DARPA quiere aprender a leer la mente para fabricar supersoldados
Su nuevo programa N3 está financiando distintos enfoques para crear interfaces cerebro-máquina capaces de entender las señales neuronales. Además de ayudar a las personas con parálisis, la iniciativa podría conducir a soldados capaces de controlar drones con el pensamiento.
Enrico Nagel
En agosto, tres estudiantes de postgrado de la Universidad Carnegie Mellon (EE. UU.) se reunieron en un pequeño laboratorio en un sótano sin ventanas. Su plan consistía en usar una impresora 3D manipulada para activar un trozo del cerebro de un ratón con electricidad.
El fragmento del cerebro, cortado de la zona del hipocampo, parecía un trozo de ajo cortado muy fino. Lo colocaron sobre una plataforma en el centro del artilugio. Un tubo estrecho bañaba la rodaja cerebral con una solución de sal, glucosa y aminoácidos, que lo mantenía vivo. Las neuronas seguían activas, lo que permitía que los estudiantes pudieran recoger datos. Una serie de electrodos colocados debajo de la sección del cerebro creaban impulsos eléctricos, mientras que una sonda de metal con forma de jeringa medía la reacción de las neuronas. Brillantes lámparas LED iluminaban la placa. Toda esa instalación, para usar la jerga de los miembros del laboratorio, era un poco hacky.
Un monitor mostraba los estímulos y las respuestas: los impulsos eléctricos de los electrodos eran seguidos por una reacción neuronal. Después, los investigadores colocaron un material con las mismas propiedades eléctricas y ópticas que el cráneo humano entre el fragmento del cerebro y los electrodos. El objetivo era comprobar si también podían estimular el hipocampo del ratón a través de un cráneo simulado.
El plan de los estudiantes consistía en detectar y manipular señales en cerebros humanos sin tener que cortar el cráneo ni tocar el tan delicado tejido cerebral. Su final objetivo era desarrollar una interfaz cerebro-máquina precisa y sensible, y que se pudieran poner y quitar como un casco o una cinta del pelo, sin necesidad de cirugía.
El cráneo humano tiene menos de un centímetro de grosor: el grosor exacto varía de una persona a otra y de un lugar a otro. Actúa como un filtro borroso que difunde las formas de onda, ya sean eléctricas, lumínicas o sonoras. Las neuronas del cerebro pueden ser tan pequeñas como unas milésimas de milímetro de diámetro y los impulsos eléctricos que generan son tan débiles como una vigésima parte de un voltio.
El experimento de los estudiantes tenía como objetivo recoger datos de referencia para compararlos con los resultados de una nueva técnica que el investigador principal del equipo, Pulkit Grover, espera desarrollar.
“Nada de esto es posible [por ahora], y resulta realmente difícil llevarlo a cabo”, afirma Grover. El suyo es uno de los seis equipos que participan en el Programa de Neurotecnología No Quirúrgica de la Nueva Generación, o N³, una iniciativa de 93 millones de euros lanzada este año por la Agencia de Proyectos de Investigación Avanzada de Defensa de EE. UU., o DARPA. Mientras el equipo de Grover está manipulando las señales eléctricas y de ultrasonido, otros equipos usan técnicas ópticas o magnéticas. Si alguno de estos enfoques consigue sus objetivos, los resultados serán revolucionarios.
La cirugía es cara y resulta controvertida para crear un nuevo tipo de súper guerrero. Un dispositivo de lectura cerebral que no requiera cirugía abriría un mundo de posibilidades. Las interfaces cerebro-máquina (o BCI, por sus siglas en inglés) ya se han utilizado para ayudar a las personas tetrapléjicas a recuperar un cierto control de sus cuerpos, y para que los veteranos de guerra que perdieron sus extremidades en Irak y Afganistán controlen sus prótesis. No es el primer intento serio del ejército de EE. UU. de desarrollar un BCI con un propósito más beligerante. “Estos dispositivos servirían para trabajar con enjambres de drones, para operar a la velocidad del pensamiento sin tener que depender de dispositivos mecánicos”, explica el director de N³, Al Emondi.
El científico informático de la Universidad de California en Los Ángeles (UCLA, en EE. UU.) Jacques J. Vidal utilizó por primera vez el término “interfaz cerebro-máquina” a principios de la década de 1970. Es uno de esos términos, como “inteligencia artificial”, cuya definición evoluciona a medida que se desarrollan las capacidades que describe. La electroencefalografía (EEG), que registra la actividad eléctrica en el cerebro mediante electrodos colocados en el cráneo, podría considerarse como la primera interfaz entre el cerebro y el ordenador. A finales de la década de 1990, investigadores de la Universidad Case Western Reserve (EE. UU.) usaron EEG para interpretar las ondas cerebrales de una persona tetrapléjica, lo que le permitió mover el cursor de un ordenador a través de un cable que se extendía desde los electrodos implantados en su cuero cabelludo.
