La nueva interfaz cerebro-computadora compite con los últimos dispositivos

Fuente: Geralt / Pixabay

Las interfaces cerebro-computadora (BCI) ofrecen un rayo de esperanza para permitir que las personas paralizadas y discapacitadas controlen dispositivos externos con señales cerebrales. estudio publicado en Materiales funcionales avanzados presenta la primera interfaz cerebro-computadora del mundo con una almohadilla flexible y microagujas penetrantes que permiten un mejor registro de las señales de actividad cerebral.

"Se espera que las tecnologías de interfaz neuronal que permiten el registro de actividad de banda ancha revolucionen las neuroprótesis al restaurar la comunicación y el control motor en pacientes con lesiones neurológicas, para su uso con neuroterapia para pacientes con epilepsia, trastornos motores y para su uso en trastornos neurodegenerativos y neurodegenerativos". ", escriben los autores del estudio.

Los avances en el aprendizaje automático con inteligencia artificial (IA), es decir, las redes neuronales profundas, han acelerado los avances en la industria de BCI. La IA se utiliza para identificar patrones en las señales neuronales. El tamaño del mercado global de interfaz cerebro-computadora fue de $ 1490 millones en 2020 y se espera que crezca a $ 5460 millones para 2030 con una tasa de crecimiento anual combinada del 13,9 % en 2021-2030 según Allied Market Research.

Investigadores de la Universidad de California, San Diego y la Universidad de Boston han desarrollado una interfaz cerebro-computadora que es escalable y flexible con una matriz de microagujas de silicio penetrante (SiMNA) de 1024 canales que se puede usar para la traducción clínica de señales cerebrales.

"SiMNA es la primera matriz penetrante de microagujas con un respaldo flexible que brinda compatibilidad con los movimientos cerebrales", escribieron los investigadores.

Para crear el dispositivo neurotecnológico, los investigadores utilizaron una tecnología innovadora patentada para el proceso de microproducción litográfica a dos caras. Según los científicos, su proceso de fabricación "abarca un nuevo camino para la producción en masa a un costo relativamente bajo de una plataforma híbrida a partir de rejillas de electrodos penetrantes y flexibles".

Esta nueva interfaz cerebro-computadora es "igual y superior al Macizo de Utah, que es el estándar de oro existente para las interfaces cerebro-computadora con microagujas penetrantes", dijo recientemente UC San Diego.

Utah Electrode Array (Utah Array) es una tecnología patentada para conjuntos de microelectrodos, que se considera el estándar de oro para el registro y la estimulación del cerebro a largo plazo. Fue inventado por Richard Norman, profesor honorario de ingeniería biomédica en la Universidad de Utah. La matriz de Utah es un chip de computadora implantable fabricado por Blackrock Neurotech, anteriormente Blackrock Microsystems, una compañía privada de neurotecnología con sede en Salt Lake City, Utah, con inversores que incluyen a Peter Thiel.

A diferencia del Utah Array, que tiene una almohadilla rígida, su interfaz cerebro-computadora con un nuevo conjunto de microagujas de silicio está hecha de un material flexible, transparente y delgado.

"Debido a la transparencia del sustrato flexible, la estimulación óptica y las imágenes son posibles y se han demostrado aquí con estimulación optogenética e imágenes de 2 fotones en ratones con implantes crónicos", escribieron los investigadores.

Según los investigadores, su interfaz cerebro-computadora produjo registros confiables de la actividad neuronal en roedores durante hasta 196 días en respuesta tanto a la hinchazón del bigote aéreo como a los estímulos optogenéticos. Los registros capturan un mapeo espaciotemporal complejo de la actividad neuronal de banda ancha en roedores.

"Este nuevo SiMNA escalable y biocompatible con su capacidad multimodal y sensibilidad a la actividad cerebral de banda ancha acelerará los avances en la investigación neurofisiológica básica y establecerá una nueva etapa de penetración y matrices de microelectrodos de gran área para interfaces cerebro-máquina", escribieron los investigadores.

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