Investigadores de la Universidad de Corea y la Universidad Técnica de Berlín han desarrollado una interfaz cerebro-maquina capaz de controlar un exoesqueleto al decodificar señales específicas desde el interior del cerebro del usuario.
El sistema se compone de un casco de encefalograma (EEG) equipado con electrodos que se conecta a una computadora. La interfaz tiene la capacidad de registrar los impulsos eléctricos producidos en el cerebro del sujeto que se producen al mirar unas luces LED.
De esta forma, dependiendo de la luz que el individuo esté observando, el exoesqueleto se moverá hacia adelante, girará a la derecha, a la izquierda, se sentará o se detendrá.
Cada uno de los cinco LED parpadea a una frecuencia diferente y cuando el usuario se centra su atención en un LED específica esta frecuencia se refleja dentro de la lectura de EEG. Dicha señal se identifica y se utiliza para controlar el exoesqueleto.
Aunque se ha probado en individuos sanos, el sistema tiene el potencial de ayudar a personas enfermas o discapacitadas. “Las personas con esclerosis lateral amiotrófica (ELA) o con lesiones altas de médula espinal se enfrentan a dificultades para comunicarse o para usar sus extremidades. Descifrar lo que pretenden mediante sus señales cerebrales podrían ofrecer medios para comunicarse y caminar de nuevo”, refieren los desarrolladores.
La ELA o enfermedad de las motoneuronas, es una enfermedad degenerativa cerebral que ataca las células nerviosas (neuronas) que controlan los músculos voluntarios. Esta enfermedad pertenece a un grupo de trastornos neuromotores (por ej., distrofia muscular, esclerosis múltiple, enfermedad de Parkinson) que causan la gradual degeneración y muerte de las neuronas motoras, las células nerviosas que se encuentran en el cerebro, el tronco cerebral y la médula espinal. Estas neuronas motoras funcionan como las conexiones entre el sistema nervioso y los músculos del cuerpo.
Así mismo comentan los científicos que su posible uso a corto plazo es viable ya que la elaboración de la interfaz es es fácil de desarrollar, además de que esta se puede conectar con otros dispositivos.
Ahora los investigadores trabajan para reducir la fatiga visual de los pacientes y esperan optimizar la herramienta para poder ayudar a que las personas con movilidad reducida puedan desplazarse.