Desde entonces, las técnicas tanto invasivas como no invasivas para leer la mente han ido avanzado, así como los dispositivos que estimulan el cerebro con señales eléctricas para tratar algunas enfermedades como la epilepsia. Se podría decir que el mecanismo más poderoso desarrollado hasta la fecha se llama la matriz de Utah. Parece una pequeña cama de púas, del tamaño aproximado de una uña meñique, que puede penetrar en una parte determinada del cerebro.
Un día en 2010, mientras estaba de vacaciones, Ian Burkhart se tiró al océano y se golpeó la cabeza contra un banco de arena. Se aplastó la médula espinal y perdió la función desde el sexto nervio cervical hacia abajo. Aunque podía mover los brazos por los hombros y codos, había perdido el control de manos y piernas. La fisioterapia no ayudó mucho. Preguntó a sus médicos si en el Centro Médico Wexner de la Universidad Estatal de Ohio (EE. UU.) podrían ayudarle algo más. Se dio la casualidad de que el organismo estaba a punto de iniciar un estudio conjunto con Battelle, una compañía de investigación sin ánimo de lucro, para ver si podían usar la matriz de Utah para reanimar las extremidades de una persona paralítica.
Cuando el EEG muestra la actividad agregada de innumerables neuronas, las matrices de Utah pueden aislar los impulsos de un pequeño número de ellas, o incluso de una sola. En 2014, los médicos implantaron una matriz de Utah en la cabeza de Burkhart. La matriz midió el campo eléctrico en 96 lugares dentro de su corteza motora, 30.000 veces por segundo. Burkhart fue al laboratorio varias veces a la semana durante más de un año, y los investigadores de Battelle entrenaron sus algoritmos de procesamiento de señales para capturar sus intenciones mientras pensaba, ardua y sistemáticamente, sobre cómo movería su mano si pudiera.
Un cable grueso conectado a un pedestal, que salía del cráneo de Burkhart, enviaba los impulsos medidos por la matriz de Utah a un ordenador. Luego, la máquina los decodificaba y transmitía las señales a una manga de electrodos que casi cubría por completo su antebrazo derecho. La manga activaba sus músculos para que llevaran a cabo los movimientos que pretendía, como agarrar, levantar y vaciar una botella, o sacar una tarjeta de crédito de su cartera.
Eso convirtió a Burkhart en una de las primeras personas en recuperar el control de sus propios músculos a través de un “baipás neuronal”. Battelle, otro de los equipos que participa en el programa N³, ahora está trabajando con él para ver si es posible lograr los mismos resultados sin un implante de cráneo.
Eso no solo significa crear nuevos dispositivos, sino mejores técnicas de procesamiento de señales para dar sentido a las más débiles y confusas que se pueden captar desde el exterior del cráneo. Es por eso que el equipo de Carnegie Mellon que participa en el programa N³ está encabezado por Grover, un ingeniero eléctrico de formación, no un neurocientífico.
“Estoy muy motivado para hacerlo, más que nadie aquí”.
Poco después de que Grover llegara a Carnegie Mellon, un amigo de la Facultad de Medicina de la Universidad de Pittsburgh (EE. UU.) lo invitó a participar en las reuniones clínicas para pacientes con epilepsia. Empezó a creer que se podía inferir mucha más información sobre el cerebro a partir del EEG de lo que se pensaba. También confiaba en que la manipulación inteligente de las señales externas podría tener efectos profundos dentro del cerebro. Unos años más tarde, un equipo dirigido por el investigador del Centro de Ingeniería Neurobiológica del MIT (EE. UU.) Edward Boyden publicó un extraordinario artículo que fue mucho más allá de la intuición general de Grover.
El equipo de Boyden había aplicado dos señales eléctricas, de frecuencias altas pero ligeramente diferentes, en el exterior del cráneo. Estas no tuvieron efecto sobre las neuronas cercanas a la superficie del cerebro, sino sobre las más profundas. En un fenómeno conocido como interferencia constructiva, se combinaron para crear una señal de baja frecuencia que estimuló las neuronas.
Grover y su grupo ahora están trabajando para extender los resultados de Boyden con cientos de electrodos colocados en la superficie del cráneo. Su objetivo es doble. Por un lado, quieren llegar con precisión a las pequeñas áreas en el interior del cerebro. Por otro, aspiran a “dirigir” la señal para que pueda pasar de una parte del cerebro a otra mientras los electrodos permanecen en su lugar. El responsable cree que es poco probable que esta idea se le hubiera ocurrido a un neurocientífico.
Mientras tanto, en el Laboratorio de Física Aplicada de la Universidad Johns Hopkins (APL), otro equipo de N³ está utilizando un enfoque completamente diferente: la luz infrarroja cercana.
