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Prótesis hipocampal

Una prótesis de hipocampo es un tipo de prótesis cognitiva (una prótesis implantada en el sistema nervioso para mejorar o reemplazar la función del tejido cerebral dañado). Los ...

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Una prótesis de hipocampo es un tipo de prótesis cognitiva (una prótesis implantada en el sistema nervioso para mejorar o reemplazar la función del tejido cerebral dañado). Los dispositivos protésicos reemplazan la función normal de una parte del cuerpo dañada; esto puede ser simplemente un reemplazo estructural (por ejemplo, cirugía reconstructiva u ojo de vidrio) o un reemplazo funcional rudimentario (por ejemplo, una pata de palo o un gancho).

Sin embargo, las prótesis que involucran el cerebro tienen categorías y requisitos especiales. Las prótesis de "entrada", como los implantes retinianos o cocleares , envían señales al cerebro que el paciente aprende a interpretar como imágenes o sonidos. Las prótesis de "salida" utilizan señales cerebrales para controlar un brazo biónico , una mano o un dispositivo informático, y requieren un entrenamiento considerable durante el cual el paciente aprende a generar la acción deseada mediante sus pensamientos. Ambos tipos de prótesis se basan en la plasticidad del cerebro para adaptarse a las necesidades de la prótesis, lo que permite al usuario "aprender" a usar su nueva parte del cuerpo.

Una prótesis cognitiva o "cerebro a cerebro" no utiliza señales de entrada ni de salida aprendidas, sino las señales nativas que normalmente emplea la zona del cerebro que se pretende reemplazar (o reforzar). Por lo tanto, dicho dispositivo debe ser capaz de sustituir por completo la función de una pequeña sección del sistema nervioso, utilizando su modo de funcionamiento habitual. Para lograrlo, los desarrolladores requieren un profundo conocimiento del funcionamiento del sistema nervioso. El diseño debe incluir un modelo matemático fiable, así como la tecnología necesaria para fabricar e instalar correctamente una prótesis cognitiva. El objetivo principal de un hipocampo artificial es curar la enfermedad de Alzheimer y otros problemas relacionados con el hipocampo. Para ello, la prótesis debe ser capaz de recibir información directamente del cerebro, analizarla y proporcionar una respuesta adecuada a la corteza cerebral ; en otras palabras, debe comportarse como un hipocampo natural. Al mismo tiempo, el órgano artificial debe ser completamente autónomo, ya que cualquier fuente de alimentación externa aumentaría considerablemente el riesgo de infección.

Hipocampo

Role

El hipocampo forma parte del sistema límbico humano , que interactúa con la neocorteza y otras partes del cerebro para producir emociones . [ 1 ] Como parte del sistema límbico, el hipocampo participa en la formación de emociones, además de otras funciones como la consolidación de nuevas memorias, la navegación y la orientación espacial. [ 2 ] El hipocampo es responsable de la formación de recuerdos de reconocimiento a largo plazo. En otras palabras, es la parte del cerebro que nos permite asociar un rostro con un nombre. Debido a su estrecha relación con la formación de la memoria, el daño al hipocampo está estrechamente relacionado con la enfermedad de Alzheimer .

Anatomía

El hipocampo es una estructura bilateral situada debajo de la neocorteza. Cada hipocampo está compuesto por varios subsistemas que forman un circuito cerrado de retroalimentación, donde la información proveniente de la neocorteza ingresa a través de la corteza entorrinal , se propaga por las subregiones intrínsecas del hipocampo y regresa a la neocorteza. Desde un punto de vista electrónico, el hipocampo se compone de una serie de circuitos paralelos.

Requisitos esenciales

Biocompatibilidad

Dado que la prótesis se implantará permanentemente en el cerebro, se requiere biocompatibilidad a largo plazo . También debemos tener en cuenta la tendencia de las células cerebrales de soporte, como los astrocitos, a encapsular el implante (una respuesta natural de las células cerebrales para proteger las neuronas ), lo que perjudica su función. [ 3 ]

Biomimético

Ser biomimético implica que el implante debe ser capaz de reproducir las propiedades de una neurona biológica real . Para ello, es necesario comprender a fondo el comportamiento cerebral y construir un modelo matemático sólido. El campo de la neurociencia computacional ha avanzado considerablemente en este sentido.

