La ingeniería biomédica: de la pata de palo hasta las interfaces neuronales

Ander Ramos-Murguialday1-2, Andrea Sarasola2-3, Nerea Irastorza2-4, Manuel Montejo1, Goran Bijelic6, Niels Birbaumer2, Joe McIntyre7 y Thierry Keller8.

1TECNALIA Health Technologies Division. 2 Neurotechnology Laboratory & Institute of Medical Psychology and Behavioral Neurobiology, Neuroprosthetics Group, University of Tubingen. 3 DAAD-La Caixa PhDFellowship. 4 Basque Government PhD Fellowship. 5 TECNALIA Health Technologies Division. 6 TECNALIA Health Technologies Division, Biomaterials Area. 7 TECNALIA Health Technologies Division, Medical Robotics Laboratory & Ikerbasque Professorship. 8 TECNALIA Health Technologies Division, Neurorehabilitation Area

La ingeniería biomédica es la fusión de prácticamente todas las ciencias en una sola disciplina. Se agrupan desde química, física y matemática hasta biología y medicina. La convergencia de todos estos campos, hasta hace poco acostumbrados a su aislamiento, ha supuesto un avance en calidad de vida importante y el auge de grupos multidisciplinares que juntos intentan resolver muchos de los problemas clínicos. Hasta hace bien poco nadie pensaba que se iban a resolver estos problemas, o por lo menos no tan pronto. El mejor investigador joven de Alemania en 2014, el vasco Ander Ramos, nos introduce en este apasionante mundo y nos explica uno de sus mayores logros dentro de las interfaces neuronales.

Hoy en día la gran importancia de la ingeniería biomédica es reconocida y es relativamente normal que las grandes universidades tenga una titulación de ingeniería biomédica. Los campus se unen gracias a titulaciones como estas que tejen puentes de unión entre facultades aparentemente divergentes. Cada una, aportando su punto de vista y su “idioma”. Por este motivo, el problema principal de la ingeniería biomédica en sus inicios era el “idioma” común entre las especialidades. No es fácil que un ingeniero de telecomunicaciones se siente en la sesión clínica de neuroradiología y sea capaz de entender todo lo que se dice, e incluso aportar soluciones. Hoy en día, cada vez es más frecuente ver técnicos especialistas trabajando en hospitales y más médicos o biólogos trabajando en industrias tradicionalmente más orientadas a la ingeniería. Gracias a estas interacciones, existen los marcapasos, las prótesis de rodilla y cadera, las maquinas analizadoras de sangre y de tejidos, resonancias magnéticas, aparatos de rayos X, aplicaciones del móvil que nos indican el nivel de glucosa en sangre y nos alarman si tenemos que llamar a nuestro médico, prótesis que devuelven el oído, la vista o la capacidad de moverse a los que no la tienen o la han perdido.

Todo esto es la ingeniería biomédica, y nos esperan unos años muy apasionantes viendo como las demás ingenierías (electrónica, materiales, telecomunicaciones etc.) y la famosa ley de Moore (la tecnología avanza a un ritmo exponencial al que suponemos, porque cada avance acelera el crecimiento del siguiente paso) consiguen que veamos como enfermedades o condiciones clínicas hoy en día sin solución, sean básicamente erradicadas.

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Los avances en este campo son tan abrumadores y rápidos, que la propia ética que los rige se queda muchas veces obsoleta nada más ser aprobada.

La Comisión Europea en su Estrategia 2020 apuesta por mejorar la Salud y la Calidad de Vida de las personas, mencionando principalmente las Tecnologías Médicas.

Estamos hablando de responder a las necesidades clínicas que se generan en una sociedad envejecida con baja natalidad, más sedentaria, más estresada y que cada vez tiene una esperanza de vida mayor. Este “cocktail socioeconóomico” y una mejora en las herramientas de diagnóstico y en conocimiento, hacen florecer cada vez más pacientes con enfermedades neurodegenerativas o con disfunciones de todo tipo. Las tecnologías médicas están ahí para poder prevenirlas, combatirlas, aminorar los síntomas, retrasar su desarrollo, ayudar en el diagnóstico, mejorar las herramientas clínicas, asistir en la atención y cuidado a los terapeutas y cuidadores, rehabilitar y por ende mejorar la calidad de vida.