Actualmente, se sabe es que el tejido neural se hincha y contrae cuando las neuronas reciben señales eléctricas. Esas señales son las que los científicos registran con EEG, matriz de Utah u otras técnicas. El investigador de APL Dave Blodgett cree que la hinchazón y la contracción del tejido es una buena señal de actividad neuronal, y quiere crear un sistema óptico que pueda medir esos cambios.
Las técnicas antiguas no podían capturar movimientos tan pequeños. Pero Blodgett y su equipo han demostrado que pueden ver la actividad neuronal de un ratón cuando mueve un bigote. Diez milisegundos después del movimiento del bigote, Blodgett registra las neuronas activadas mediante su técnica de medición óptica. (Hay 1.000 milisegundos en un segundo y 1.000 microsegundos en un milisegundo). En el tejido neural expuesto, su equipo ha registrado actividad neuronal en 10 microsegundos, tan rápido como matriz de Utah u otros métodos eléctricos.
Su próximo desafío consiste en hacer todo eso a través del cráneo. Esto puede parecer imposible: al fin y al cabo, el cráneo no es transparente para la luz visible. Pero la luz infrarroja cercana puede atravesar el hueso. El equipo de Blodgett envía láseres infrarrojos de baja potencia a través del cráneo y luego mide cómo se dispersa la luz de esos láseres. Esperan que esto les permita deducir qué actividad neuronal está teniendo lugar. El enfoque está menos probado que el uso de señales eléctricas, pero estos son exactamente los tipos de riesgos que los programas DARPA pueden asumir.
De vuelta en Battelle, Gaurav Sharma está desarrollando un nuevo tipo de nanopartículas capaces de cruzar la barrera hematoencefálica. Es lo que DARPA llama una técnica mínimamente invasiva. La nanopartícula tiene un núcleo magnéticamente sensible dentro de una carcasa hecha de un material que genera electricidad cuando se le aplica presión. Si estas nanopartículas están sujetas a un campo magnético, el núcleo interno ejerce tensión sobre la carcasa, que luego genera una pequeña corriente. Sharma destaca que el campo magnético es mucho mejor que la luz para “ver” a través del cráneo. Las diferentes bobinas magnéticas permiten a los científicos llegar a partes específicas del cerebro, y el proceso se puede revertir: las corrientes eléctricas se pueden convertir en campos magnéticos para leer las señales.
Queda por ver cuál de estos enfoques tendrá más éxito y si alguno logra cumplir sus objetivos. Otros equipos del programa N³ están utilizando varias combinaciones de ondas de luz, eléctricas, magnéticas y de ultrasonido para obtener señales dentro y fuera del cerebro. La ciencia es indudablemente emocionante. Pero esa emoción se puede oscurecer por lo mal preparados que están el Pentágono y las empresas como Facebook, que también está desarrollando BCI, para abordar muchas preguntas éticas, legales y sociales que genera la idea de BCI no invasiva. ¿Cómo podrían los enjambres de drones controlados directamente por un cerebro humano cambiar la naturaleza de la guerra? Emondi, el director de N³, asegura que las interfaces neuronales se utilizarán para fines necesarios. Pero la necesidad militar es un criterio dúctil.
En agosto, visité un laboratorio de Battelle donde Burkhart había pasado varias horas pensando en una nueva manga, equipada con 150 electrodos que estimulan los músculos de sus brazos. Él y los investigadores esperaban poder activar la manga sin tener que depender de la matriz de Utah para captar las señales cerebrales.
Ian Burkhart, a la izquierda, quedó paralítico por un accidente y está trabajando con los investigadores de Battelle para desarrollar mejores interfaces cerebro-máquina.
Burkhart tenía una matriz de Utah, que se muestra a la derecha, implantada en su corteza motora en 2014. El grupo Battelle ahora trata de desarrollar una forma de leer sus señales cerebrales sin un implante quirúrgico. / Damian Gorczan
Con la médula espinal rota, pensar en mover un brazo es todo un reto. Burkhart estaba cansado. El paciente me dijo: “Es algo gradual: cuanto más duro pienso en algo eso más movimiento se genera. Antes [del accidente] no tenía que pensar cosas como: ‘Abre la mano’. Pero estoy muy motivado para hacerlo, más que nadie aquí”. Burkhart es un ejemplo perfecto del potencial de esta tecnología.
Me explicó que desde que empezó a trabajar con la matriz Utah, se ha vuelto más fuerte y más hábil incluso cuando no la utiliza, tanto que ahora vive solo y solo necesita asistencia unas pocas horas al día. Y añadió: “Hablo más con mis manos. Puedo sostener mi teléfono. Si se crea una solución para poder usarlo todos los días, lo usaría todo el tiempo que pudiera”.
