Las interfaces cerebro-máquina permiten a pacientes con movilidad o comunicación limitada interactuar con su entorno solo con su intención mental. Nuestro país está avanzando en la investigación y el desarrollo de estas tecnologías que combinan innovación clínica y aplicaciones prácticas en la vida cotidiana.
La posibilidad de que el cerebro humano no solo genere pensamiento, sino que ese pensamiento se traduzca en acciones tangibles ha dejado de ser exclusividad de la ciencia ficción. En las últimas dos décadas, el desarrollo de interfaces cerebro-máquina (BCI, por sus siglas en inglés) ha evolucionado de prototipos de laboratorio a aplicaciones que interactúan directamente con la vida de las personas.
Lo que hace veinte años parecía lejano —leer señales cerebrales para controlar dispositivos externos— hoy se prueba con usuarios reales, se optimiza con inteligencia artificial y se integra en terapias que ofrecen mejoras palpables en independencia y calidad de vida.
En este contexto, nuestro país ha emergido como un actor relevante dentro de Europa. Su producción científica, su red de colaboración clínica y su enfoque centrado en aplicaciones para pacientes lo colocan en una buena posición dentro de un campo que combina medicina, neurociencia e ingeniería. La reciente creación del Centro Nacional de Neurotecnología (Spain Neurotech), liderado por Rafael Yuste, también está siendo un acicate para impulsar estas propuestas.
Para personas con enfermedades como la esclerosis lateral amiotrófica (ELA) o el llamado síndrome de enclaustramiento, el deterioro progresivo de la musculatura impide comunicarse con gestos, voz o escritura convencional.
En estas situaciones, la relación con el entorno —y con quienes los rodean— se torna profundamente limitada, afectando la atención sanitaria, la expresión emocional y, en muchos casos, la propia dignidad humana.
En España, el grupo UMA‑BCI de la Universidad de Málaga ha desarrollado sistemas de comunicación basados en EEG que permiten detectar señales cerebrales relacionadas con la atención y la intención de elegir estímulos visuales.
Utilizando un paradigma llamado potencial P300, los pacientes observan un teclado virtual en pantalla y, al prestar atención a ciertas letras o iconos que parpadean de forma pseudoaleatoria, generan picos cerebrales que el sistema interpreta como selecciones válidas. El resultado de este proceso es una interfaz que permite escribir palabras sin depender de movimientos musculares.
Ricardo Ron, responsable del grupo, explica para SINC cómo este sistema "resulta mucho más fiable que las imágenes motoras". Además, la herramienta es personalizable, pudiendo configurarse para adaptar la matriz de letras, sustituirlas por pictogramas o incluso priorizar palabras frecuentes, lo que reduce sustancialmente el tiempo necesario para construir mensajes completos.
Este tipo de BCI no invasiva ya ha sido probado con pacientes y cuidadores, y los resultados sugieren que su uso puede reducir dramáticamente la frustración comunicativa y aumentar la autonomía personal en entornos de hospital o domicilio. Asimismo, Ron y su equipo han llevado estos sistemas más allá, permitiendo controlar dispositivos del hogar (como la televisión o el aire acondicionado) y desarrollando soluciones más accesibles y de bajo coste, adaptables a cada paciente.
Ricardo Ron y su equipo. / UMA
La intención cerebral no solo puede servir para comunicarse: también puede convertirse en un comando para mover un dispositivo externo. En la Universidad Miguel Hernández de Elche el BMI Lab, dirigido por José María Azorín, trabaja desde hace años en tecnologías que interpretan señales EEG para activar exoesqueletos o sistemas robóticos que ayudan a personas con movilidad reducida a replicar patrones de movimiento que su cuerpo ya no puede ejecutar por sí mismo.
Una de las cosas en las que se basan las interfaces cerebro-máquina es no solo en registrar la actividad cerebral, sino también en procesarla para decodificar diferentes comandos u órdenes
“Una de las cosas en las que se basan las interfaces cerebro-máquina es no solo en registrar la actividad cerebral, sino también en procesarla para decodificar diferentes comandos u órdenes. Con las técnicas actuales de inteligencia artificial cada vez más avanzadas, se consiguen mejores porcentajes de acierto", comenta Azorín en conversaciones con SINC.
Uno de sus proyectos más avanzados es ReGAIT, diseñado para permitir que una persona con daño neuromotor controle un exoesqueleto para caminar principalmente mediante su intención mental. “Cuando la persona piensa que quiere arrancar el movimiento, la interfaz lo detecta y envía un comando para que el exoesqueleto camine", comenta Azorín en conversaciones con SINC.
Lo destacado de este enfoque es que no se limita a un cursor en pantalla o a un juego controlado por EEG, sino que es capaz de integrarse con un sistema físico que asiste la marcha, añadiendo una dimensión tangible al potencial restaurador de estas tecnologías.
Además, el grupo trabaja en algoritmos que captan señales de error provenientes del propio cerebro para corregir decisiones de la interfaz en tiempo real, mejorando la fiabilidad cuando los patrones neuronales son ambiguos o ruidosos.
Otro de los desarrollos más llamativos en los que trabaja el equipo Azorín es un videojuego controlado directamente con la actividad cerebral. El sistema permite que una persona maneje un avatar en la pantalla (moviéndolo o parándose) únicamente a través de señales captadas por un dispositivo EEG. Según explica el investigador, este tipo de aplicaciones podrían tener un importante impacto en el ámbito cognitivo y terapéutico.
