¿Qué podemos hacer (de verdad) con un chip en el cerebro?

Hace una semana, Elon Musk acaparó los medios presentando los últimos avances de su empresa Neuralink. Después de crear SpaceX, una empresa enfocada en la exploración espacial, Neuralink nació con otro objetivo ambicioso en mente: crear tecnologías que podamos conectar a nuestro cerebro. Algo que, según Musk en la propia presentación, cambiará el futuro gracias a avanzadas prótesis, la cura de varias enfermedades neurológicas e incluso el almacenamiento de recuerdos en discos duros.

Sus avances son lentos pero constantes. En la presentación mostraron su propio chip para ser implantado en el cerebro a través de una operación. El artilugio tiene el tamaño de un botón y contiene 1024 electrodos. Los electrodos son cables finos, del grosor de un pelo, que actúan como un micrófono para poder escuchar la actividad eléctrica de las neuronas cercanas al sitio donde está insertado. En el chip de Neuralink hay 1024 electrodos, por lo que en principio seríamos capaces de diferenciar e identificar la actividad de 1024 neuronas diferentes.

¿Este chip será el paso definitivo a la lectura de nuestros pensamientos? Es necesario poner algo de contexto a este avance, y es que la mayoría de neurocientíficos del campo comentan lo mismo: realmente Neuralink no ha descubierto nada nuevo.

Un reto de ingenieria

El sistema nervioso es la caja negra más compleja que hemos tratado de comprender. Para enfrentarnos a ella, buscamos entender la naturaleza de las células que lo forman y las conexiones que existen entre ellas. Neuronas, células gliales y conexiones mediante sinapsis son las piezas fundamentales del puzle, pero aún tenemos mucho que aprender sobre cómo las combinaciones de ellas son capaces de procesar la información y generar procesos tan complejos como la memoria o la consciencia.

Para estudiar la actividad del cerebro, a lo largo del siglo XX se han ideado muchas herramientas diferentes. Una de las primeras fue el uso de electrodos capaces de registrar la actividad eléctrica de las neuronas, un pequeño pulso eléctrico que emiten al activarse. De este modo, implantando los electrodos en la región del cerebro que nos interese, podemos conocer de primera mano la actividad de sus neuronas y tener nuevas pistas sobre las reglas que rigen ese funcionamiento.

En este sentido, el nuevo chip de Neuralink no aporta casi nada nuevo bajo el sol. Hoy en dia, podemos encontrar en el quirófano electrodos en miniatura que se introducen debajo del cráneo de algunos pacientes epilépticos para registrar la actividad neuronal cerca del foco epiléptico. Algunos electrodos forman cables que se insertan en regiones profundas, pero también existen mallas de electrodos que se depositan directamente sobre la corteza cerebral para registrar las neuronas más externas. A lo largo de los años se consiguen electrodos más finos y mallas más precisas en su registro, por lo que el chip de Neuralink no es realmente nuevo, sino que es un paso más en una carrera científica de décadas de antigüedad.

Pero el trabajo y avance de Neuralink no cae en saco roto, tiene sus propias ventajas frente a lo que hay en el mercado actualmente. Dos de las más importantes son la conexión inalámbrica y su tamaño. Los montajes actuales de electrodos suelen conectar con un cable que lleva a un amplificador de la señal eléctrica y un ordenador para el registro. Al ser inalámbrico, el chip debe incluir su propia batería, el emisor de señal y el amplificador, tres artefactos que pueden llegar a ser grandes y difíciles de disimular en la cabeza. Neuralink ha dedicado estos años a hacer este montaje lo más pequeño y optimizado posible, hasta formar un pequeño botón que puede ser ocultado con facilidad entre el pelo o bajo un gorro, hecho que realmente le da puntos a la idea de ser usado cómodamente por pacientes y usuarios.

Otra ventaja reside en el tipo de electrodos que han usado. Cuanto más fino es un electrodo, más precisión se obtiene en la medida de la corriente eléctrica, y los electrodos de Musk son los más finos del mercado. Normalmente no se hacen electrodos tan finos porque se partirían con facilidad al introducirlo en el cerebro, pero para evitar el problema, el año pasado se mostró un instrumento especial para implantar cómodamente estos electrodos, similar a una máquina de coser. Esta máquina es realmente clave en el correcto funcionamiento del chip, y sin ella sería prácticamente imposible de usar.

