Investigador combina IA y microelectrónica para crear implantes neuronales que combaten trastornos cerebrales

Los implantes neurales pueden ayudar a tratar trastornos cerebrales como la enfermedad de Parkinson y la epilepsia mediante la modulación directa de actividades anormales, y Xilin Liu de la Universidad de Toronto está trabajando con microelectrónica e inteligencia artificial para hacer que esta tecnología emergente sea más segura e inteligente.

«Las neuronas se comunican entre sí en parte a través de señales eléctricas, y un implante neural terapéutico produce estimulación eléctrica, como un marcapasos para el cerebro», dice Liu, profesor asistente en la Facultad de Ciencias Aplicadas e Ingeniería. «En casos de temblores o convulsiones, la estimulación intenta restaurar las neuronas a una condición normal.

«Es como si el estímulo apagara y encendiera las redes neuronales, casi como reiniciar una computadora, aunque definitivamente no es tan simple. Los científicos aún no entienden completamente cómo funciona».

El equipo de Liu integra implantes neurales en chips de silicio en miniatura mediante el mismo proceso de fabricación de chips que se utilizan en las computadoras y los teléfonos inteligentes actuales. Esta tecnología, denominada CMOS por semiconductor de óxido de metal complementario, les permite reducir las dimensiones físicas y el consumo de energía del dispositivo, minimizando así los riesgos asociados con el procedimiento quirúrgico inicial del implante y el uso a largo plazo.

«Hemos desarrollado muchas técnicas nuevas de diseño microelectrónico, como la estimulación eléctrica de alta precisión con equilibrio de carga», dice Liu. «Tratamos de abordar el problema desde muchos ángulos diferentes».

Liu es parte del centro de neurotecnología CRANIA, una colaboración entre la Universidad de Toronto y la Red de Salud de la Universidad, que reúne a ingenieros eléctricos e informáticos junto con neurocientíficos, científicos de datos y materiales y médicos. Juntos, investigan formas de mejorar la salud del cerebro y trazan caminos de tratamiento alternativos, especialmente para aquellos que no responden bien a los medicamentos actuales.

En un proyecto reciente, Liu y su equipo buscaron aprovechar el poder de la IA para maximizar la eficacia clínica de los implantes y minimizar los efectos adversos de la estimulación excesiva.

El equipo recurrió a un tipo de IA llamado aprendizaje profundo (DL): algoritmos que, después de ser entrenados, pueden extraer información de nivel profundo cuando se enfrentan a datos novedosos. Estos modelos demostraron ser especialmente poderosos para identificar biomarcadores ocultos que a menudo se pasan por alto en los enfoques convencionales y superaron a los algoritmos convencionales al detectar el momento óptimo.

«La mayoría de los implantes existentes producen estimulación eléctrica a un ritmo constante, independientemente de la condición del paciente», dice Liu. «Con DL, podemos activar los implantes neurales en el momento óptimo y solo cuando sea necesario».

Sin embargo, el alto costo computacional de los modelos de aprendizaje profundo dificulta la integración, especialmente considerando que es esencial que todo el procesamiento se ejecute localmente en los implantes.

«La nube proporcionaría más poder de procesamiento, pero no puede fallar un implante porque pierde el servicio de telecomunicaciones, por ejemplo, cuando un paciente sube a un ascensor o a un avión», dice Liu.

Para reducir este costo computacional, Liu y su equipo desarrollaron técnicas para entrenar y optimizar los modelos para la condición de cada paciente. Un estudio de caso reciente mostró que la detección de ataques epilépticos mediante el aprendizaje profundo en implantes neurales de baja potencia era comparable a los algoritmos de última generación que se ejecutan en computadoras de alto rendimiento. Este trabajo fue publicado en 2021 en el Revista de Ingeniería Neural.

Liu dice que la tecnología de su equipo se puede utilizar en una amplia gama de aplicaciones clínicas más allá de la epilepsia, y señala que hasta mil millones de personas en todo el mundo sufren diversos trastornos cerebrales.

La necesidad de una colaboración de mente abierta es algo que Liu pretende impresionar a los estudiantes graduados que toman su nuevo curso de neuromodulación, que debutará este otoño.

«Pasan tantas cosas en el cerebro», dice Liu. «Se necesita una variedad de expertos para comprender y brindar soluciones para estos trastornos, que solo se volverán más comunes a medida que aumente la esperanza de vida humana».

Los objetivos futuros incluyen el dolor crónico, la depresión y las demencias. Liu ya está contemplando cómo las terapias de neuromodulación pueden ayudar a las personas con la enfermedad de Alzheimer.

«La alteración del sueño se ha asociado con la enfermedad de Alzheimer, y muchas personas sufren diferentes niveles de trastornos del sueño», dice Liu. «Estamos investigando técnicas de neuromodulación de ciclo cerrado para mejorar la calidad del sueño al reforzar o inhibir ciertos ritmos cerebrales.

«El cerebro es bastante asombroso».