Herramienta de código abierto optimiza la colocación de implantes cerebrales visuales
Por el equipo editorial de HospiMedica en español Actualizado el 19 Mar 2025 |

Alrededor de 40 millones de personas en todo el mundo padecen ceguera, una cifra que se prevé que aumente en los próximos años. Una posible solución para restaurar la visión es la implantación de electrodos directamente en la corteza visual del cerebro, lo que podría ayudar a recuperar una forma básica de visión. Diversos equipos de investigación de todo el mundo trabajan en el desarrollo de implantes cerebrales, pero dado que cada cerebro es único, no todos los diseños de chips o matrices serán adecuados para todos los individuos. Por lo tanto, la colocación de los implantes debe personalizarse para cada persona. A medida que estos implantes avanzan hacia los ensayos clínicos, la gran cantidad de modelos y canales diferentes podría crear un cuello de botella debido a los desafíos de la cirugía. Ahora, se ha desarrollado una nueva herramienta de código abierto que puede ayudar a optimizar la colocación de implantes cerebrales visuales a mayor escala.
La decisión sobre dónde implantar la prótesis está influenciada por varios factores, y la herramienta creada por investigadores del Instituto Neerlandés de Neurociencia (Ámsterdam, Países Bajos) y sus colaboradores los tiene en cuenta. Un factor clave es el área total que debe cubrirse, lo que define el tamaño del implante. Otra consideración es el rendimiento, es decir, cómo se puede colocar el implante para alcanzar la mayor cantidad posible de cuerpos neuronales. El tercer factor se relaciona con el método de transmisión de la señal del implante al cerebro. Algunos implantes están diseñados para replicar el ojo humano al concentrar la señal en el centro, con menor intensidad hacia los bordes, mientras que otros buscan distribuir la señal uniformemente para una comprensión más amplia del entorno, pero sin un punto focal claro.
La herramienta también incluye una función de seguridad crucial, que los investigadores consideran la más importante dada la compleja red de venas que cubre la corteza visual del cerebro. Dado que es vital evitar dañar las venas, el algoritmo encuentra el punto óptimo que equilibra la producción efectiva y minimiza los riesgos de seguridad. Para identificar la mejor ubicación del implante, la herramienta utiliza un conjunto de datos y predice lo que una persona percibiría al colocar el implante en puntos específicos. Al repetir este proceso en múltiples ubicaciones, la herramienta puede determinar la posición ideal del implante según las necesidades visuales del individuo. Este procedimiento es similar al trabajo de un cirujano, quien normalmente realizaría un proceso de prueba y error para predecir la mejor ubicación del implante en función de las características específicas de cada paciente.
Dado que los datos utilizados se basan en personas con visión intacta, aún se desconoce qué podría ver una persona ciega con un implante de este tipo. Para fines de investigación, el equipo ha desarrollado un modelo de realidad virtual (RV) que integra toda la información disponible sobre el proceso de estimulación. Un aspecto importante de la herramienta es su libre acceso, lo que permite a cualquier persona con un escáner cerebral utilizarla para identificar la ubicación más adecuada y segura para el implante. Si bien la herramienta ya está operativa y abierta al público, el equipo planea seguir perfeccionándola. Futuras actualizaciones podrían incorporar otros tipos de implantes o "hilos flexibles". Los investigadores confían en que la herramienta resultará valiosa cuando los implantes estén listos para ensayos clínicos.
“Queremos que esta tecnología sea lo más útil y segura posible para la mayoría de las personas. Por eso, hacemos hincapié en su gran escala. Y no se trata solo de las grandes cifras”, afirmó Antonio Lozano, coautor e investigador. “Con nuestra herramienta, los neurocirujanos pueden optimizar eficazmente el diseño de implantes cerebrales. Sin duda, creo que será muy útil”.
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Instituto Neerlandés de Neurociencia
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