Elche |
El investigador Eduardo Fernández Jover, director del Grupo de Neuroingeniería Biomédica del Instituto de Bioingeniería de la Universidad Miguel Hernández (UMH) de Elche, participa en una investigación europea que persigue desarrollar una neuroprótesis con más de mil electrodos para ayudar a personas ciegas a percibir formas y letras.
El implante cerebral sobre el que se está trabajando cuenta con 1024 electrodos y se está probando en primates en un laboratorio de Holanda habiéndose obtenido resultados prometedores, que han sido publicados recientemente en la revista Science.
Según ha informado la UMH este viernes, esta es la primera vez que se realiza un implante cerebral con un número tan alto de microelectrodos. Además, aunque los resultados de este y otros trabajos son muy útiles para avanzar en el desarrollo de esta tecnología, todavía hay muchos problemas por resolver y por lo tanto es importante no crear falsas expectativas, ya que de momento solo se trata de una investigación en curso.
Para poder implantar un número tan alto de microelectrodos en una superficie curva como es el cerebro de un primate, los investigadores tuvieron que utilizar 16 pequeñas matrices de electrodos, de 2,8 x 2,8 cm de lado. Cada una contenía 64 microelectrodos, lo que resulta en un total de 1024.
El profesor Eduardo Fernández Jover ha explicado que los investigadores han podido comprobar que gracias a la utilización de un número tan alto de microelectrodos la percepción se produce en una porción significativa del campo visual y con una resolución mucho más alta de lo que se había conseguido hasta la fecha. Asimismo, han conseguido implantar electrodos de manera simultánea en varias áreas cerebrales y han encontrado que el registro de las neuronas de una de las áreas visuales, conocida como V4, es capaz de predecir la cantidad de corriente que se necesita para inducir la percepción de pequeños puntos de luz, denominados fosfenos, en la corteza visual primaria (V1).
El descubrimiento documentado tiene un importante valor traslacional, ya que podría ayudar a desarrollar, en el futuro, nuevas tecnologías para reducir de manera significativa el tiempo necesario para el aprendizaje y calibración de toda la neuroprótesis visual.