La ingeniería biomédica se podría dividir en prácticamente infinitas ramas, pero en este artículo vamos a describir brevemente las que consideramos principales en nuestro entorno, principalmente desde TECNALIA, finalizando con la rama en la que tenemos más experiencia en nuestro entorno definiendo el potencial dentro del ecosistema de ciencia-tecnología-empresa vasco.

Imagenología médica

Esta rama utiliza técnicas de registro diferentes para poder observar estructuras y funciones dentro de nuestro cuerpo para realizar un diagnóstico o una terapia o una intervención quirúrgica con mayor seguridad o de una manera mínimamente invasiva entre otras muchas aplicaciones.

En esta rama tenemos tecnologías como los ultrasonidos ya utilizados para el diagnóstico en 1942 por el psiquiatra austriaco Karl Dussik. Esta tecnología utiliza el efecto “Doppler” con un emisor y un receptor que capta el rebote de las ondas de ultrasonidos y las transforma en imágenes en 2- o 3-D de nuestro interior para poder ver los diferentes tejidos e incluso el movimiento y flujo dentro de ellos.

También muy conocida y una pionera dentro de esta rama, son los rayos-X descubiertos por el físico alemán Roentgen y que hoy en día, a pesar de los efectos de sus radiaciones, son utilizados rutinariamente en hospitales y clínicas.

Otras técnica más actual es la resonancia magnética nuclear. A pesar de que   el descubrimiento del principio físico fue en 1938 por Isidor Rabi, no fue hasta Marzo de 1972 cuando Raymond Damadian creó la primera máquina de imágenes por resonancia magnética. Las imágenes se obtienen dependiendo de la reacción de los núcleos atómicos al alinearlos a un campo magnético constante para posteriormente perturbar este alineamiento con el uso de un campo magnético alterno, de orientación ortogonal. Dependiendo de cómo se manipulan los parámetros de estas perturbaciones se han conseguido observar multitud de funciones y estructuras como por ejemplo composiciones moleculares de tejidos, estructuras de las redes neuronales y la actividad cerebral en zonas profundas con mucha precisión espacial en tiempo real. Este último caso es la denominada resonancia magnética funcional o fMRI en sus siglas en inglés, que es una técnica de registro de imágenes funcionales que puede, por ejemplo, medir la actividad de las neuronas en el cerebro mediante la detección de los cambios en el nivel de oxigenación o deoxigenación del flujo sanguíneo. Cuando un área específica del cerebro está en uso, el riego sanguíneo y el uso del oxigeno en esa región aumenta, es decir, los cambios en el riego sanguíneo pueden utilizarse como marcadores indirectos de la actividad cerebral. Por lo tanto, esta técnica es capaz de obtener imágenes funcionales con alta resolución espacial mediante la utilización de los cambios en magnetización de la sangre rica y pobre en oxígeno. Sin embargo, su resolución temporal en el rango de varios segundos o minutos hace que en ocasiones esta técnica se registre en combinación con otras como la electroencefalografía (EEG) o magnetoencefalografía (MEG), que poseen una mayor resolución temporal (del orden de milisegundos) registrando campos electromagnéticos producidos por los cambios de potencial eléctrico (intercambios de iones entre células; neuronas en este caso) cuando se comunican entre ellas.

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La tomografía de emisión de positrones denominada PET, es una técnica de imagen funcional basada en medicina nuclear utilizada por primera vez en pacientes en 1976 por Abass Alavi en Pennsylvania. Para obtener una imagen tridimensional de los procesos funcionales de nuestro cuerpo es necesaria la introducción de un radionucleido emisor de positrones, el cual a su vez emite rayos gamma que son detectados por el escáner. En numerosas ocasiones la reconstrucción de la imagen funcional se hace en combinación con un escáner de rayos X una resonancia magnética para así obtener simultáneamente información anatómica y metabólica, algo que puede ser útil especialmente para el registro de la actividad de órganos que están en movimiento o cuya estructura anatómica varía. Sin embargo, su alto coste y la exposición del paciente a radiación ionizante, ha hecho que su utilización sea limitada y principalmente utilizada para el diagnóstico de enfermedades cerebrales como las demencias y para la detección de tumores cancerígenos o metástasis.

