Una interfaz cerebro-computadora diseñada para la rehabilitación motora de personas que tuvieron un ACV será evaluada en un entorno clínico. El desarrollo, llamado coAR.BCI, está a cargo de un equipo del Instituto de Matemática Aplicada del Litoral (IMAL, CONICET-UNL) que dirige la investigadora Victoria Peterson. Un convenio con el Instituto Fleni permitirá analizar si es factible utilizarla con pacientes.
Las interfaces cerebro-computadora registran la actividad eléctrica de las neuronas y la traducen en órdenes digitales para manejar dispositivos, sin depender de los nervios ni de los músculos. Con coAR.BCI, la persona ve en una pantalla un avatar que representa el movimiento que intenta hacer con el pensamiento.
“La interfaz que desarrollamos permite realizar una neurorrehabilitación aun cuando el paciente tenga una gran pérdida de control motor de su miembro afectado”, explica Peterson. Sobre el videojuego, agrega: “Lo que hicimos fue diseñar un videojuego en el que un paciente ve en la pantalla un avatar, y al pensar un movimiento el avatar hace ese mismo movimiento. Eso cierra el circuito entre lo que piensa y lo que ve, probablemente generando nuevas conexiones neuronales que mejoran la funcionalidad motora”.
La investigadora sostiene que sumar la herramienta a una terapia convencional podría favorecer la plasticidad cerebral y potenciar la rehabilitación. “Hay personas que han quedado con disfunciones motoras en estado crónico y podrían tener una recuperación”, afirma.
El nombre coAR.BCI combina tres ideas: BCI, por Brain-Computer Interface o Interfaz Cerebro-Computadora; AR, por adaptativa para rehabilitación; y CO, por co-adaptativa. El sistema y la persona se ajustan mutuamente durante el aprendizaje y la familiarización con la tecnología.
Peterson explica el concepto: “Adaptativo da idea de algo que se adapta a vos, pero a priori la computadora no se adapta a vos, vos la usás y tenés que adaptarte a ella. La idea acá es que estas tecnologías lean tu actividad cerebral, la traduzcan en tiempo real y te den una respuesta, un feedback. Si yo quiero que este sistema se use para rehabilitación, vos tenés que entender qué representa ese feedback, para comprender mejor qué hacer para que tu rehabilitación sea más efectiva. Coadaptación significa que tanto el sistema como la persona se adaptan el uno al otro. Y esto es vital porque en estos sistemas hay una fase de familiarización con la tecnología. Necesitamos que el algoritmo que desarrollamos te acompañe en esa fase de familiarización. Que también se adapte a vos como persona, considerando que tu desempeño y tu interacción con el sistema pueden variar día a día en función de factores como el estado de ánimo, la motivación, la fatiga y los propios procesos de aprendizaje”.
La inteligencia artificial procesa las señales del cerebro, obtenidas mediante electroencefalografía de superficie, y las convierte en instrucciones que interpreta la computadora. “La IA es el medio; es la tecnología que permite que la señal cerebral que hoy la tomamos con electroencefalografía de superficie -acá en el laboratorio con una gorrita llena de electrodos-, se transforme en comandos que la computadora entiende. Es el medio para hacer la comunicación”.
Pruebas en un entorno clínico
El equipo del IMAL y el Instituto Fleni preparan una evaluación para conocer la factibilidad de utilizar coAR.BCI en una institución médica y observar cómo se familiarizan los pacientes con el sistema. La iniciativa busca llevar a la clínica el trabajo que hasta ahora se realizó en el laboratorio.
Las instituciones firmaron un primer convenio en 2024 para desarrollar módulos de rehabilitación motora con interfaces cerebro-computadora y estudiar su posible uso clínico. En 2026 acordaron una segunda etapa, centrada en evaluar el software coAR.BCI en un entorno real y analizar su aplicación en un grupo de personas que tuvieron un ACV.
“Hemos trabajado en reuniones de manera remota. Primero hicimos una puesta en común de conceptos. Delineamos todos los criterios de inclusión y exclusión de los pacientes, eso fue clave. Escribimos el protocolo de bioética que ya fue aprobado y está registrado tanto en la Provincia de Buenos Aires como en clinicaltrials.gov”.
También hubo visitas presenciales para capacitar al personal en el uso de la tecnología y la toma de datos, dado que quienes participarán no están familiarizados con los equipos de electroencefalografía. El equipo elaboró, además, guías de usuario. Ahora espera que se presenten pacientes que cumplan con los criterios de inclusión y exclusión definidos en el protocolo.
Evaluaciones y próximos pasos
En el laboratorio ya concluyeron las evaluaciones con personas sanas y sin patologías. El equipo analiza los resultados para contrastar sus hipótesis, entre ellas si el sistema de comunicación entre la persona y la máquina supera a otras tecnologías, indicó Peterson.
La etapa siguiente será probar la neurotecnología con pacientes del Fleni que hayan tenido un ACV y estén en fase aguda o subaguda. A largo plazo, Peterson plantea continuar perfeccionando el sistema para que permita un seguimiento individual y, eventualmente, pueda incorporarse a tratamientos en clínicas de rehabilitación.
La trayectoria de Victoria Peterson
Peterson nació en Paraná, Entre Ríos, vive en la ciudad de Santa Fe y estudió bioingeniería. “La bioingeniería es la ingeniería al servicio de la salud humana. De todas las ramas posibles me di cuenta de que lo que me gustaba era algo específico como es el procesamiento de señales biológicas, inteligencia artificial, machine learning”.
Hizo sus estudios doctorales con una beca del CONICET en el Instituto de Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional, sinc(i) (CONICET-UNL). Actualmente es investigadora adjunta del CONICET en el IMAL. También realizó una estancia posdoctoral en ese instituto y otra en el Brain Modulation Lab del Massachusetts General Hospital, Harvard Medical School, en Boston, Estados Unidos.
Su trabajo combina inteligencia artificial y bioingeniería para crear algoritmos de aprendizaje automático que decodifiquen la actividad cerebral con aplicaciones médicas. En 2024 recibió el premio de la Academia Nacional de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales (ANCEFN) para investigadoras menores de 40 años. A principios de este año fue postulada al Premio Princesa de Girona Internacional – Investigación y, en septiembre, quedó entre las preseleccionadas para el Nature Award – Inspiring Women in Science, en la categoría Logros Científicos.