El objetivo es doble. Por un lado, trasladar las interfaces cerebro-máquina a un entorno más accesible y familiar, como el ocio digital. Por otro, abrir la puerta a nuevas herramientas de estimulación cognitiva. “Queremos que esto no solo llegue a pacientes, sino también a cualquier persona que quiera mantenerse activa cognitivamente", asegura el responsable del BMILab.
Junto a Neuroelectrics, Bitbrain es una de las empresas españolas que más está innovando en materia de interfaces cerebro-máquina. La compañía ha trabajado en proyectos disruptivos, como MoreGrasp, una neuroprótesis de mano controlada por el cerebro que permitió a un paciente tetrapléjico usar una cuchara gracias a estimulación eléctrica funcional. "Fue la primera vez en el mundo que se consiguió con tecnología no pasiva que un tetrapléjico se llevará la cuchara a la boca", afirma la co-fundadora y CEO de la compañía, María López Valdés.
La firma también está probando un dispositivo para retrasar la aparición de la demencia en pacientes con deterioro cognitivo leve, etapa previa al alzhéimer. El aparato, que los pacientes usan en casa durante la noche, funciona como una banda que genera ondas lentas durante el sueño profundo, fase clave para la limpieza metabólica del cerebro y la eliminación de placas beta-amiloides.
“Creemos que esto puede retrasar la aparición de la demencia, porque uno de los problemas que tienen estos pacientes es que duermen muy poco, con lo cual se acelera todo el proceso de deterioro", asegura López.
Los resultados iniciales son prometedores, y si se confirman, este enfoque podría convertirse en un tratamiento domiciliario innovador que complemente la medicina tradicional en la lucha contra el Alzheimer.
Además, Bitbrain ha desarrollado junto a Nissan Brain-to-Vehicle un prototipo de dispositivo wearable que permitiría controlar un vehículo mediante señales cerebrales. Este detecta la intención del conductor de frenar, girar o acelerar anticipándose hasta un segundo a los reflejos humanos, usando señales de EEG y algoritmos de inteligencia artificial. En autopista, esta anticipación podría reducir la distancia de frenado hasta 27 metros, una diferencia crucial en seguridad.
Aunque este tipo de conducción aún se encuentra en fase experimental y requiere condiciones controladas, supone un paso relevante hacia nuevas formas de interacción persona-máquina.
El sistema Brain2Vehicle (B2V) permite activar los frenos entre 0,4 y 1 segundo antes de que los músculos ejecuten la orden del cerebro, reduciendo la distancia de frenado hasta 27 metros a 100 km/h. La interfaz cerebro-vehículo detecta la intención de movimiento y envía la señal directamente a los músculos del conductor. / Bitbrain
Otra área donde la neurotecnología española ha avanzado es en técnicas de estimulación cerebral profunda (DBS) adaptativa, aplicadas principalmente en trastornos del movimiento como el Parkinson idiopático o el temblor esencial.
La Clínica Universidad de Navarra fue el primer hospital de España en aplicarla en febrero del año pasado. Esta no solo estimula áreas neuronales específicas, sino que también registra la actividad cerebral en tiempo real y ajusta la intensidad de la estimulación automáticamente.
Este enfoque representa un salto respecto a las primeras generaciones de electrodos de estimulación cerebral, que funcionaban con patrones de corriente constantes sin adaptarse al estado fisiológico del paciente.
“Ahora con los años de desarrollo esos mismos electrodos ya no solamente pueden emitir electricidad, sino que tienen un sistema para poder registrar la actividad oscilatoria del núcleo… y estimular en función de lo que el electrodo está leyendo que está pasando en el cerebro", señala a SINC la doctora María Cruz Rodríguez Oroz.
Además, la clínica es uno de los centros que más tratamientos con ultrasonidos focalizados de alta intensidad ha realizado en España. Esta técnica permite crear lesiones muy precisas en zonas diana del cerebro sin necesidad de cirugía abierta, ayudando a pacientes que sufren temblor esencial o Parkinson con resultados que —en muchos casos— mejoran de manera significativa la calidad de vida.
En el ámbito médico los avances están mucho más consolidados que en otras áreas
El potencial de estos avances clínicos no pasa desapercibido fuera del entorno hospitalario. En opinión de José Manuel Muñoz, Head of Neurotechnology de CINET (Centro Internacional de Neurociencia y Ética) -quien ha atendido a SINC en las oficinas de esta institución- la neurotecnología en España tiene un gran potencial para aplicaciones no clínicas, pero "en el ámbito médico los avances están mucho más consolidados, mucho más logrados que fuera".
Muñoz cree que se están usando algunos dispositivos con cierta eficacia en el mundo laboral para medir productividad o fatiga, pero también critica que hay muchas aplicaciones no médicas en la actualidad que tienen "utilidad prácticamente nula aunque ya se están vendiendo en el mercado". Según él, es importante distinguir "entre hype y aplicabilidad real".
Un jurado de Los Ángeles ha responsabilizado a Meta y YouTube de los daños causados en la salud mental de una menor por el uso de sus plataformas, en un fallo que marca un precedente en EE UU y allana el camino a nuevas demandas contra la industria tecnológica.
Investigadores de la Universidad de Granada han desarrollado una técnica probada en volcanes de varios países del mundo, que permite también confirmar el final de una erupción en apenas tres horas.