Una de las técnicas más novedosas es la espectrografía de luz infrarroja cercana (NIRS), que es una técnica no invasiva que utiliza luz infrarroja para determinar el grado de activación de áreas específicas del cerebro a base de medir la oxigenación, el riego sanguíneo y el estado metabólico de dichas áreas. Algunas de las ventajas de esta técnica son su simplicidad, flexibilidad y la alta relación señal/ruido. fNIRS graba señales con un alta resolución temporal, es transportable y menos costosa que comparada con técnicas como el fMRI. Sin embargo, sólo puede grabarse la actividad de tejidos cerebrales a profundidades de unos 1-3cm, lo que restringe su utilidad a la corteza cerebral.

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Electrodos o microelectrodos implantados dentro o sobre la corteza cerebral, sobre músculos, sobre la médula o en el sistema nervioso periférico son también métodos cada vez más comunes en patologías como la enfermedad de Parkinson y la epilepsia o durante neurocirugía para la resección de un tumor para determinar la funcionalidad de zonas cerebrales responsables de la disfunción.

Todas estas técnicas se utilizan actualmente para el estudio de enfermedades como Alzheimer o depresión, el estudio de los efectos provocados por tumo- res cerebrales y el testeo del efecto de diferentes terapias comportamentales  o medicamentos. Así mismo, es una técnica útil para identificar regiones relacionadas con funciones de gran importancia como las sensoriales, el habla o el movimiento, por ejemplo, antes de someter al paciente a una operación quirúrgica cerebral.

Salud electrónica

Los principales elementos de la revolución en la salud electrónica incluyen sen- sores y dispositivos conectados, sin cables, electrónica vestible, tecnologías móviles, redes de sensores corporales, que junto al software inteligente basado en algoritmos de inteligencia artificial (machine learning) y la analítica de datos (big data), están revolucionando sobre todo los campos de la prevención, el seguimiento y el diagnostico. La revolución digital en la salud supone, por un lado, empoderar a los ciudadanos para que monitoricen y gestionen mejor su salud, y por otro, mejorar los servicios de salud reduciendo costes, mejorando el acceso y la calidad, y proporcionando una medicina más personalizada.

Gracias a la era digital y a internet se espera un crecimiento exponencial en   los datos y en la necesidad de establecer nuevas formas gestionar estos datos éticamente y de guardar, reducir dimensionalidades en los datos que puedan proveer a los especialistas o a los mismos usuarios de información o datos relevantes de una manera sencilla y rápida sin perderse en detalles.

En este campo, se están desarrollando muchos dispositivos “wearables” y apli- caciones para móviles basados en algoritmos avanzados para soluciones de salud digital, como por ejemplo una aplicación móvil para el análisis de patologías cardiacas a través de los sonidos cardíacos o un dispositivo “vestible” para la predicción de crisis epilépticas.

Tecnología quirúrgica

Dentro de esta rama se incluyen desde bisturís, separadores, cauterizadores, pasando por camillas, navegadores, aparatajes de monitorización fisiológica, hasta robótica quirúrgica para cirugías mínimamente invasivas. La medicina quirúrgica, puede que sea la primera expresión de la ingeniería biomédica. La aplicación de soluciones existentes como cuchillos, aguja e hilo, conjuntamente con nociones de anatomía y funcionalidad, es el mejor ejemplo del desarrollo del ingenio en el campo de la biomedicina o ingeniería biomédica.

El diseño, la ergonomía, los materiales quirúrgicos esterilizables, su unión con la electrónica, monitorización y la disminución de la invasividad nos han permitido solucionar problemas médicos hasta hace pocas décadas impensables reduciendo drásticamente el riesgo de cualquier cirugía.

