración del axón seccionado.

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