Un pequeño chip cerebral reconoce sentimientos basándose en la interacción entre regiones del cerebro

La estimulación cerebral profunda es uno de los procedimientos más conocidos en el campo de la neurotecnología. Los cirujanos insertan electrodos delgados profundamente en el cerebro y un generador de impulsos debajo de la piel envía impulsos eléctricos a ciertas áreas, cambiando así la actividad de las células nerviosas. Esto se ha establecido desde hace décadas para trastornos del movimiento como el Parkinson. Según un estudio publicado en la revista Nature Reviews Neurology, en 2019 más de 160.000 personas en todo el mundo recibieron un implante de este tipo y el número va en aumento. Los investigadores prueban cada vez más el método para enfermedades mentales graves como la depresión, el trastorno de estrés postraumático y el trastorno obsesivo-compulsivo, cuando los medicamentos y la psicoterapia ya no ayudan.

Un equipo dirigido por el ingeniero Mahsa Shoaran, director del Laboratorio Integrado de Neurotecnologías de la Escuela Politécnica Federal de Lausana (EPFL), ha presentado un chip destinado precisamente a estas aplicaciones psiquiátricas. Se llama LogSync y fue desarrollado junto con el psiquiatra Alik Widge de la Universidad de Minnesota. EPFL describe el chip como un sistema implantable que rastrea la comunicación entre regiones del cerebro en tiempo real. El grupo publicó los detalles técnicos en el IEEE Journal of Solid-State Circuits, una revista líder revisada por pares para el desarrollo de chips.

Porque la estimulación cerebral convencional tiene sus límites cuando se trata de sufrimiento psicológico

La mayoría de los sistemas actuales para la estimulación cerebral profunda funcionan en el llamado circuito abierto. Estimulan según valores fijos programados por un médico y no reaccionan a lo que sucede actualmente en el cerebro del paciente. Sólo recientemente han surgido sistemas adaptativos que ajustan su estimulación basándose en señales cerebrales medidas. En febrero de 2025, el fabricante de tecnología médica Medtronic recibió la aprobación de la Administración de Medicamentos y Alimentos de EE. UU. (FDA) para un sistema adaptativo para la enfermedad de Parkinson que adapta continuamente la estimulación a la actividad cerebral medida. Sin embargo, estos circuitos de control cerrados a menudo dependen de señales de una única región del cerebro.

Según los investigadores, esto no es suficiente para las enfermedades mentales. «Nuestro trabajo se basa en un número creciente de estudios que sugieren que las enfermedades mentales son el resultado de interrupciones en la comunicación entre regiones del cerebro en lugar de un mal funcionamiento en una sola región», explica Shoaran. Luego, la información clínicamente importante se distribuye a través de una red que conecta las áreas de sentimientos, atención y decisiones. Si solo mide en un lugar, es posible que se pierda exactamente lo que es importante. Por lo tanto, los intentos anteriores de utilizar implantes para la depresión de una manera más específica se han basado en señales personalizadas, como un implante cerebral destinado a prevenir la depresión en tiempo real.

Cómo el chip cerebral mide la interacción de las regiones del cerebro

Las células nerviosas no se activan de forma completamente desordenada, sino que producen fluctuaciones rítmicas en grandes grupos que pueden medirse como ondas cerebrales u oscilaciones. Cuando dos regiones trabajan juntas, sus ondas suelen oscilar al unísono; Los expertos hablan de sincronía. Si este modo común es demasiado débil o demasiado fuerte, la comunicación entre regiones puede verse interrumpida. LogSync registra exactamente estas dos variables: la fuerza de las ondas cerebrales en diferentes rangos de frecuencia y la sincronía entre señales de diferentes regiones del cerebro. El chip dispone de 32 canales de medición con un amplificador de bajo ruido para señales eléctricas débiles.

A partir de los datos brutos, el chip calcula los llamados biomarcadores, es decir, características medibles de determinados estados, incluida la potencia de las bandas de frecuencia individuales, la fase de las ondas y medidas de la conexión entre regiones. Un proceso de aprendizaje en el campo del aprendizaje automático evalúa estas características de la red. Para ello, los investigadores utilizan el llamado modelo aditivo neuronal, que aclara qué biomarcador contribuye en qué medida a la decisión. También puede adaptarse a nuevos datos directamente en el chip, sin complejos pasos de cálculo. Si el sistema detecta una determinada condición, una unidad de control programable genera una señal de activación para un estimulador externo, que también coincide con una fase específica de la onda cerebral en curso.

Calcular con logaritmos ahorra energía

Según los investigadores, el mayor obstáculo fueron las necesidades energéticas. Un implante en la cabeza tiene sólo una pequeña batería o fuente de energía, no tiene que calentar el tejido y debería funcionar de manera confiable durante años. «Todo nuestro sistema está codiseñado, lo que significa que los algoritmos y el hardware se desarrollan juntos y teniendo en cuenta las limitaciones de una instalación», dice Shoaran. «Este enfoque nos ayudó a lograr el procesamiento y la decodificación de señales neuronales a nivel de red en un solo chip y, al mismo tiempo, mantener el consumo de energía por debajo de 200 microvatios, una fracción de lo que normalmente requieren muchas interfaces neuronales implantables».

