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EL DIARIO digital
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El Tec de Monterrey y el IPN desarrollan una tecnología de neurorrehabilitación no invasiva que combina inteligencia artificial, estimulación eléctrica y robótica para tratar el deterioro motor asociado al envejecimiento y enfermedades como párkinson o alzhéimer.
Con el paso de los años, los movimientos del cuerpo se vuelven más lentos y menos precisos. Esa pérdida de coordinación, que puede derivar en caídas o pérdida de independencia, forma parte del proceso natural de envejecimiento, pero se agrava por enfermedades neurodegenerativas como párkinson o alzhéimer.
Con ese desafío en mente, investigadores del Tecnológico de Monterrey y del Instituto Politécnico Nacional (IPN) desarrollan un sistema de neurorrehabilitación no invasivo que busca reactivar las áreas cerebrales encargadas del movimiento. La iniciativa forma parte de los Binomios de Innovación TEC-IPN, un programa que promueve proyectos científicos conjuntos en América Latina.
"Queremos entender qué ocurre con el rendimiento motor en personas mayores y cómo ayudar a mitigar ese deterioro", explicó el ingeniero biomédico Luis Guillermo Hernández, investigador de la Escuela de Ingeniería y Ciencias del Tec.
El proyecto combina tres tecnologías principales:
Electroencefalografía (EEG): mide la actividad cerebral mediante electrodos en el cuero cabelludo.
Estimulación eléctrica transcraneal (EET): aplica microcorrientes en zonas del cerebro asociadas al movimiento.
Órtesis robótica: un dispositivo para manos y brazos que permite realizar ejercicios guiados.
El paciente utiliza un casco con sensores y una órtesis similar a un joystick. En una pantalla aparecen flechas que indican movimientos simples —arriba, abajo, izquierda, derecha— y, mientras los ejecuta, el sistema analiza su precisión, velocidad y coordinación.
"Si detectamos temblores o lentitud, la inteligencia artificial activa una estimulación cerebral para reforzar las zonas que perdieron actividad", detalló Hernández. La corriente aplicada, de unos 100 milivoltios, estimula la corteza premotora, responsable del inicio del movimiento voluntario. Todo el proceso es seguro y completamente no invasivo.
Un cerebro que se reentrena
La tecnología se basa en la neuroplasticidad, la capacidad del cerebro para reorganizarse y formar nuevas conexiones neuronales. "Aunque las neuronas mueran o se deterioren, el cerebro puede aprender rutas alternativas para ejecutar una función", explicó el investigador.
Gracias a la combinación de inteligencia artificial y estimulación eléctrica, el sistema actúa como un entrenador neuronal que guía al cerebro en tiempo real. La IA interpreta las señales del EEG y ajusta la terapia según el desempeño del paciente.
"El corazón de esta interfaz es la inteligencia artificial. Puede interpretar cuándo una persona está intentando mover su mano y ajustar la terapia al instante, algo que antes era imposible sin intervención humana", agregó Hernández.
Resultados y próximos pasos
El equipo trabajó con 30 adultos mayores de más de 50 años y un grupo control de jóvenes. Detectaron diferencias en la banda beta del cerebro, vinculada al control motor y la concentración. "Los adultos mayores mostraron una activación más lenta en las áreas que inician el movimiento. Nuestro objetivo es identificar biomarcadores neuronales que permitan medir la mejora después de la estimulación", explicó.
El sistema alcanzó un nivel tecnológico TRL 6, es decir, fase de pruebas clínicas. Los siguientes pasos incluyen ampliar el estudio a pacientes con párkinson y probar su aplicación en la rehabilitación de miembros inferiores.
El proyecto cuenta con apoyo del Gobierno de la Ciudad de México, la Secretaría de Educación, Ciencia, Tecnología e Innovación (SECTEI) y la colaboración de TecSalud y el Instituto Nacional de Rehabilitación.
Rehabilitación en casa: el futuro de la terapia
El objetivo final es lograr una versión doméstica del sistema, accesible y fácil de usar, que permita realizar terapias diarias desde el hogar. "El cerebro necesita constancia para reentrenarse. Por eso soñamos con un casco inteligente que el paciente pueda usar con supervisión médica a distancia", señaló Hernández.
La plataforma podría transformarse en una herramienta de apoyo para neurólogos, fisiatras y terapeutas, al permitir monitorear en tiempo real la activación cerebral y los avances del paciente.
"No buscamos reemplazar al cuerpo, sino enseñarle al cerebro a moverse otra vez. Esa es la verdadera innovación: devolverle autonomía a las personas", concluyó Hernández.