Tecnologías de realidad aumentada aportando más información sobre anatomía y funcionalidad, y los robots quirúrgicos con asistencia háptica son unos de los avances más destacables en este campo. Probablemente los micro-robots externamente controlados sean el siguiente paso evolutivo en este campo tan apasionante.

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Biomateriales

Esta rama relativamente reciente (apareció hace aproximadamente 50 años) trata del uso de cualquier material en la biología y la medicina. Esta definición tan amplia ha evolucionado y se ha diversificado en cientos de áreas y subáreas de investigación. El primer “biomaterial” podría haber sido un material híbrido compuesto por el diente de un animal unido a los dientes del paciente gracias a un hilo de oro, como describe Véronique Migonney en su libro “Historia de los Biomateriales”.

Hoy en día los podemos encontrar de manera estandarizada en implantes mamarios, válvulas cardiacas, lentillas, implantes dentales o en recubrimientos de prótesis de rodilla o cadera y mas recientemente en la generación de tejido celular o incluso órganos a partir de células del propio paciente receptor o de incluso animales. La ingeniería de los biomateriales está determinada y depende de la respuesta fisiológica de acogida en diferentes modelos in-vitro e in-vivo, en soluciones celulares o directamente en celular sustraídas de animales o humanos o directamente implantándolas en animales y humanos para ver las reacciones celulares. El primer registro escrito de reacciones celulares in-vivo data de 1829, cuando H.S. Levert escribió sus estudios sobre la respuesta celular cuando una pieza de metal era implantada en un perro. Estudios recientes han identificado la maduración o progreso de aceptación celular de los biomateriales como uno de los principales retos en el diseño, fabricación, seguridad y en los procedimientos regulatorios. Estos retos son también compartidos en el ámbito de los nanobiomateriales y aplicaciones nanobiotecnologías. En la última década, ha habido un progreso importante surgiendo nuevas áreas de investigación, como los materiales inteligentes derivados de macromololéculas naturales, donde compuestos híbridos naturales y artificiales están ayudando a cerrar el bucle de control en nuevas fórmulas de diagnóstico implantables y en el suministro ultrapreciso de fármacos.

Los desarrollos en el área de biomateriales abarcan desde la química de superficies y procesamiento de los biomateriales para estudios en modelos animales, hasta pruebas de biocompatibilidad necesarias para los procesos regulatorios internacionales. Ensayos de biofuncionalidad de materiales porosos para la mejora de la aceptación y anclaje de implantes (por ejemplo de cadera) o para la liberación controlada de fármacos en cualquier tipo de implante (por ejemplo stents) está actualmente a la orden del día. Otras aplicaciones combinando los biomateriales y el uso de campos magnéticos o eléctricos para la transferencia de fármacos a través de diferentes tejidos (como la transmisión percutánea de fármacos) se están acercando a unos niveles de precisión importantes mejoran- do el suministro farmacológico en precisión espacial y temporal y reduciendo efectos adversos presentes en otro tipo de administración de fármacos (por ejemplo oral).

Prótesis

La protésica, del griego prosthesis “aplicación añadida o adjunta”, es una de las ramas iniciales de la ingeniería biomédica, aplicando directamente la mecánica a la restauración de funciones motoras. El primer documento describiendo el uso de una de ellas (1700-1100 a.C.), apunta a la reina guerrera india Vishpa-  la, como la primera portadora conocida de una de estas prótesis. Las prótesis mecánicas son mencionadas incluso en la mitología griega pero no fue hasta  el siglo pasado cuando se produjo una revolución y un avance considerable en ellas. Las prótesis funcionales pueden ser implantables o externas. Las prótesis mecánicas mas conocidas son las famosas extremidades piratas como la “pata de palo” o el “garfio”. Con un diseño lo mas ergonómico posible, amputaciones eran compensadas por soluciones básicas pero funcionales. Hoy en día estas prótesis externas han evolucionado bastante incluyendo robótica en su diseño, aunque todavía son las basadas en mecánica pasiva (órtesis mecánicas para el soporte mecánico de articulaciones etc.) las más utilizadas debido al peso y a su estética. Recientemente, se han desarrollado aplicaciones novedosas, como por ejemplo, órtesis cuyas propiedades mecánicas pueden cambiarse instantáneamente, pasando de ser flexibles y fácilmente ajustables a un estado rígido capaz de soportar fuerzas muy superiores a las necesarias para su función ortésica.

