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Neuroingeniería, la tecnología al servicio del cerebro

El algoritmo creado por esta candidata a doctora en Ingeniería (Línea de Investigación en Automática) e integrante del “Grupo de control y procesamiento digital de señales” de la UNAL, permite obtener datos en tiempo real de la actividad neurológica, lo que convierte a la Institución en pionera en el país en la investigación de la neuroingeniería.


“La neuroingeniería es una herramienta que permite analizar la respuesta del cerebro, y con base en los datos obtenidos aplicarla en el análisis de respuesta tanto a enfermedades como a tratamientos, lo cual ayudaría a los médicos a identificar cómo se ven afectadas las neuronas por diferentes patologías, y a partir de ahí formular el mejor tratamiento posible”, señala la investigadora Velásquez.

Conexión cerebro-computador


Una de las áreas de la neuroingeniería está enfocada en el desarrollo de interfaces cerebro-computador, que consiste en extraer información del cerebro y llevarla a un dispositivo externo sin tener intervención directa.


La motivación de la investigadora es brindarles a las personas que han perdido la movilidad por diferentes enfermedades (como la esclerosis lateral amiotrófica), las habilidades para comunicarse e interactuar –a través de sillas de ruedas, prótesis, brazos robóticos y otros dispositivos– usando las conexiones cerebrales.

Para llevar a cabo estos desarrollos es necesario partir de la recolección de datos en tiempo real de la forma como funcionan las relaciones neuronales en el cerebro, y con estos, a través de tratamientos matemáticos, estadísticos y de programación, entre otras técnicas, crear el algoritmo que permita convertir la información en una acción, la cual puede ser identificar el desarrollo de patologías cerebrales con una predicción del comportamiento de los patrones, o manipular dispositivos.


En concreto, la investigación se enfocó en tres componentes, el primero de los cuales consistió en extraer los patrones discriminantes que se generan cuando una persona está imaginando un movimiento y la forma como el cerebro interpreta estas relaciones.


Según la investigadora, “la principal dificultad al medir la actividad cerebral es su variabilidad, pues no hay cosas que se repitan exactamente igual, por eso es que es tan difícil extraer los patrones y evaluarlos con el paso del tiempo”.

Además, la toma de datos varía de persona a persona, pues aunque fisiológicamente la forma del cerebro sea igual, existen elementos diferenciadores como la cantidad de masa –determinada por la alimentación del individuo durante su crecimiento–, la forma como se resuelven los problemas, la formación académica y la manera como se entrenan diferentes habilidades, entre otros factores.


El segundo foco está relacionado con el descubrimiento de la variación de los patrones, con lo que creó una caracterización de los sujetos de estudio y a partir de ahí los clasificó en diferentes grupos que tuvieran comportamientos comunes de respuesta motora ejecutando una misma acción.


Por último, el tercer foco está orientado a predecir –con base en los datos obtenidos– cómo será la respuesta motora ante una acción sin que el sujeto la ejecute. A partir de estos datos se puede inferir si la persona es capaz de realizar o no la acción con un porcentaje de acierto, y a partir de este número es posible no solo clasificar a las personas en diferentes grupos sino también –a partir de esta clasificación– calibrar los sistemas computaciones para que se adapten a las necesidades de cada individuo.


La investigadora Velásquez considera que “a futuro una de las aplicaciones de este tipo de procesos está enfocada en el desarrollo del análisis longitudinal, el cual consiste en realizar evaluaciones previas al paciente, luego aplicar el tratamiento correspondiente, una vez finalizado evaluar su respuesta, y en caso de requerir ajustes indicar un nuevo tratamiento con el fin de monitorear la eficacia de este”.


Como resultado de su investigación, destaca tres elementos: 1) la extracción de los patrones de activación de una red cerebral en respuesta a tareas motoras y la aplicación de algoritmos para identificar dichos patrones; 2) el diseño de un descriptor de las respuestas motoras; 3) el diseño de un nuevo algoritmo que permita predecir la capacidad de una persona de realizar tareas de imaginación del movimiento, y con estas predicciones adaptar diferentes dispositivos para el apoyo a personas con enfermedades neuronales o con parálisis.


Desde el “Grupo de control y procesamiento digital de señales” se ha evaluado la respuesta a fármacos de forma intraoperatoria estableciendo el grado de conciencia del paciente durante la intervención quirúrgica. Otro de los proyectos destacados es la evaluación del deterioro cognitivo en adultos para desarrollar un método para identificar la posible aparición del Alzheimer en sus etapas tempranas.

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