Un equipo de científicos de la Universidad de Zúrich logró desarrollar un dispositivo compacto y energéticamente eficiente hecho de neuronas artificiales que es capaz de decodificar ondas cerebrales.

Se trata de un chip que utiliza datos registrados de las ondas cerebrales de pacientes con epilepsia con el objetivo de identificar qué regiones del cerebro causan ataques epilépticos, lo que podría brindar nuevas perspectivas de tratamiento. El avance fue publicado en la revista Nature. 

Si bien los algoritmos de redes neuronales actuales producen grandes resultados que ayudan a resolver una enorme cantidad de problemas, los dispositivos electrónicos utilizados para ejecutar estos algoritmos todavía requieren demasiada potencia de procesamiento. 

El problema central es que estos sistemas de inteligencia artificial (IA) no pueden competir con un cerebro real cuando se trata de procesar información sensorial o interacciones con el entorno en tiempo real.

Ante esta situación, la ingeniería neuromórfica es un nuevo enfoque que busca cerrar la brecha entre la inteligencia artificial y la natural. Esta tecnología es la que utilizó el grupo de investigación interdisciplinario de la Universidad de Zúrich, la Escuela Politécnica Federal de Zúrich y el Hospital Universitario de Zúrich para crear un chip que reconoce de forma fiable y precisa bioseñales complejas.

Los expertos pudieron detectar con éxito oscilaciones de alta frecuencia (HFO) que habían sido registradas anteriormente. Estas ondas específicas, medidas mediante un electroencefalograma intracraneal (iEEG) demostraron ser biomarcadores prometedores para identificar el tejido cerebral que causa los ataques epilépticos.

El estudio, paso a paso

Los investigadores diseñaron primero un algoritmo que detecta HFO simulando la red neuronal natural del cerebro, que consiste en una diminuta red neuronal de picos (SNN). 

El segundo paso consistió en implementar el SNN en una pieza de hardware del tamaño de una uña que recibe señales neuronales por medio de electrodos y que, a diferencia de las computadoras convencionales, es enormemente eficiente en energía. Esto hace posible realizar cálculos con una resolución temporal muy alta, sin depender de Internet.

“Nuestro diseño nos permite reconocer patrones espacio-temporales en señales biológicas en tiempo real”, señaló en un comunicado Giacomo Indiveri, profesor del Instituto de Neuroinformática de la Universidad de Zúrich.

El equipo de investigación ahora planea utilizar sus hallazgos para crear un sistema electrónico que pueda reconocer y monitorear de manera confiable los HFO en tiempo real. Si se lo utiliza como una herramienta de diagnóstico adicional en los quirófanos, el sistema podría mejorar el resultado de las intervenciones neuroquirúrgicas.

Sin embargo, el objetivo a largo plazo del grupo es desarrollar un dispositivo que pueda usarse fuera del hospital para monitorear la epilepsia y que permita analizar las señales de una gran cantidad de electrodos durante varias semanas o meses.

“Queremos integrar comunicaciones de datos inalámbricas de baja energía en el diseño, para conectarlo a un teléfono celular, por ejemplo”, precisó Indiveri.

Por su parte, Johannes Sarnthein, neurofisiólogo del Hospital Universitario de Zúrich, aseguró: “Un chip portátil o implantable como este podría identificar períodos con una mayor o menor tasa de incidencia de convulsiones, lo que nos permitiría ofrecer una medicina personalizada”.

Esta investigación sobre la epilepsia se está llevando a cabo en el Centro de Epileptología y Cirugía de la Epilepsia de Zúrich, que forma parte de una asociación entre el Hospital Universitario de Zúrich, la Clínica Suiza de Epilepsia y el Hospital Infantil Universitario de Zúrich.