Dentro del área de la protésica se podrían incluir la robótica asistencial o para la rehabilitación. Esta tecnología robótica debe jugar un papel importante en un futuro cercano sobre todo en el aspecto rehabilitador o asistencial debido   a la inversión de la pirámide social que representa el descenso de la natalidad  y el descenso del numero de potenciales cuidadores para personas cada vez mayores.

Las prótesis implantables que restauran funciones son cada vez mas comunes y engloban desde prótesis de rodilla y cadera, pasando por prótesis dentales, hasta neuroprótesis como el marcapasos, las neuroprótesis visuales, auditivas o motoras como la estimulación cerebral profunda utilizada en pacientes con Parkinson.

Estas últimas prótesis interactuado con el sistema nervioso central, son las que abren la siguiente sección de este artículo. Una aplicación nueva, que agrupa muchas de las áreas que hemos comentado sobre estas líneas y que puede re- sultar en uno de los mayores avances médicos de las últimas décadas.

La Neuroingeniería

Dentro de este campo, merecen especial atención las interfaces neuronales y su aplicación dentro de la rehabilitación de una función perdida o comprometida por algún tipo de enfermedad o accidente. Es decir, utilizar las señales que podemos registrar del sistema nervioso relativos a una función y utilizarlos para volver a excitar el sistema nervioso de tal manera que podamos generar un cambio en las conexiones o redes neuronales (neuroplasticidad) y así conseguir que la función se pueda restaurar. Es decir, hacemos bypasses en el sistema nervioso utilizando la tecnología para corregir o cambiar una función. Como es el sistema nervioso el que regula mucha de las funciones de nuestro cuerpo, este campo está recibiendo actualmente mucha atención y las grandes compañías denominan a estas soluciones neurotecnológicas para interactuar y modelar partes del sistema nervioso electroceuticals (alternativa a medicamentos). Estimulando de una manera inteligente el sistema nervioso se podría llegar a regular funciones de cualquier órgano.

La tecnología de interfaces neuronales para cambiar comportamiento o funciones de algunos órganos, comenzó durante la década de 1950-60 con el científico español José Manuel Rodríguez Delgado, parando a través de un mando a distancia a un toro que se dirigía hacia él a toda velocidad estimulándole con un electrodo en el cerebro. Este tipo de interfaces neurales se denominan de bucle abierto, ya que no hay una estimulación que dependa de ninguna otra señal. Las interfaces en bucle cerrado, son las que utilizan información del sistema nervioso para controlar la estimulación del mismo. Esta estimulación del sistema nervioso se puede producir indirectamente a través del sistema sensorial (vista, oído, tacto, gusto y olfato).

La primera demostración del uso de una interfaz-cerebro-máquina en bucle cerrado la realizo por primera vez en 1999 el Prof Niels Birbaumer. Un paciente casi completamente paralizado por la esclerosis lateral amiotrófica (ELA) escribió una carta utilizando únicamente el control de su actividad cerebral.

Hace dos años se produjo la primera comunicación entre un paciente que llevaba años incomunicado por una ELA y su familia gracias a un nuevo sistema del Profesor Birbaumer.

Esta neurotecnología asistiva se ha llegado a optimizar hasta el punto de poder controlar con única y exclusivamente actividad de unas cuantas neuronas, un cursor en una pantalla o un brazo robot. La primera demostración de control mental con un par de neuronas de un cursor en una pantalla, fue en 2003, cuan- do Jose Carmena y Miguel Nicolelis consiguieron hacer que uno de sus primates controlara el movimiento de un cursor y no ha sido hasta 2011 hasta que dos grupos estadounidenses de la Universidad de Brown y de Pittsburg consiguieran hacerlo en humanos.