Primero, debemos tener en cuenta que, como la mayoría de los procesos biológicos, el comportamiento de las neuronas es altamente no lineal y depende de muchos factores: patrones de frecuencia de entrada, etc. Además, un buen modelo debe considerar que la expresión de una sola célula nerviosa es insignificante, ya que los procesos son llevados a cabo por grupos de neuronas que interactúan en red. [ 4 ] Una vez instalado, el dispositivo debe asumir toda (o al menos la mayor parte) de la función del hipocampo dañado durante un período prolongado. Primero, las neuronas artificiales deben ser capaces de trabajar juntas en red como las neuronas reales. Luego, deben ser capaces de establecer conexiones sinápticas funcionales y efectivas con las neuronas existentes del cerebro; por lo tanto, se requerirá un modelo para la interfaz silicio/neuronas.

Tamaño

El implante debe ser lo suficientemente pequeño como para poder implantarse, minimizando al mismo tiempo los daños colaterales durante y después de la implantación.

Comunicación bidireccional

Para asumir plenamente la función del hipocampo dañado, la prótesis debe poder comunicarse con el tejido existente de forma bidireccional. En otras palabras, el implante debe poder recibir información del cerebro y proporcionar una retroalimentación adecuada y comprensible a las células nerviosas circundantes. [ 4 ]

Personalizado

Las características estructurales y funcionales del cerebro varían enormemente entre individuos; por lo tanto, cualquier implante neural debe ser específico para cada individuo, lo que requiere un modelo preciso del hipocampo y el uso de imágenes cerebrales avanzadas para determinar la variabilidad individual.

Requisito quirúrgico

Dado que la prótesis se instalará dentro del cerebro, la operación en sí será muy similar a la extirpación de un tumor. Si bien el daño colateral será inevitable, el efecto en el paciente será mínimo. [ 5 ]

Modelo

"Para incorporar la dinámica no lineal de las neuronas biológicas en modelos neuronales para desarrollar una prótesis, primero es necesario medirlas con precisión. Hemos desarrollado y aplicado métodos para cuantificar la dinámica no lineal de las neuronas del hipocampo (Berger et al., 1988a,b, 1991, 1992, 1994; Dalal et al., 1997) utilizando principios de la teoría de sistemas no lineales (Lee y Schetzen, 1965; Krausz, 1975; PZ Marmarelis y Marmarelis, 1978; Rugh, 1981; Sclabassi et al., 1988). En este enfoque, las propiedades de las neuronas se evalúan experimentalmente aplicando un tren de intervalos aleatorios de impulsos eléctricos como entrada y registrando electrofisiológicamente la salida evocada de la neurona objetivo durante la estimulación (figura 12.2A). El tren de entrada consiste en una serie de impulsos (tantos como 4064), con intervalos entre impulsos que varían según un proceso de Poisson con una media de 500 ms y un rango de 0,2–5000 ms. Por lo tanto, la entrada es de "banda ancha" y estimula la neurona en la mayor parte de su rango operativo; es decir, las propiedades estadísticas del tren aleatorio son altamente consistentes con las propiedades fisiológicas conocidas de las neuronas del hipocampo. Las propiedades de respuesta no lineal se expresan en términos de la relación entre las propiedades temporales de orden progresivamente superior de una secuencia de eventos de entrada y la probabilidad de salida neuronal, y se modelan como los núcleos de una serie de potencias funcional ." [ 4 ]

Tecnología involucrada

Imágenes

Tecnologías como el EEG , el MEG , la resonancia magnética funcional (fMRI) y otros tipos de técnicas de imagen son esenciales para la instalación del implante, que requiere una alta precisión para minimizar los daños colaterales (ya que el hipocampo está situado dentro de la corteza), así como para el correcto funcionamiento del dispositivo.

Interfaz silicio/neurona

Se necesitará una interfaz silicio/neurona para la correcta interacción de las neuronas de silicio de la prótesis y las neuronas biológicas del cerebro.

Procesador de red neuronal

En el cerebro, las tareas son realizadas por grupos de redes neuronales interconectadas en lugar de por una sola célula, lo que significa que cualquier prótesis debe ser capaz de simular este comportamiento de red. Para ello, necesitaremos un elevado número y densidad de neuronas de silicio para producir una prótesis eficaz; por lo tanto, se requerirá un procesador de red neuronal hipocampal de alta densidad para que la prótesis pueda realizar la función de un hipocampo biológico. Además, una interfaz neurona/silicio será esencial para la comunicación bidireccional de la prótesis implantada. La elección del material y el diseño deben garantizar la viabilidad a largo plazo y la biocompatibilidad, al tiempo que aseguran la densidad y la especificidad de las interconexiones. [ 4 ]

