Investigadores de la USC y del Centro Médico Bautista Wake Forest han desarrollado una prótesis cerebral diseñada para ayudar a las personas que sufren pérdida de memoria.
La prótesis, que incluye una pequeña serie de electrodos implantados en el cerebro, ha funcionado bien en pruebas de laboratorio en animales y actualmente se está evaluando en pacientes humanos.
Diseñado originalmente en USC y probado en Wake Forest Baptist, el dispositivo se basa en décadas de investigación de Ted Berger y se basa en un nuevo algoritmo creado por Dong Song, ambos de la Escuela de Ingeniería Viterbi de USC. El desarrollo también se basa en más deuna década de colaboración con Sam Deadwyler y Robert Hampson, del Departamento de Fisiología y Farmacología de Wake Forest Baptist, quienes han recopilado los datos neuronales utilizados para construir los modelos y algoritmos.
Cuando su cerebro recibe la información sensorial, crea una memoria en forma de una señal eléctrica compleja que viaja a través de múltiples regiones del hipocampo, el centro de memoria del cerebro. En cada región, la señal se vuelve a codificar hasta quellega a la región final como una señal completamente diferente que se envía para almacenamiento a largo plazo.
Si hay daño en alguna región que impide esta traducción, entonces existe la posibilidad de que no se forme memoria a largo plazo. Es por eso que una persona con daño en el hipocampo por ejemplo, debido a la enfermedad de Alzheimer puede recordar eventos de un largo tiempoHace tiempo, cosas que ya se tradujeron en recuerdos a largo plazo antes de que ocurriera el daño cerebral, pero que tienen dificultades para formar nuevos recuerdos a largo plazo.
Song y Berger encontraron una manera de imitar con precisión cómo se traduce un recuerdo de la memoria a corto plazo a la memoria a largo plazo, utilizando datos obtenidos por Deadwyler y Hampson, primero de animales y luego de humanos. Su prótesis está diseñada para evitaruna sección dañada del hipocampo y proporciona a la siguiente región la memoria traducida correctamente.
Eso a pesar del hecho de que actualmente no hay forma de "leer" un recuerdo simplemente mirando su señal eléctrica.
"Es como poder traducir del español al francés sin poder entender ninguno de los dos idiomas", dijo Berger.
Su investigación fue presentada en la 37a Conferencia Internacional Anual de la Sociedad de Ingeniería en Medicina y Biología IEEE en Milán el 27 de agosto de 2015.
La efectividad del modelo fue probada por los equipos de USC y Wake Forest Baptist. Con el permiso de pacientes que tenían electrodos implantados en sus hipocampos para tratar ataques crónicos, Hampson y Deadwyler leyeron las señales eléctricas creadas durante la formación de la memoria en dos regiones deel hipocampo, luego envió esa información a Song y Berger para construir el modelo. El equipo luego introdujo esas señales en el modelo y leyó cómo las señales generadas desde la primera región del hipocampo se tradujeron en señales generadas por la segunda región del hipocampo.
En cientos de ensayos realizados con nueve pacientes, el algoritmo predijo con precisión cómo se traducirían las señales con una precisión de aproximadamente el 90 por ciento.
"Poder predecir las señales neuronales con el modelo USC sugiere que se puede usar para diseñar un dispositivo que admita o reemplace la función de una parte dañada del cerebro", dijo Hampson.
Luego, el equipo intentará enviar la señal traducida de regreso al cerebro de un paciente con daño en una de las regiones para tratar de evitar el daño y permitir la formación de una memoria precisa a largo plazo.
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por Universidad del Sur de California . Original escrito por Robert Perkins. Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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