Desarrollan en Santa Fe una tecnología que conecta el cerebro con una computadora y busca mejorar la rehabilitación tras un ACV

Una investigación científica que se desarrolla en Santa Fe busca abrir nuevas posibilidades para la rehabilitación de pacientes que sufrieron un accidente cerebrovascular (ACV). Se trata de coAR.BCI, una tecnología que permite transformar la actividad cerebral en comandos digitales y generar una conexión entre lo que una persona piensa y lo que observa en una pantalla, incluso cuando presenta dificultades importantes para mover una parte de su cuerpo.

El proyecto es liderado por la científica Victoria Peterson, investigadora adjunta del Conicet e integrante del Instituto de Matemática Aplicada del Litoral (IMAL), dependiente del Conicet la Universidad Nacional del Litoral (UNL). Actualmente, el equipo trabaja junto al Instituto Fleni en un estudio para evaluar la factibilidad de utilizar esta neurotecnología en un entorno clínico real.

La propuesta apunta a potenciar los procesos de neurorehabilitación mediante inteligencia artificial (IA) y aprovechar la plasticidad cerebral, es decir, la capacidad del cerebro para generar nuevas conexiones neuronales y reorganizarse frente a una lesión.

Victoria Peterson, investigadora en el IMAL (CONICET-UNL)

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Cómo funciona la interfaz cerebro-computadora desarrollada en Santa Fe

Una interfaz cerebro-computadora (BCI) es un sistema informático que permite registrar la actividad eléctrica de las neuronas y traducirla en comandos digitales para controlar dispositivos externos, sin necesidad de utilizar los nervios o los músculos.

En el caso de coAR.BCI, la tecnología fue diseñada para que una persona pueda realizar ejercicios de rehabilitación motora a través de un videojuego. En la pantalla aparece un avatar que reproduce el movimiento que el paciente intenta realizar mentalmente.

"La interfaz que desarrollamos permite realizar una neurorrehabilitación aun cuando el paciente tenga una gran pérdida de control motor de su miembro afectado", explicó Peterson.

La investigadora detalló que el paciente observa un avatar y, al pensar en un movimiento, el personaje virtual ejecuta esa misma acción. De esta manera, se genera una retroalimentación visual que conecta la intención de movimiento con su representación en la pantalla.

"Eso cierra el circuito entre lo que piensa y lo que ve, probablemente generando nuevas conexiones neuronales que mejoran la funcionalidad motora", señaló.

El objetivo es que esta estimulación complemente las terapias convencionales y contribuya a reforzar la plasticidad cerebral, un mecanismo que permite al sistema nervioso adaptarse y reorganizarse.

Según Peterson, esta alternativa también podría abrir oportunidades para personas que presentan disfunciones motoras en etapas crónicas, que hasta ahora mantienen dificultades para recuperar la movilidad.

Qué significa coAR.BCI y por qué utiliza inteligencia artificial

El nombre de la tecnología reúne tres conceptos centrales de su funcionamiento. BCI corresponde a Brain-Computer Interface (interfaz cerebro-computadora); AR refiere a su carácter adaptativo para la rehabilitación, mientras que CO representa la coadaptación entre la persona y el sistema.

Esta última característica es uno de los aspectos distintivos del desarrollo. La computadora no solamente interpreta las señales cerebrales del paciente, sino que también modifica su funcionamiento para adaptarse a las respuestas y necesidades de cada persona.

Peterson explicó que, durante el proceso de rehabilitación, es necesario que el paciente aprenda a interpretar la información que recibe del sistema. Para eso, el algoritmo debe acompañarlo durante la etapa de familiarización con la tecnología.

La coadaptación implica que tanto el usuario como la computadora se ajusten mutuamente. Esto permite contemplar que el desempeño de una persona puede cambiar de un día a otro por diferentes factores, como el estado de ánimo, la motivación, la fatiga o los propios procesos de aprendizaje.

En ese funcionamiento, la inteligencia artificial cumple un papel fundamental. Mediante algoritmos de aprendizaje automático, el equipo procesa las señales cerebrales registradas a través de electroencefalografía de superficie, con una gorra equipada con electrodos.

"Es el medio para hacer la comunicación", resumió la investigadora al explicar cómo la IA permite transformar la actividad cerebral en instrucciones que una computadora puede interpretar.