Fuente de alimentación

El suministro eléctrico adecuado sigue siendo un aspecto crucial para cualquier implante neuronal. Dado que las prótesis se implantan dentro del cerebro, además de la biocompatibilidad a largo plazo, la fuente de alimentación requiere varias especificaciones. En primer lugar, debe ser autorrecargable. A diferencia de otras prótesis, la infección representa un riesgo mucho mayor para los implantes neuronales, debido a la sensibilidad del cerebro; por lo tanto, no se contempla una fuente de alimentación externa. Además, como el cerebro es altamente sensible al calor, tanto la fuente de alimentación como el propio dispositivo no deben generar demasiado calor para evitar alteraciones en la función cerebral.

Chips de silicio para memoria neuronal protésica

Un chip de silicio para la memoria neuronal protésica es un dispositivo que imita el proceso cerebral de creación de recuerdos a largo plazo. El prototipo fue diseñado por Theodore Berger , ingeniero biomédico y neurólogo de la Universidad del Sur de California . Berger comenzó a trabajar en el diseño a principios de la década de 1990. Colaboró ​​con colegas investigadores que implantaron electrodos en ratas y monos para probar la restauración de la función de la memoria. Trabajos recientes demuestran que el sistema puede formar recuerdos a largo plazo en diversas situaciones conductuales. Berger y sus colegas esperan utilizar estos chips como implantes electrónicos para personas cuyos cerebros sufren enfermedades como el Alzheimer, que alteran las redes neuronales.

Tecnología y aplicación médica

Para comenzar a fabricar una prótesis cerebral, Berger y su colaborador Vasilis Marmarelis, ingeniero biomédico de la USC, trabajaron con cortes de hipocampo de ratas. Sabiendo que las señales neuronales viajan de un lado a otro del hipocampo, los investigadores enviaron pulsos aleatorios al hipocampo, registraron las señales en puntos específicos para observar sus cambios y, posteriormente, derivaron ecuaciones que representaban dichos cambios. Finalmente, programaron esas ecuaciones en los chips de la computadora.

A continuación, debían determinar si un chip podía utilizarse como prótesis o implante para una región dañada del hipocampo. Para ello, debían averiguar si podían evitar un componente central de la vía neuronal en las secciones cerebrales. Colocaron electrodos en la región, que transmitían impulsos eléctricos a un chip externo. El chip ejecutaba entonces las transformaciones que normalmente se llevan a cabo en el hipocampo, y otros electrodos enviaban las señales de vuelta a la sección cerebral.

Códigos de memoria

En 1995, [ 6 ] el Dr. Sam A. Deadwyler y Robert E. Hampson de la Facultad de Medicina de la Universidad Wake Forest en Winston-Salem, Carolina del Norte, estudiaron los patrones de actividad de conjuntos de neuronas del hipocampo mientras ratas realizaban una tarea que requería memoria a corto plazo . Estos "conjuntos" o colecciones de neuronas se activaban en diferentes patrones tanto en el tiempo como en el "espacio" (en este caso, el espacio se refería a diferentes neuronas distribuidas por todo el hipocampo) dependiendo del tipo de comportamiento requerido en la tarea. Más importante aún, Deadwyler y Hampson pudieron identificar patrones que distinguían claramente entre los diversos estímulos de la tarea, incluyendo la posición (similar a las células de lugar), las respuestas conductuales y en qué parte de la tarea se estaba realizando. Los análisis basados ​​únicamente en la actividad del conjunto neuronal, sin considerar esas variables, podían identificar e incluso "predecir" algunas de esas variables incluso antes de que ocurrieran. [ 7 ] De hecho, los patrones incluso identificaban cuándo la rata estaba a punto de cometer un error en la tarea. [ 8 ] Durante los siguientes diez años, el laboratorio de Deadwyler y Hampson perfeccionó el análisis para identificar los "códigos" y mejoró la capacidad de predecir respuestas correctas y erróneas, incluso hasta el punto de poder hacer que ratas no entrenadas realizaran la tarea de memoria utilizando estimulación del hipocampo con códigos obtenidos de ratas completamente entrenadas. [ 9 ] El descubrimiento de los códigos de memoria en el hipocampo llevó a Deadwyler y Hampson a unir esfuerzos con Berger para estudios futuros en los que el equipo de Berger desarrollaría modelos de la función de la memoria en el hipocampo, y el equipo de Deadwyler probaría los modelos en ratas y monos, y eventualmente pasaría a estudios en humanos.

