Desarrollan prótesis que no necesitan aprender a usarse

Prótesis ultra precisa e intuitiva.

Para aquellos que trabajan en el campo de las neuroprotésis, el objetivo final es dar a los amputados con extremidades artificiales un movimiento natural, intuitivo y en tiempo real.

De hecho, los avances en el campo han llevado a sistemas controlados por la mente e incluso a aquellos que crean retroalimentación cinestésica, pero hasta ahora tales tecnologías requieren una gran cantidad de aprendizaje y práctica por parte del amputado.

Ahora, sin embargo, científicos de la Universidad de Michigan han desarrollado una tecnología neuroprostética que restaura el movimiento intuitivo desde el primer momento, sin necesidad de aprender.

Uno de los mayores desafíos en las prótesis controladas por la mente es encontrar una señal nerviosa lo suficientemente fuerte y estable como para unirse a la extremidad biónica.

Los científicos ya saben que los nervios periféricos, la red de nervios pequeños que se extienden hacia la médula espinal y el cerebro, pueden ofrecer el control más preciso e intuitivo de una extremidad biónica, pero es difícil obtener una señal nerviosa de ellos, son pequeños y a menudo oscurecidos por el tejido cicatricial.

El equipo de la Universidad de Michigan superó esto envolviendo pequeños injertos musculares alrededor de las terminaciones nerviosas en los brazos de los participantes.

Estos sirvieron como “interfaces” regenerativas, que no solo ayudaron a prevenir el crecimiento del tejido cicatricial, sino que también dieron a las débiles señales nerviosas una forma de amplificarse.

“Que yo sepa, hemos visto el mayor voltaje registrado de un nervio en comparación con todos los resultados anteriores“, dijo Cindy Chestek, profesora asociada de ingeniería biomédica en la universidad.

“En enfoques anteriores, podría obtener 5 microvoltios o 50 microvoltios, señales muy pequeñas. Hemos visto las primeras señales de milivoltios”.

Mientras tanto, el equipo desarrolló algoritmos para ocuparse del elemento de “aprendizaje” necesario para controlar la extremidad biónica unida de esta manera.

“Se puede hacer que una mano protésica haga muchas cosas, pero eso no significa que la persona la esté controlando intuitivamente.

La diferencia es cuando funciona en el primer intento con solo pensarlo, y eso es lo que ofrece nuestro enfoque“dijo Chestek.

“Esto funcionó la primera vez que lo probamos. No hay aprendizaje para los participantes.

Todo el aprendizaje ocurre en nuestros algoritmos. Eso es diferente de otros enfoques“.

En las pruebas, los participantes pudieron levantar bloques con una pinza, mover su pulgar en un movimiento continuo, levantar objetos esféricos e incluso jugar una versión de Piedra, Papel, Tijera.

El participante del estudio Joe Hamilton, que perdió su brazo en un accidente de fuegos artificiales, dijo:

“Es como si tuvieras una mano otra vez. Puedes hacer casi cualquier cosa que puedas hacer con una mano real con esa mano. Te devuelve a una sensación de normalidad“.

Este es el mayor avance en neuroprótesis durante muchos años, y representa un cambio de paso completo en la forma en que opera el campo, pero siempre hay progreso por hacer.

“Va a ser un camino a partir de aquí, pero no vamos a dejar de trabajar en esto hasta que podamos restaurar por completo los movimientos de las manos sanas. Ese es el sueño de la neuroprotésica“, dijo Chestek.

Fuente: Engadget