Una nueva aplicación de la neuroingeniería trata el uso de la neuroingeniería en la rehabilitación, también denominada neurorehabilitación, que se basa en la promoción de la neuroplasticidad como motor para regenerar y construir nuevas conexiones neuronales. La neurorehabilitación es un término muy general, que puede englobar desde el uso de estimulación eléctrica de los músculos para producir movimientos, pasando por un videojuego para trabajar la memoria, hasta interfaces cerebro-maquina que permiten controlar ordenadores con actividad cerebral.

Uno de los mayores logros dentro de las interfaces neuronales para la neurorehabilitación, se ha conseguido recientemente en 2013, cuando Ander Ramos-Murguialday y Niels Birbaumer consiguieron recuperar la movilidad de un miembro paralizado durante varios años tras un infarto cerebral, utilizando una interfaz-cerebro-máquina y un exoesqueleto robótico.

La manera en la que se emplea esta técnica es la siguiente: se presentan una serie de preguntas a estos pacientes mientras se registra su actividad cerebral. Los pacientes se concentran y piensan en la respuesta que quieren dar, generalmente Sí o No, y la interfaz es capaz, con un cierto margen de error, de decodificar la respuesta del paciente estableciendo una comunicación entre el paciente completamente paralizado y bloqueado y el mundo exterior.

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Para conseguir este logro, se registra la actividad cerebral en pacientes paralizados por un infarto cerebral cuando intentan mover su mano paralizada. Esta información eléctrica la procesamos y la decodificamos con unos algoritmos, con los que somos capaces de saber (con un cierto margen de error) cuando   el paciente quiere mover su mano. Esta información la utilizamos para mover un exoesqueleto robótico muy simple, cerrando así el bucle entre la intención de producir un movimiento y ese mismo movimiento. Como los pacientes ven  y sienten el movimiento, la red neuronal encargada de una tarea visuomotora (ej. Agarrar una manzana) se excita de una manera bidireccional: motor y sensorial. A través de hacer esto durante 4 semanas consecutivas todos los días,  se produce un aprendizaje y una plasticidad cerebral funcional. Es decir, tras la rehabilitación con nuestra interfaz neuronal, conseguimos que la mayoría de los pacientes, que llevan meses y la mayoría de los casos años, vuelvan a mover su miembro paralizado. Unos milímetros, no mucho, pero el resultado es esperanzador.

Por lo tanto, esta tecnología rehabilitativa consta de tres partes que constituyen un bucle cerrado que promueve y facilita el reaprendizaje y la recuperación de las funciones perdidas: el primer paso consiste en grabar una bioseñal, como puede ser la actividad cerebral, que se utiliza para interpretar la intención de movimiento del paciente. Seguidamente, en el segundo paso la interfaz decodifica la intención del paciente por medio de unos algoritmos que han sido entrenados para esa función. Finalmente, en el último paso se ejecuta el movimiento decodificado por medio de un actuador, como puede ser un exoesqueleto su- jeto al brazo parésico del paciente, la estimulación eléctrica funcional aplicada en los músculos paralizados, etc. De esta forma, el paciente recibe información sensorial y propioceptiva que le ayuda a modular la bioseñal utilizada produciendo así ciertos cambios funcionales y estructurales que pueden dar lugar a un re-aprendizaje motor. Se ha demostrado en varios estudios que la existencia de un bucle cerrado que establezca un enlace entre la intención de movimiento y el movimiento real realizado por un actuador que mueva la extremidad paralizada del paciente es clave para lograr una terapia de rehabilitación lo más efectiva posible.