Ensayos con ratas y monos

Para la transición a animales despiertos y en comportamiento, Berger se asoció con Deadwyler y Hampson de WFUSM para probar un prototipo de prótesis de memoria conectada a cerebros de ratas y monos a través de electrodos para analizar información como el hipocampo real. El modelo protésico permitió que incluso un hipocampo dañado generara nuevos recuerdos. En una demostración, Hampson y Deadwyler afectaron la capacidad de las ratas para formar recuerdos a largo plazo mediante el uso de agentes farmacológicos . [ 10 ] [ 11 ] Estos interrumpieron el circuito neuronal que transfiere mensajes entre dos subregiones del hipocampo. Estas subregiones, CA1 y CA3, interactúan para crear recuerdos a largo plazo. Las ratas no pudieron recordar qué palanca debían accionar para obtener la recompensa. Los investigadores luego desarrollaron un hipocampo artificial que podía duplicar el patrón de interacción entre las interacciones CA3-CA1 analizando los picos neuronales en las células con una matriz de electrodos y luego reproduciendo el mismo patrón en la misma matriz. [ 12 ] Tras estimular los hipocampos de ratas utilizando el modelo matemático de la prótesis, su capacidad para identificar la palanca correcta que debían accionar mejoró drásticamente. [ 13 ] Este hipocampo artificial desempeñó un papel importante en la etapa de desarrollo de una prótesis de memoria, ya que demostró que si se implantaba un dispositivo protésico y sus electrodos asociados en animales con un hipocampo disfuncional, el dispositivo podría potencialmente restaurar la capacidad de memoria a la de ratas normales. [ 14 ]

Objetivos para el futuro

Los equipos de investigación de la USC y Wake Forest están trabajando para que este sistema sea aplicable a personas cuyos cerebros sufren daños por Alzheimer , accidentes cerebrovasculares o lesiones; la interrupción de las redes neuronales suele impedir la formación de recuerdos a largo plazo. El sistema diseñado por Berger e implementado por Deadwyler y Hampson permite que se produzca el procesamiento de señales que ocurriría de forma natural en neuronas sanas. En última instancia, esperan restaurar la capacidad de crear recuerdos a largo plazo mediante la implantación de chips como estos en el cerebro. [ 15 ]

Desarrollos recientes

Theodore Berger y sus colegas de la Universidad del Sur de California en Los Ángeles desarrollaron una prótesis de hipocampo funcional que pasó la prueba de tejido vivo en cortes de tejido cerebral en 2004. [ 16 ] En 2011, los Dres. Sam A. Deadwyler y Robert E. Hampson de la Facultad de Medicina de la Universidad de Wake Forest, probaron con éxito una prótesis de prueba de concepto, utilizando el modelo de hipocampo de Berger, en ratas despiertas y en comportamiento. [ 13 ] La prótesis consistía en electrodos multisitio colocados para registrar tanto el lado de entrada como el de salida del hipocampo dañado, la entrada se recopila y analiza mediante chips de computación externos, se calcula una retroalimentación apropiada, que luego se utiliza para estimular el patrón de salida apropiado en el cerebro para que la prótesis funcionara como un hipocampo real. [ 17 ] En 2012, el equipo probó una implementación adicional en la corteza prefrontal de macacos , [ 18 ] desarrollando aún más la tecnología de prótesis neuronal. En 2013, Hampson et al. probaron con éxito una prótesis hipocampal en primates no humanos. [ 19 ] Si bien el dispositivo aún no consiste en un "chip" totalmente implantable, estas pruebas, desde ratas hasta monos, demuestran la eficacia del dispositivo como prótesis neuronal y respaldan su aplicación a ensayos en humanos. [ 20 ]

Prueba de concepto para una prótesis de hipocampo humano

En 2018, el equipo liderado por Robert E. Hampson en la Facultad de Medicina de la Universidad Wake Forest, e integrado por Berger y Deadwyler, fue el primero en demostrar la eficacia del modelo protésico en pacientes humanos. Los sujetos se sometieron a la implantación de electrodos en el cerebro en Wake Forest como parte de un procedimiento de diagnóstico médico para la epilepsia. Durante su estancia en el hospital, los pacientes con electrodos en el hipocampo se ofrecieron como voluntarios para realizar una tarea de memoria en la computadora mientras se registraba la actividad neuronal del hipocampo, con el fin de que Berger y su equipo en la USC pudieran personalizar el modelo protésico hipocampal para cada paciente. Con el modelo en mano, el equipo de Wake Forest logró demostrar una mejora de hasta un 37 % en la función de la memoria en pacientes con deterioro cognitivo. Esta mejora se observó en recuerdos hasta 75 minutos después de la estimulación con el modelo protésico hipocampal. [ 21 ] A partir de 2022, Hampson y su colega Brent M. Roeder continúan los estudios que utilizan códigos de memoria para la restauración de la memoria después de una lesión cerebral traumática [ 22 ] , así como si la codificación de atributos y características adicionales de los elementos que se deben recordar también aumenta la facilitación de la memoria para esas características. [ 23 ]

