Un joven de 27 años recuperó parte de la visión con un implante cerebral de 96 electrodos

Un joven de 27 años que había perdido completamente la vista después de sufrir una lesión cerebral traumática recibió un dispositivo experimental en una de las regiones más complejas del organismo: la corteza visual. Se trataba de una pequeña matriz de 96 electrodos capaz de enviar impulsos eléctricos directamente a sus neuronas. El objetivo era conseguir que su cerebro percibiera señales visuales sin necesidad de utilizar los ojos.

El experimento funcionó, aunque de una manera muy diferente a la visión convencional. El participante empezó a percibir pequeños destellos, puntos luminosos y formas que podían recordar a estrellas o fuegos artificiales. Pero los investigadores encontraron un problema difícil de resolver: activar los electrodos no garantizaba que el cerebro produjera siempre la misma imagen.

Ahora, un equipo internacional de científicos de España, Suiza y Estados Unidos ha demostrado que una inteligencia artificial puede ayudar a resolver parte de ese obstáculo. Mediante un sistema de aprendizaje profundo, consiguieron anticipar las respuestas del cerebro y ajustar la estimulación eléctrica con mayor precisión. El trabajo, desarrollado en colaboración con la Universidad Miguel Hernández de Elche y publicado en la revista Neuron, representa un avance hacia prótesis visuales capaces de adaptarse al funcionamiento de cada persona.

Un implante de 96 electrodos que se comunica directamente con el cerebro

Los experimentos se realizaron en 2024 en el Hospital IMED Elche, en España. Allí, los investigadores trabajaron con un participante que tenía implantada temporalmente una matriz de 96 electrodos en la corteza visual, situada en la parte posterior del cerebro. El dispositivo estaba diseñado para permanecer aproximadamente seis meses antes de ser retirado.

La tecnología funciona mediante estimulación eléctrica. En lugar de transmitir información desde la retina a través del nervio óptico, los electrodos activan directamente determinadas regiones cerebrales. Esto puede provocar percepciones luminosas conocidas como fosfenos, aunque todavía muy alejadas de una visión natural.

El principal obstáculo es que el cerebro no funciona como una pantalla de ordenador. No basta con estimular un electrodo para obtener un píxel perfectamente definido. Las neuronas interactúan, las respuestas cambian y una misma señal puede producir experiencias diferentes. Según explica la Universidad de California en Santa Bárbara, los investigadores necesitaban comprender cómo transforma cada cerebro los impulsos eléctricos en actividad neuronal y, finalmente, en experiencias visuales.

Una IA aprendió a interpretar las señales cerebrales y consiguió resultados inesperados

Para abordar el problema, el equipo entrenó una red neuronal profunda con información obtenida directamente del implante. El sistema recibió datos sobre los patrones eléctricos aplicados y las respuestas que producían en la corteza visual. También incorporó mediciones de la actividad cerebral inmediatamente anterior a cada estímulo.

Con esa información, la inteligencia artificial aprendió a predecir cómo reaccionaría el cerebro ante diferentes combinaciones de impulsos. Después, los científicos invirtieron el procedimiento: establecieron una respuesta neuronal deseada y utilizaron el modelo para encontrar la estimulación más adecuada.

Los resultados mostraron que la IA podía reproducir determinados patrones de actividad cerebral con mayor precisión y utilizando menos corriente eléctrica que los métodos convencionales. El participante también describió las sensaciones que experimentaba, incluyendo su brillo, tamaño, forma y color. Los investigadores descubrieron que la actividad registrada después de cada estímulo permitía predecir esas percepciones mejor que los parámetros eléctricos utilizados para generarlas.

El estudio publicado en Neuron demuestra así que conocer la reacción real del cerebro puede ser más importante que limitarse a controlar los impulsos enviados por el dispositivo.

El siguiente desafío: que el implante aprenda a adaptarse a cada persona

La investigación plantea un cambio importante en el desarrollo de las prótesis visuales. En lugar de depender de configuraciones rígidas que deben calibrarse manualmente, los futuros dispositivos podrían analizar continuamente las respuestas neuronales y modificar sus señales en función de las necesidades del usuario.

Michael Beyeler, investigador de la Universidad de California en Santa Bárbara y uno de los responsables del proyecto, sostiene que una prótesis verdaderamente útil deberá aprender cómo responde cada cerebro, en vez de obligar a las personas a adaptarse a un conjunto fijo de estímulos. Sin embargo, todavía existen límites importantes. El participante no recuperó la visión convencional, y el dispositivo experimental únicamente permitió generar percepciones luminosas sencillas. Tampoco se ha demostrado que esta tecnología pueda devolver una visión funcional en situaciones cotidianas.

Aun así, el avance señala un camino prometedor: implantes que no solo envíen información al cerebro, sino que también escuchen su respuesta y aprendan de ella. Una posibilidad que podría acercar el desarrollo de dispositivos capaces de ofrecer experiencias visuales cada vez más útiles a personas que han perdido la vista.