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En las interfaces neuronales también llamadas interfaces cerebro-maquina o BMI por su nombre en inglés brain-machine interface, la actividad cerebral se utiliza como señal de control y puede ser grabada con distintas técnicas que se han ido desarrollando y mejorando en las últimas décadas y que ya hemos mencionado en este artículo. Una de las más comunes es la encefalografía (EEG), que registra de forma no invasiva la actividad eléctrica espontanea del cerebro. Más en detalle, la técnica registra las fluctuaciones en el voltaje debidas a las corrientes de iones que fluyen entre las neuronas en nuestro cerebro. Las señales EEG han sido ampliamente empleadas para el diagnóstico de enfermedades como la epilepsia o en varias áreas de investigación como son el sueño, la neu- rorehabilitación, etc. debido a su bajo coste, su alta resolución temporal y a su relativa facilidad de uso. Sin embargo, la EEG presenta varias desventajas con respecto a otras técnicas: posee una baja resolución temporal, la calidad de la señal (relación señal/ruido) es pobre y la cantidad de información que se puede extraer sobre la actividad de áreas cerebrales no superficiales es limitada.

Técnicas invasivas como la electrocorticografía (registro de actividad mediante electrodos intracraneales sobre la corteza cerebral) y la utilización de microelectrodos depositados en la corteza cerebral ofrecen una mayor resolución y calidad de la señal al no tener la barrera impuesta por el cráneo, que reduce la calidad de la señal en técnicas no invasivas como la EEG debido a la baja conductividad del tejido óseo.

Otro tipo de interfaces son las electromiográficas, que utilizan la actividad electromiográfica (EMG) de los músculos del paciente por ejemplo para controlar el movimiento de un robot o para activar una serie de estímulos eléctricos que produzcan contracciones musculares en la extremidad paralizada. El entrenamiento con este tipo de terapias rehabilitativas puede ayudar al paciente a aprender a generar de nuevo los patrones sanos y naturales de actividad muscular, los cuales han quedado afectados por la enfermedad o accidente. Estas interfaces son empleadas también con fines asistivos, es decir, como sustitución de funciones o extremidades perdidas para pacientes amputados o para pacientes con paresis en los cuales las terapias de rehabilitación existentes no son aplicables o no han sido completamente exitosas. Un ejemplo de estas son las prótesis de extremidad superior o inferior. Las prótesis han permitido a amputados realizar tareas y movimientos que les eran imposibles de llevar a cabo anteriormente. Sin embargo, existen aún una serie de limitaciones como son la relativa estabilidad de las señales de control EMG a lo largo del tiempo y la limitación de no poder controlar más de un grado de libertad al mismo tiempo. En los últimos años se ha concentrado un gran esfuerzo en este campo para desarrollar prótesis que permitieran realizar movimientos de la forma más natural e intuitiva posible incluyendo múltiples grados de libertad del miembro superior al mismo tiempo. Sin embargo, la falta de robustez y fiabilidad en el control de prótesis tan avanzadas es entre otras comentadas anteriormente, una de las razones por las que los usuarios prefieren las prótesis más robustas aunque también más sencillas y limitadas y por lo que aún no se han establecido en el mercado dichos dispositivos.

Ingenieria

Como hemos mencionado antes, el tercer paso de las interfaces cerebro-maquina con fines rehabilitativos consiste en que un actuador transforme la intención de movimiento del paciente en el movimiento real de su extremidad paralizada. Es aquí donde entra en juego el campo de la robótica rehabilitativa. Hasta hoy en día tanto exosesqueletos como órtesis han sido utilizados para producir el movimiento que el paciente desea pero es incapaz de realizar. Es decir, estos actuadores proporcionan una retroalimentación, o a menudo llamado con su nombre en inglés, feedback sensorial y propioceptivo al paciente de forma que este último sepa en todo momento si la actividad cerebral que está generando es la correcta para producir el movimiento deseado. Basándose en esta información, el paciente adapta su actividad cerebral para lograr que el actuador realice el movimiento que desea y es así como poco a poco el paciente aprende a modular su actividad cerebral pudiendo llegar a recuperar las funciones motoras perdidas. Por lo tanto, los robots pueden ser utilizados para ofrecer terapias de rehabilitación seguras, intensivas y orientadas hacia una tarea específica a pacientes incluso con incapacidades motoras severas. Los robots permiten incrementar la intensidad de la terapia sin que esto conlleve un gran coste adicional. Así mismo incluye las siguientes ventajas: i) el movimiento se puede asistir y controlar de una forma sencilla y precisa; ii) se puede repetir el mismo movimiento un gran número de veces sin introducir gran variabilidad; iii) el feedback proporcionado al paciente por medio del movimiento de su brazo parésico incrementa su motivación; iv) proporciona medidas objetivas y cuantificables, como datos cinéticos y cinemáticos para calcular la evolución del rendimiento y del aprendizaje motor del paciente; v) reduce el nivel de asistencia fisioterapéutica necesaria para realizar la terapia de rehabilitación, lo que a su vez reduce los costes de atención médica.