Véase también

Referencias

  1. ^ Campbell NA. Biología (Éditions du Renouveau Pédagogique Incs  ed.). pag.  114.
  2. ↑ Bailey R. "Hipocampo y memoria" . ThoughtCo . Archivado del original el 2 de diciembre de 2010. Consultado el 1 de diciembre de 2010 .
  3. ↑ Seymour JP, Kipke DR (septiembre de 2007). "Diseño de sonda neural para reducir la encapsulación tisular en el SNC". Biomaterials . 28 (25): 3594– 607. doi : 10.1016/j.biomaterials.2007.03.024 . PMID 17517431 . 
  4. 1 2 3 4 Berger TW, Brinton RD, Marmarelis VZ, Sheu BJ, Tanguay AR (2005). "Electrónica biomimética implantable en el cerebro como prótesis neuronal para la función de memoria del hipocampo". Hacia partes de reemplazo para el cerebro: electrónica biomimética implantable como prótesis neuronales . Cambridge: MIT Press. ISBN 978-0-262-02577-5.
  5. ↑ Rowe DG (12 de marzo de 2003). "Se revela la primera prótesis cerebral del mundo" . New Scientist . Archivado del original el 26 de abril de 2015. Consultado el 29 de agosto de 2017 .
  6. ↑ Deadwyler SA, Hampson RE (noviembre de 1995). "Perspectiva: Actividad y comportamiento de conjunto: ¿Cuál es el código?". Science . 270 (5240): 1316– 1318. doi : 10.1126/science.270.5240.1316 . PMID 7481817 . 
  7. ↑ Deadwyler SA, Bunn T, Hampson RE (enero de 1996). "Actividad del conjunto hipocampal durante el desempeño de la tarea espacial de no coincidencia retardada con la muestra en ratas" . The Journal of Neuroscience . 16 (1): 354–72 . doi : 10.1523/JNEUROSCI.16-01-00354.1996 . PMC 6578714. PMID 8613802 .  
  8. ↑ Hampson RE, Deadwyler SA (noviembre de 1996). "Los códigos de conjunto que involucran neuronas del hipocampo están en riesgo durante las pruebas de rendimiento demoradas" . Actas de la Academia Nacional de Ciencias de los Estados Unidos de América . 93 (24): 13487– 93. Bibcode : 1996PNAS...9313487H . doi : 10.1073/pnas.93.24.13487 . PMC 33635. PMID 8942961 .  
  9. ↑ Deadwyler SA, Berger TW, Sweatt AJ, Song D, Chan RH, Opris I, et al. (2013). " Mejora de la memoria en el hipocampo de ratas mediante donante/receptor" . Frontiers in Systems Neuroscience . 7 : 120. doi : 10.3389/fnsys.2013.00120 . PMC 3872745. PMID 24421759 .   
  10. ↑ Hampson RE, Deadwyler SA (julio de 1999). "Cannabinoides, función del hipocampo y memoria". Life Sciences . 65 ( 6–7 ): 715–723 . doi : 10.1016/s0024-3205(99)00294-5 . PMID 10462072 . 
  11. ↑ Hampson RE, Deadwyler SA (diciembre de 2000). "Los cannabinoides revelan la necesidad de la codificación neuronal del hipocampo para la memoria a corto plazo en ratas" . The Journal of Neuroscience . 20 (23): 8932– 8942. doi : 10.1523/JNEUROSCI.20-23-08932.2000 . PMC 6773063. PMID 11102504 .  
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  23. ↑ Roeder BM, She X, Dakos AS, Moore B, Wicks RT, Witcher MR, et al. (febrero de 2024). "Desarrollo de una prótesis neuronal hipocampal para facilitar la codificación de la memoria humana y el recuerdo de características y categorías de estímulos" . Frontiers in Computational Neuroscience . 18 1263311. doi : 10.3389/fncom.2024.1263311 . PMC 10881797. PMID 38390007 .   
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