El convenio con Fleni para probar la tecnología en pacientes con ACV

Uno de los principales avances del proyecto es su articulación con el Instituto Fleni, una institución médica de referencia en Argentina especializada en neurociencias, diagnóstico, tratamiento y rehabilitación de patologías neurológicas.

El primer convenio entre ambas instituciones se firmó en 2024, con el objetivo de desarrollar módulos de rehabilitación motora basados en interfaces cerebro-computadora y evaluar su posible aplicación clínica.

En 2026 se concretó un segundo acuerdo para estudiar específicamente el funcionamiento del software coAR.BCI en un entorno médico real y analizar su transferibilidad a partir de su utilización en pacientes que sufrieron un ACV.

El trabajo previo incluyó reuniones entre los equipos, la definición de criterios de inclusión y exclusión de pacientes, la elaboración de un protocolo de investigación y la capacitación del personal de Fleni para utilizar los equipos de electroencefalografía y registrar los datos.

De acuerdo con Peterson, el protocolo de bioética ya fue aprobado y registrado tanto en la provincia de Buenos Aires como en la plataforma internacional ClinicalTrials.gov.

"Buscamos replicar lo que hacemos en el laboratorio y trasladarlo a un entorno clínico. Básicamente, es trasladar la neurotecnología al entorno clínico real de aplicación", explicó.

Actualmente, el equipo se encuentra a la espera de pacientes que cumplan con los criterios establecidos para participar del estudio. La evaluación estará dirigida a personas que atravesaron un ACV y se encuentran en etapas agudas o subagudas de recuperación.

El futuro de la neurotecnología desarrollada en la UNL y el Conicet

Antes de avanzar hacia la evaluación clínica, el equipo del IMAL completó las pruebas de coAR.BCI en sujetos sanos, sin patologías. Ahora se encuentra analizando los datos obtenidos para comprobar las hipótesis de investigación y comparar el desempeño del sistema con otras tecnologías de comunicación entre personas y computadoras.

El siguiente desafío será estudiar su funcionamiento con pacientes de Fleni y determinar cómo responden a la herramienta durante el proceso de rehabilitación.

A largo plazo, la intención es que coAR.BCI pueda incorporarse como una herramienta complementaria en los tratamientos de rehabilitación neurológica, con un seguimiento individualizado y una tecnología capaz de adaptarse a la evolución de cada paciente.

"Lo que buscamos es que la tecnología tenga cada vez más capacidad de ser una evolución de un tratamiento con un seguimiento individual. Ojalá en un futuro pueda ser parte de los tratamientos que se llevan a cabo en las clínicas de rehabilitación. Ese es el objetivo a gran escala", concluyó Peterson.

Quién es Victoria Peterson, la científica entrerriana que investiga en Santa Fe

Victoria Peterson es oriunda de Paraná y vive en la ciudad de Santa Fe. Es bioingeniera y orientó su carrera hacia el procesamiento de señales biológicas, la inteligencia artificial y el aprendizaje automático aplicado a la salud.

Realizó sus estudios doctorales con una beca del Conicet en el Instituto de Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional (sinc(i), Conicet -UNL). También desarrolló una estancia posdoctoral en el IMAL y otra en el Brain Modulation Lab del Massachusetts General Hospital, perteneciente a la Escuela de Medicina de Harvard, en Boston, Estados Unidos.

Actualmente se desempeña como investigadora adjunta del Conicet en el IMAL. Sus investigaciones combinan inteligencia artificial y bioingeniería para desarrollar algoritmos capaces de decodificar la actividad cerebral con aplicaciones médicas.

En 2024 recibió el Premio de la Academia Nacional de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales (ANCEFN), destinado a investigadoras menores de 40 años. Además, fue postulada al Premio Princesa de Girona Internacional en la categoría Investigación y quedó preseleccionada para el prestigioso Nature Award – Inspiring Women in Science, en la categoría Logros Científicos.

El desarrollo de coAR.BCI es llevado adelante por un equipo integrado por Victoria Peterson, Solange Gualpa y Catalina María Galván, del IMAL (UNL-CONICET), y María Florencia Coldeira, del Departamento de Ciencias de la Vida y del Comportamiento de la Universidad de San Andrés y del IMAL.