En conclusión, los robots permiten al paciente llevar a cabo una terapia de rehabilitación intensiva, con un gran número de repeticiones y de forma cuasi-independiente. Se ha demostrado que un entrenamiento repetitivo, progresivo y capaz de motivar e involucrar al paciente en la tarea puede inducir cambios plásticos en las redes neuronales encargadas del control y aprendizaje motor. Estos cambios pueden ser de carácter funcional y anatómico-estructural y se dan como resultado de unos procesos denominados neuroplásticos. La neuroplasticidad, en el nivel más básico, consiste principalmente en cambios moleculares en la excitabilidad y  transmisión de las sinapsis neuronales. Esto produce una reorganización de las redes neu- ronales que puede ocurrir en los hemisferios cerebrales, a lo largo de la medula espinal y finalmente incluir todo el sistema central nervioso. Por lo tanto, las terapias de neurorehabilitación repetitivas, intensivas y motivacionales realizadas con la ayuda de robots de rehabilitación constituyen ser un buen método para promover la recuperación de las funciones motoras perdidas, como ya ha sido demostrado en estudios recientes.

Fig3

El feedback en las interfaces cerebro-maquina se puede dar también mediante técnicas como la estimulación eléctrica funcional (EEF), que consiste en la aplicación de estímulos eléctricos a los músculos los cuales producen potenciales de acción en los nervios periféricos generando así contracciones musculares. EEF se ha utilizado para la corrección de drop-foot (pie caído/pendular/equino), dorsiflexión de piernas afectadas por una hemipáresis, etc. Se ha demostrado que la EEF mejora la fuerza del musculo parésico y la circulación sanguínea y cada vez son mas convincentes los indicios de que también ejerce una cierta influencia en la organización cortical. Así mismo algunos estudios han mostrado que combinada con otras estrategias de rehabilitación puede producir mejoras de la marcha y acelerar el proceso de rehabilitación.

Euskadi y la ingeniería biomédica

Sabiendo que el mercado de la ingeniería biomédica está llamado a alcanzar los 228.700 millones de dólares en 2020, creciendo a 13.4% durante el periodo de 2015 to 2020, nos hace ver la relevancia de este sector no solo en la sociedad, la ciencia, y la calidad de vida, si no en nuestra economía.

Como ya hemos comentado, en las tecnologías médicas se necesitan los mismos conocimientos básicos y muchas de las tecnologías que se usan en otro tipo de industrias como las de nuestro país. Electrónica, informática, materiales, energía, robótica, telecomunicación, química, física…toda esa tecnología y principalmente los recursos humanos que la desarrollan, mantienen y diseñan, se puede reorientar prácticamente sin esfuerzo a desarrollar tecnologías médicas. Evidentemente hace falta una interacción directa desde el inicio con la clínica, que afortunadamente también es excelente en nuestro país, y una serie de personas que sirvan de puente y sepan combinar esos recursos para obtener un resultado importante y de impacto. Hacen falta, como ya tenemos, titulaciones universitarias que generen la próxima ola de investigadores y desarrolladores de tecnología médica. Es decir, estamos capacitados de sobra para jugar un papel relevante a nivel internacional en este campo si jugamos bien nuestras cartas. Es una cuestión de estrategia a largo plazo ya que nosotros seremos los primeros beneficiados de esa tecnología y cuanto mejor queramos vivir en el futuro, más se debería de invertir en tecnología/ciencia/investigación.

 

 

 

 

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