Hay ventajas y desventajas en los enfoques de ambos grupos. Los electrodos implantados, como los que utilizó el equipo de Stanford, registran la actividad de neuronas individuales, lo que tiende a proporcionar información más detallada que un registro de la superficie del cerebro. Pero también son menos estables porque los electrodos implantados se desplazan en el cerebro. Incluso un movimiento de uno o dos milímetros provoca cambios en la actividad registrada. «Es difícil grabar desde las mismas neuronas durante semanas seguidas, y mucho menos meses o años seguidos», dice Slutzky. Y con el tiempo, se forma tejido cicatricial alrededor del sitio de un electrodo implantado, lo que también puede afectar la calidad de una grabación.
Por otro lado, una matriz de superficie captura la actividad cerebral menos detallada pero cubre un área más grande. Las señales que registra son más estables que los picos de neuronas individuales, ya que se derivan de miles de neuronas, dice Slutzky.
Durante la sesión informativa, Willett dijo que la tecnología actual es limitada debido a la cantidad de electrodos que se pueden colocar de forma segura en el cerebro a la vez. «Al igual que una cámara con más píxeles produce una imagen más nítida, el uso de más electrodos nos dará una imagen más clara de lo que sucede en el cerebro», dijo.
Leigh Hochberg, neuróloga del Hospital General de Massachusetts y de la Universidad de Brown que trabajó con el grupo de Stanford, dice que hace 10 años pocas personas habrían imaginado que algún día sería posible decodificar los intentos de habla de una persona simplemente registrando su actividad cerebral. «Quiero poder decirles a mis pacientes con ELA, accidente cerebrovascular del tronco encefálico u otras formas de enfermedad o lesión neurológica, que podemos restaurar su capacidad para comunicarse de manera fácil, intuitiva y rápida», dice Hochberg.
Aunque siguen siendo más lentos que el habla típica, estos nuevos BCI son más rápidos que los sistemas de comunicación aumentativos y alternativos existentes, escribe Betts Peters, logopeda de la Universidad de Ciencias y Salud de Oregón. Estos sistemas requieren que los usuarios escriban o seleccionen mensajes con los dedos o la mirada. «Poder seguir el ritmo de la conversación podría ser un enorme beneficio para muchas personas con problemas de comunicación, ya que les facilitaría la participación plena en todos los aspectos de la vida», dijo a WIRED por correo electrónico.
Todavía existen algunos obstáculos tecnológicos para crear un dispositivo implantable con estas capacidades. Por un lado, Slutsky dice que la tasa de error para ambos grupos sigue siendo bastante alta para el uso diario. En comparación, los sistemas actuales de reconocimiento de voz desarrollados por Microsoft y Google tienen una tasa de error de alrededor del 5 por ciento.
Otro desafío es la longevidad y confiabilidad del dispositivo. Un BCI práctico necesitará registrar señales constantemente durante años y no requerirá una recalibración diaria, afirma Slutsky.
Las BCI también tendrán que ser inalámbricas, sin los engorrosos cables que requieren los sistemas actuales, para que puedan usarse sin que los pacientes tengan que estar conectados a una computadora. Empresas como Neuralink, Synchron y Paradromics están trabajando en sistemas inalámbricos.
«Los resultados ya son increíbles», dice Matt Angle, fundador y director ejecutivo de Paradromics, con sede en Austin, que no participó en los nuevos artículos. «Creo que comenzaremos a ver un rápido progreso hacia un dispositivo médico para los pacientes».