20 may. 2020

En busca de controlar el hogar con el poder de la mente

Acercarse a un interruptor de tu casa para encender o apagar la luz es una actividad cotidiana simple y rutinaria pero que sin embargo implica cálculos enormemente complejos por parte del cerebro, ya que requiere la interpretación de la escena, así como el control del movimiento y su planificación.

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Neurocientíficos del Centro Alemán de Primates (German Primate Center DPZ) – Leibniz Institute for Primate Research) han investigado en qué áreas del cerebro se codifican los movimientos para alcanzar objetivos distantes que requieren tanto el movimiento del brazo como el caminar, y cómo se planifican estos movimientos en el cerebro antes de su ejecución. 

Para ello, han creado un novedoso entorno experimental, la “Jaula de Alcance” . Los primeros resultados con monos “Rhesus” muestran que los objetivos de movimiento distantes, hacia los que los animales tienen que caminar, están codificados en la misma zona del cerebro que los objetos cercanos, incluso antes de que el animal empiece a caminar. Esto significa que los objetivos de movimiento, cerca y lejos del cuerpo, pueden obtenerse de las mismas áreas del cerebro sin importar si el objetivo requiere caminar hacia ellos o nó. Estos hallazgos podrían ser aprovechados para desarrollar interfaces cerebro-máquina que controlen los hogares inteligentes.

Nuestro sistema nervioso está altamente desarrollado y permite secuencias de movimiento versátiles y coordinadas en entornos complejos. Sólo notamos el impacto en nuestra vida diaria cuando ya no somos capaces de realizar ciertas acciones, por ejemplo, como resultado de una parálisis causada por un derrame cerebral.

Un enfoque novedoso para volver a poner ha capacitar al  paciente serían las interfaces cerebro-computadora que son capaces de leer las señales del cerebro. Esas señales pueden utilizarse como señales de control no sólo para los dispositivos neuroprotésicos, cuyo objetivo es reemplazar directamente la función motriz pérdida, sino también para cualquier dispositivo computarizado, como teléfonos inteligentes, tabletas o una casa inteligente.El desarrollo de las interfaces cerebro-computadora se basa en décadas de investigación básica sobre la planificación y el control de los movimientos en la corteza cerebral de los humanos y animales, especialmente de los primates no humanos. Hasta ahora, los científicos han realizado estos experimentos principalmente para investigar la planificación de movimientos controlados de manos y brazos hacia objetivos cercanos de alcance inmediato. Sin embargo, esos experimentos están demasiado limitados para estudiar la planificación de acciones en grandes entornos realistas, como el hogar de una persona. Por ejemplo, encender el interruptor de la luz en la pared opuesta implica diferentes tipos de movimientos superpuestos con coordinación de múltiples partes del cuerpo.

Las limitaciones experimentales impedían hasta ahora a los científicos estudiar los circuitos neuronales que intervienen en la planificación de la acción durante los movimientos de todo el cuerpo, ya que los animales deben poder moverse libremente durante las grabaciones del cerebro. La observación de una combinación de movimientos al caminar y al alcanzar, como en el caso de objetivos distantes, requería un entorno experimental completamente nuevo del que no se disponía todavía. La llamada «Jaula de alcance» proporciona un entorno de prueba que permite registrar e interpretar el comportamiento de movimiento, y vincularlo a la actividad cerebral relacionada, mientras que los animales son capaces de moverse libremente en condiciones altamente controladas.

Para el experimento, dos monos rhesus fueron entrenados para tocar objetivos cercanos o lejanos a su cuerpo. Para los objetivos distantes, se requería de caminar para poner el objetivo a su alcance. La iluminación de los objetivos individuales indicó a los animales sobre el objetivo que debían tocar. Utilizando múltiples cámaras de vídeo, los movimientos se observaron en 3D con alta precisión temporal y espacial. Se utilizaron los algoritmos de deep-learning para extraer automáticamente los movimientos de su cabeza, hombro, codo y muñeca en 3D de las imágenes de vídeo. Simultáneamente, la actividad cerebral se registró de forma inalámbrica para que los animales no se vieran restringidos en sus movimientos en ningún momento. Al medir la actividad de cientos de neuronas a partir de 192 electrodos en tres regiones cerebrales diferentes, ahora es posible sacar conclusiones sobre cómo se planifican y ejecutan todos esos movimientos en paralelo.

Los resultados muestran que las áreas de planificación motora del cerebro procesan la información sobre el objetivo de movimientos específicos, incluso si el objetivo está en el otro extremo de la sala y se requiere un movimiento de todo el cuerpo para llegar allí. Alexander Gail, jefe del Grupo Sensoriomotor, añade: «Este conocimiento no sólo es importante para comprender los déficits de los pacientes que tienen dificultades para planificar y coordinar acciones. Los nuevos conocimientos también podrían resultar especialmente útiles para desarrollar interfaces cerebro-computadora para el control de hogares inteligentes para los que los objetivos, como puertas, ventanas o luces, se distribuyen en un entorno complejo».
Durante el transcurso del entrenamiento, los monos realizaron movimientos de alcance y recorrido con cada vez mayor confianza y optimizaron su comportamiento para alcanzar una alta precisión incluso cuando los objetivos estaban a una distancia mayor. «En el análisis de video podemos rastrear los movimientos con mucha precisión. Las señales cerebrales grabadas de forma inalámbrica son tan precisas y claras que la actividad de las neuronas individuales puede ser estudiada y vinculada al comportamiento», dice Michael Berger, uno de los autores de la investigación. 

Fuente: Smart-lighting

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