Investigadores del California Institute of Technology (Caltech) han creado una interfaz cerebro-máquina mínimamente invasiva basada en ultrasonidos funcionales (fUS) capaz de registrar actividad cerebral profunda con una resolución de 100 micrómetros, diez veces más sensible que la resonancia magnética funcional (fMRI). El dispositivo decodifica, mediante un algoritmo de aprendizaje automático, la intención de movimiento de primates no humanos antes de que ejecuten la acción, determinando hacia dónde mirarán o alcanzarán y cuándo planean moverse.
El equipo, dirigido por los laboratorios de Richard Andersen y Mikhail Shapiro, publicó los resultados en la revista Neuron el 22 de marzo. La técnica mide cambios en el flujo sanguíneo local asociados a la actividad neuronal en la corteza parietal posterior, región implicada en la planificación motora, y los traduce en predicciones conductuales. Los autores —Sumner Norman, David Maresca y Vasileios Christopoulos— validaron los datos de fUS comparándolos con registros electrofisiológicos previos obtenidos por el laboratorio de Andersen.
La investigación contó con financiación de la NIH BRAIN Initiative y del T&C Chen Brain–Machine Interface Center de Caltech, e involucró la colaboración de Mickael Tanter, pionero en ultrasonidos funcionales de ESPCI París. Frente a los electrodos intracraneales, que requieren abrir la duramadre, el ultrasonido atraviesa el cráneo sin dañar tejido cerebral, lo que amplía el número de candidatos potenciales a usar estas interfaces para restaurar el movimiento en personas con parálisis.