Una nueva tecnolog铆a no invasiva permite acceder al cerebro a trav茅s de los m煤sculos
El investigador del Instituto de Investigaci贸n en Ingenier铆a de Arag贸n (I3A), Jaime Ib谩帽ez, lidera esta l铆nea de trabajo, convertir los m煤sculos en una ventana hacia la actividad del sistema nervioso central aprovechando los avances en sensores musculares y en inteligencia artificial
Han participado tambi茅n en esta publicaci贸n investigadores del Imperial College de Londres, la Universidad de Freiburg, en Alemania, y el Instituto de Neurociencias de la Universidad de Newcastle, en Reino Unido
(色控传媒, viernes 27 de junio de 2025). Un equipo internacional de investigadores, liderado por Jaime Ib谩帽ez, investigador del I3A, el Instituto de Investigaci贸n en Ingenier铆a de Arag贸n de la Universidad de 色控传媒, y del Instituto de Investigaci贸n Sanitaria Arag贸n (IIS Arag贸n), propone una nueva l铆nea de trabajo argumentando que es posible desarrollar tecnolog铆as no invasivas para leer se帽ales cerebrales utilizando sensores musculares. Una nueva manera de acercarse y conocer el cerebro humano, hacerlo desde los m煤sculos. Un trabajo que acaba de ser publicado en la revista Nature Biomedical Engineering.
Tal y como explica Jaime Ib谩帽ez, 鈥渘uestros m煤sculos no solo ejecutan las 贸rdenes que les llegan del cerebro, tambi茅n reflejan diversas fuentes de informaci贸n que reciben de m煤ltiples regiones del sistema nervioso. Podemos aprovechar eso para acceder a la actividad cerebral sin necesidad de utilizar m茅todos invasivos.鈥�
Las tecnolog铆as utilizadas hasta ahora para medir directamente la actividad del sistema nervioso central est谩n limitadas por su resoluci贸n, sensibilidad a interferencias e invasividad. Los avances en los sensores musculares y en inteligencia artificial permiten decodificar en tiempo real y con alta precisi贸n la actividad de las neuronas motoras espinales.
El eje central de este art铆culo ("Interfaces neuronales perif茅ricas para la lectura de se帽ales cerebrales de alta frecuencia") es el an谩lisis de la actividad de esas neuronas motoras espinales, que act煤an como el 煤ltimo eslab贸n del sistema nervioso antes de que una orden llegue al m煤sculo. Estas neuronas reciben se帽ales de diferentes zonas del cerebro y de la m茅dula espinal, y su patr贸n de activaci贸n se refleja en los m煤sculos de forma directa y medible.
El equipo de investigaci贸n sostiene que las conexiones neuronales perif茅ricas que utilizan sensores musculares son un enfoque prometedor y no invasivo para estimar la actividad neuronal del sistema nervioso central que llega a las neuronas motoras, pero que no modula directamente la producci贸n de fuerza.
Dado que al menos parte de la informaci贸n que llega a la salida del sistema nervioso se sabe que se origina en regiones del sistema nervioso central, como la corteza, registrar desde el tejido muscular podr铆a permitir establecer un nuevo tipo de interfaz humana no solo con el sistema nervioso perif茅rico sino tambi茅n con el sistema central, seg煤n recogen en el art铆culo cient铆fico.
鈥淪i se desarrollara con 茅xito, esta tecnolog铆a ofrecer铆a m煤ltiples ventajas te贸ricas frente a las tecnolog铆as que existen ahora mismo. Se tratar铆a de una alternativa no invasiva, portable, altamente robusta, segura y accesible, dado su potencial bajo coste y usabilidad fuera del entorno cl铆nico鈥�, se帽ala el investigador Jaime Ib谩帽ez.
Los autores se basan en diferentes principios como la capacidad de transmitir m煤ltiples fuentes de informaci贸n por parte de los m煤sculos, la 铆ntima relaci贸n entre la actividad cerebral y la que se mide en la musculatura y la posibilidad de decodificar actividad neuronal mediante t茅cnicas avanzadas de procesado de se帽ales e inteligencia artificial.
El art铆culo tambi茅n identifica las limitaciones actuales y desaf铆os que deben superarse, como la necesidad de la activaci贸n de los m煤sculos para extraer informaci贸n 煤til, las dificultades para decodificar informaci贸n neural en movimientos din谩micos o la todav铆a limitada comprensi贸n que se tiene sobre el tipo de informaci贸n que intercambian los m煤sculos y el cerebro. Se presenta una perspectiva te贸rica basada en evidencia cient铆fica existente y propone direcciones para investigaci贸n futura, no resultados experimentales nuevos.
Autores:
路 Jaime Ib谩帽ez, grupo de investigaci贸n Biomedical Signal Interpretation and Computational Simulation del I3A Unizar y del IIS Arag贸n.
路 Blanka Zicher, Etienne Burdet, Dario Farina, Department of Bioengineering, Imperial College, London.
路 Carsten Mehring, Faculty of Biology, University of Freiburg, Freiburg im Breisgau, Germany.
路 Stuart N. Baker, Institute of Neuroscience, Newcastle University, Newcastle upon Tyne, UK.
Acceder al art铆culo completo: 鈥淧eripheral neural interfaces for reading high-frequency brain signals鈥�
Financiaci贸n: este trabajo ha sido financiado, entre otros, por una ayuda Ram贸n y Cajal (RYC2021-031905-I) financiada por el Ministerio de Ciencia, Innovaci贸n y Universidades con fondos NextGeneration de la Uni贸n Europea, y por el Consejo Europeo de Investigaci贸n (ERC) a trav茅s de un proyecto de tipo Starting Grant (proyecto ECHOES, ID: 101077693).