Además, los electrodos finos permiten que la operación dure más tiempo. Si los electrodos son gruesos o se introducen de manera brusca, acaban haciendo un ligero daño a la zona del cerebro donde se han introducido. Esta lesión es pequeña y no genera ningún problema, pero si que acaba matando las neuronas cercanas al electrodo y la señal que recibimos se acaba perdiendo. Por este motivo, en ocasiones es necesario reinsertar el electrodo en el quirófano, volviendo a la mesa de operaciones. Esto también sucede si el electrodo es un material no biocompatible, ya que las defensas intentan atacar al electrodo y también dañan los alrededores. Con los electrodos de Neuralink y su instrumento de cirugía este riesgo se reduce al mínimo, por lo que el chip puede permanecer más tiempo insertado y con señal estable.

El chip y su máquina de inserción muestra el camino que quiere seguir Elon Musk a corto plazo: crear una tecnología para registrar neuronas que sea sencilla de implantar y cómoda de llevar. Pero realmente las ventajas de las que hemos hablado son a nivel de ingeniería. Ahora toca enfrentarse al auténtico elefante en la habitación: ¿qué podemos hacer registrando solo 1024 neuronas?

La vida en 1024 neuronas

El cerebro humano adulto tiene aproximadamente cien mil millones de neuronas. Conocer la actividad de mil de ellas puede parecer una visión demasiado limitada del problema, pero puede ser útil si se usa de la manera correcta.

Cuando registramos mil neuronas habitualmente se realiza un proceso de descarte. Muchas de estas neuronas tendrán actividades difíciles de explicar, son intermediarias de procesos complejos que no podemos ver. Otro pequeño porcentaje serán neuronas que han sido dañadas en la inserción cuya actividad desaparece a los pocos días. Con este descarte, nos quedamos con unas decenas de neuronas clave, que se activan cuando el paciente hace o percibe algo en concreto.

Estas neuronas específicas tienen una doble importancia en la investigación neurocientífica: permiten tener nuevas pistas sobre cómo el cerebro procesa la información y nos permite predecir en cierta medida lo que el paciente percibe. Cuando una máquina lee la actividad de estas neuronas, puede saber que es probablemente lo que sucederá después, y actuar en consecuencia.

Es importante saber dónde poner el chip. Por ejemplo, la corteza visual, situada encima de la nuca, tiene algunas neuronas que se activan ante estímulos visuales específicos, como líneas o puntos. La existencia de esta actividad indica que nuestro sentido de la vista divide la información visual en patrones simples. También explica algunos síntomas neurológicos como algunas alucinaciones migrañosas, en las que se ven puntos y líneas precisamente porque estas neuronas se activan de manera anormal.

Otro ejemplo es la corteza motora, situada en la parte media del cerebro. Se han encontrado neuronas que se activan ante la intención de realizar movimientos específicos, incluso si el movimiento no ha sido realizado. Esta idea se ha aplicado con bastante éxito en la creación de prótesis artificiales que se muevan con la intención de su portador. Al usar las neuronas que preceden a una intención de movimiento, podemos hacer que la prótesis lo realice en su lugar y el paciente pueda mover un brazo o una pierna que no tiene.

Cuantas más neuronas consigamos aislar en perfecto estado, más posibilidades hay de encontrar neuronas útiles para estos estudios. Cuando se baja un electrodo no sabremos qué neuronas nos encontraremos, así que estas prótesis tienen una fase de entrenamiento en la que el paciente y la máquina trabajan en equipo para poder relacionar neuronas concretas a movimientos determinados.

Recuerdos difíciles de grabar

Respecto a la posibilidad de leer o grabar recuerdos, la hipótesis actual al respecto es que los recuerdos están codificados en forma de engrama. Un engrama lo forman varias neuronas conectadas entre sí, situadas en diferentes regiones de la corteza cerebral y el hipocampo, otra estructura interna implicada en la perpetuación de la memoria. El recuerdo de un evento incluye estímulos visuales, auditivos, olfativos… Cada estímulo vendrá codificado por diferentes grupos de neuronas, y el recuerdo requiere de la activación de todos estos grupos al mismo tiempo.

