Elon Musk pronunciado recientemente que el próximo proyecto de Neuralink será un implante cortical “Blindsight” para restaurar la visión: “La resolución será baja al principio, como los primeros gráficos de Nintendo, pero en última instancia puede superar la visión humana normal”.
Lamentablemente, esta afirmación se basa en la Falacia de que las neuronas del cerebro son como píxeles en una pantallaNo es de extrañar que los ingenieros a menudo supongan que “más píxeles equivalen a una mejor visión”. Después de todo, así es como funcionan los monitores y las pantallas de los teléfonos.
En nuestra investigación recientemente publicada, creamos un modelo computacional de la visión humana Para simular el tipo de visión que podría proporcionar un implante cortical de altísima resolución, una película de un gato con una resolución de 45.000 píxeles es nítida y clara. Una película generada utilizando una versión simplificada de un modelo de 45.000 electrodos corticales, cada uno de los cuales estimula una sola neurona, sigue mostrando un gato reconocible, pero se pierden la mayoría de los detalles de la escena.
La película de la izquierda se ha generado con 45.000 píxeles. La de la derecha se ha generado con una simulación de una prótesis cortical con 45.000 electrodos, cada uno de los cuales estimula una única neurona.
La razón por la que la película generada por electrodos es tan borrosa es porque las neuronas de la corteza visual humana no representan pequeños puntos o píxeles. En cambio, cada neurona tiene una campo receptivoque es la ubicación y el patrón que debe tener un estímulo visual para que se active esa neurona. La estimulación eléctrica de una sola neurona produce una mancha cuya apariencia está determinada por el campo receptivo de esa neurona. El electrodo más pequeño, el que estimula una sola neurona, producirá una mancha que es aproximadamente del tamaño del ancho de su dedo meñique sostenido con el brazo extendido.
La imagen de la izquierda representa una neurona individual que recibe estimulación eléctrica. La imagen de la derecha representa lo que podría ver un paciente. El tamaño y la forma de la mancha dependen del campo receptivo único de esa neurona estimulada. (Crédito: Ione Fine y Geoffrey Boynton/Universidad de Washington)
Pensemos en lo que ocurre cuando observamos una sola estrella en el cielo nocturno. Cada punto del espacio está representado por miles de neuronas con campos receptivos superpuestos. Un pequeño punto de luz, como una estrella, da lugar a un patrón complejo de activación de todas estas neuronas.
Una estrella en el cielo nocturno provoca picos de actividad en cientos de neuronas, cada una de las cuales tiene un campo receptivo diferente. (Crédito: Ione Fine y Geoffrey Boynton/Universidad de Washington)
Para generar la experiencia visual de ver una sola estrella con estimulación cortical, sería necesario reproducir un patrón de respuestas neuronales que fuera similar al patrón que se produciría con la visión natural.
Algunos científicos han sugerido que generar el patrón de estimulación correcto podría permitir recuperar la visión natural, pero aún no está claro cómo se podría lograr. (Crédito: Ione Fine y Geoffrey Boynton/Universidad de Washington)
Para ello, obviamente, se necesitarían miles de electrodos, pero también habría que reproducir el patrón correcto de respuestas neuronales, lo que requiere conocer el campo receptivo de cada neurona. Nuestras simulaciones muestran que conocer la ubicación del campo receptivo de cada neurona en el espacio no es suficiente: si no se conoce también la orientación y el tamaño de cada campo receptivo, la estrella se convierte en un lío difuso.
Si se desconoce la orientación y el tamaño del campo receptivo de cada célula, la imagen resultante ya no parece una estrella, a pesar de utilizar el mismo protocolo de estimulación con electrodos. (Crédito: Ione Fine y Geoffrey Boynton/Universidad de Washington)
De modo que, incluso una sola estrella (un solo píxel brillante) genera una respuesta neuronal inmensamente compleja en la corteza visual. Imaginemos el patrón aún más complejo de estimulación cortical necesario para reproducir con precisión la visión natural.
Algunos científicos han sugerido que al estimular exactamente la combinación correcta de electrodossería posible producir visión naturalLamentablemente, nadie ha sugerido todavía una forma sensata de determinar el campo receptivo de cada neurona individual en un paciente ciego específico. Sin esa información, no hay forma de ver las estrellas. La visión de los implantes corticales seguirá siendo granulada e imperfecta, independientemente del número de electrodos.
La recuperación de la visión no es simplemente un problema de ingeniería. Para predecir qué tipo de visión proporcionará un dispositivo es necesario saber cómo se comportará el sistema. La tecnología interactúa con las complejidades del cerebro humano.
Cómo creamos nuestros pacientes virtuales
En nuestro trabajo como computacionalneurocientíficosDesarrollamos simulaciones que predicen la experiencia perceptiva de los pacientes que buscan recuperar la vista.
Previamente hemos creado un modelo para predecir la Experiencia perceptiva de pacientes con implante de retinaPara crear un paciente virtual que prediga lo que verían los pacientes con implantes corticales, simulamos la arquitectura neurofisiológica del área del cerebro involucrada en el primera etapa del procesamiento visualNuestro modelo aproxima cómo los campos receptivos aumentan de tamaño desde la visión central a la periférica y el hecho de que cada neurona tiene un campo receptivo único.
Nuestro modelo predijo con éxito Datos que describen la experiencia perceptiva de los participantes en una amplia gama de estudios sobre estimulación cortical en personas. Tras confirmar que nuestro modelo podía predecir los datos existentes, lo utilizamos para hacer predicciones sobre la calidad de la visión que podrían producir los posibles implantes corticales futuros.
Modelos como el nuestro son un ejemplo de Prototipado virtualque implica el uso de sistemas informáticos para mejorar el diseño de productos. Estos modelos pueden facilitar el desarrollo de nuevas tecnologías y evaluar el rendimiento de los dispositivos. Nuestro estudio demuestra que también pueden ofrecer expectativas más realistas sobre el tipo de visión que podrían proporcionar los ojos biónicos.
Primero no hacer daño
En nuestros casi 20 años de investigación sobre ojos biónicos, hemos visto cómo la complejidad del cerebro humano derrota a una empresa tras otra. Los pacientes pagan el costo Cuando estos dispositivos fallan, quedan abandonados a su suerte con tecnologías huérfanas en sus ojos o cerebros.
La Administración de Alimentos y Medicamentos podría exigir que las empresas de tecnología de recuperación de la vista desarrollen Planes de falla que minimizan el daño a los pacientes cuando las tecnologías dejan de funcionar. Las posibilidades incluyen exigir a las empresas que implantan dispositivos neuroelectrónicos en los pacientes que participen en acuerdos de depósito de tecnología y llevar un seguro para garantizar la continuidad atención médica y soporte tecnológico si se declaran en quiebra.
Si los implantes corticales pueden lograr algo cercano a la resolución de nuestras simulaciones, eso sería un logro digno de celebrar. La visión granulada e imperfecta cambiaría la vida de miles de personas que actualmente padecen ceguera incurable. Pero este es un momento para ser cautelosos en lugar de optimistas ciegos.
Ione Fine es profesora de Psicología en la Universidad de Washington. Geoffrey Boynton es profesor de Psicología en la Universidad de Washington. Este artículo se vuelve a publicar desde La conversación debajo de Licencia Creative Commons. Leer el artículo original.