El truco es una unidad informática independiente que trabaje con logaritmos. Esto convierte multiplicaciones y divisiones complejas en sumas y restas simples, simplificando enormemente el cálculo de fase y sincronía. Según el artículo, el chip fue fabricado con tecnología de 65 nanómetros, ocupa 5,46 milímetros cuadrados de superficie de silicio y requiere 6,14 microvatios por canal. Para una clasificación de un solo estado cerebral, son suficientes aproximadamente 0,2 microjulios. A modo de comparación: un chip anterior del lote de 2023 tenía 16 canales y consumía 60 microvatios. LogSync duplica el número de canales de medición y también calcula la clasificación directamente en el chip en lugar de enviar los datos al mundo exterior.

Lo que detectó el chip en las pruebas

Los investigadores probaron LogSync con grabaciones de ondas cerebrales ya creadas en estudios psiquiátricos anteriores. Se trataba de mediciones intracraneales, es decir, señales procedentes de electrodos situados dentro del cráneo. En un conjunto de datos, los sujetos de prueba resolvieron una tarea de concentración, la llamada tarea de interferencia de múltiples fuentes, en la que debían procesarse estímulos contradictorios. En este caso el chip reconoció fases de alto estrés mental con una sensibilidad del 80,9% y una especificidad del 74,2%. En una tarea de resolución de conflictos emocionales los valores fueron 74,8 y 73,1%. La sensibilidad indica cuántas de las condiciones que se buscan se detectan y la especificidad indica con qué confianza otras condiciones no se informan falsamente.

Además, el equipo probó el chip en el conjunto de datos público DEAP, en el que los participantes veían videoclips mientras se medían sus ondas cerebrales mediante EEG del cuero cabelludo. Para la excitación emocional, LogSync logró una sensibilidad de 70,5 y una especificidad de 69,8%, y de 72,5 y 66,3% cuando se le preguntó si una sensación era placentera o desagradable. El chip finalmente fue probado en una rata en experimentos en la Universidad de Minnesota. Allí rastreó las ondas cerebrales en curso y generó señales de activación para estimulación en momentos predeterminados dentro del movimiento de las ondas.

Limitaciones y largo camino hasta la clínica.

Por muy prometedores que sean los resultados, LogSync todavía no puede leer los sentimientos en la mente de los pacientes vivos. Todas las pruebas con datos humanos se realizaron con ondas cerebrales ya registradas; Los experimentos con animales se limitaron a la medición electrónica y al control preciso del momento de la estimulación en una sola rata. Una tasa de éxito de entre el 70 y el 81 por ciento también significa que, dependiendo de la tarea, el chip pasa por alto aproximadamente uno de cada cinco o tres estados que busca y también activa falsas alarmas. Este trabajo no demuestra si un impulso eléctrico especialmente activado realmente alivia los síntomas de depresión o trastornos de ansiedad. Incluso condiciones reconocidas como la tensión mental o la excitación emocional aún no son síntomas de la enfermedad.

El proyecto ha estado en marcha desde 2020 con una financiación de 6,6 millones de dólares del Instituto Nacional de Salud Mental de EE. UU. En aquel momento se dijo que un dispositivo podría estar listo para las primeras aplicaciones humanas en cinco o seis años. Sin embargo, aún están pendientes un sistema encapsulado implantable completo y pruebas de seguridad en animales más grandes. Hasta dónde han llegado los implantes cerebrales lo demuestran los éxitos en otras áreas, por ejemplo con una persona paralizada que puede volver a hablar en tiempo real gracias a un implante cerebral. Sin embargo, se trata de decodificar el lenguaje, no de tratar el sufrimiento psicológico.

También es pensable para el Parkinson y la ecografía.

Los investigadores ven aplicaciones más allá de la psiquiatría. La capacidad de medir biomarcadores de red y activar una estimulación precisa y oportuna también se puede transferir a la estimulación cerebral profunda adaptativa para trastornos del movimiento, métodos de estimulación no invasivos e interfaces de ultrasonido enfocado. Algunas ondas cerebrales ya han sido bien estudiadas, especialmente en la enfermedad de Parkinson, porque las señales en el cerebro proporcionan información sobre la gravedad de la enfermedad. Paralelamente, el laboratorio de Shoaran está desarrollando técnicas de aprendizaje que aprenden patrones directamente de registros cerebrales, en lugar de depender de biomarcadores predeterminados. La tecnología se acercará al uso clínico a través de Infera Neuro, empresa derivada de EPFL, cofundada por Shoaran.

EPFL, el chip neuronal que decodifica las interacciones entre regiones del cerebro

IEEE Journal of Solid-State Circuits, LogSync: un SoC logarítmico de bajo consumo para extracción de sincronía entre regiones y clasificación adaptativa de estados psiquiátricos; doi:10.1109/JSSC.2026.3728617

Construido con el apoyo de inteligencia artificial.