Además, un engrama puede cambiar en el tiempo y usar neuronas diferentes. Por este motivo cada vez que rememoramos algo, el recuerdo cambia ligeramente respecto a la vez anterior. Esto hace que para la tecnología de Neuralink sea muy difícil registrar la actividad de todas las neuronas de un engrama completo, ya que estas neuronas no van a estar en la misma región del cerebro, ni van a ser siempre las mismas.

Lo que sí hemos podido lograr es encontrar neuronas de concepto, un tipo de neurona que se activa cuando percibimos o recordamos un concepto determinado. Se encuentran en el hipocampo, y fueron descubiertas por el neurólogo Rodrigo Quian Quiroga hace unos años mientras registraba a varios pacientes epilépticos. Son neuronas muy difíciles de encontrar, debido a su baja proporción en el hipocampo y por la dificultad de descubrir ante qué concepto se activan. Quiroga lo descubrió prácticamente de casualidad, al enseñar a un paciente grupos de imágenes y descubrir que una neurona del registro solo se activaba mientras veía fotos de la actriz Jennifer Anniston. Daba igual el color de la foto, si estaba escrito su nombre o se veía su cara. Esa neurona solo se activaba si el significado de lo percibido refería a la actriz. Posteriormente se han encontrado otras neuronas de concepto como “Roma” o “Torre Eiffel”.

¿Esto qué significa? ¿Si la neurona de Jennifer Anniston muere por culpa del electrodo olvidaremos este concepto? Para nada. Como decimos, el engrama que forma la memoria de “Jennifer Aniiston” está formado por una gran cantidad de neuronas que cambia en el tiempo, el electrodo solo nos muestra una de ellas. Las neuronas que fallecen simplemente se verán sustituidas por otras.

Esta es una pista más de lo flexible y a la vez complejo que es el funcionamiento del cerebro. Neurona a neurona, estudio a estudio, los neurocientíficos van averiguando más detalles de esa caja negra, y puede que en un futuro entendamos del todo el proceso que sigue nuestro cerebro para formar memorias u organizar su actividad. Pero hoy en día, sigue siendo un objetivo inalcanzable. El chip de Neuralink seguramente ayude a popularizar y acelerar esta carrera científica, pero alcanzar la luna aún está algo lejos. Elon Musk, bienvenido a la fiesta, coja número.

QUE NO TE LA CUELEN:

• El sistema nervioso no está formado de manera exclusiva por neuronas. También existen otras células encargadas de la regulación de la información que se transmite o células propias del sistema inmune, como la microglía. Estas neuronas participan en el correcto funcionamiento del sistema nervioso pero no generan impulsos eléctricos, por lo que son invisibles a los electrodos.
• Existe un proceso llamado biofeedback, por el cual parece que podemos controlar la actividad de ciertas neuronas por nuestra cuenta. De este modo, no es necesario encontrar las neuronas que se relacionan con el movimiento del brazo, sino que podemos seleccionar otras neuronas al azar de la corteza motora y entrenar al paciente para que se activen con su intención.
• Si nos preocupa la muerte de las neuronas por el electrodo, hay que tener en cuenta que constantemente se mueren neuronas en nuestro cerebro. Aproximadamente una cada segundo. Tenemos mecanismos para generar nuevas neuronas que sustituyan las anteriores, por eso el cerebro resiste tan bien pequeñas lesiones sin consecuencias.

REFERENCIAS:

• Turner DA, Patil PG, Nicolelis MAL. Conceptual and Technical Approaches to Human Neural Ensemble Recordings. In: Nicolelis MAL, ed. Methods for Neural Ensemble Recordings. 2nd ed. Boca Raton (FL): CRC Press/Taylor & Francis; 2008.
• Lehew G, Nicolelis MAL. State-of-the-Art Microwire Array Design for Chronic Neural Recordings in Behaving Animals. In: Nicolelis MAL, ed. Methods for Neural Ensemble Recordings. 2nd ed. Boca Raton (FL): CRC Press/Taylor & Francis; 2008.
• Quian Quiroga, Rodrigo. “Neuronal Codes for Visual Perception and Memory.” Neuropsychologia, vol. 83, Elsevier Ltd, Mar. 2016