Hispanopedia Wiki
Articulo de referencia

Ingeniería neuronal

La ingeniería neuronal (también conocida como neuroingeniería ) es una disciplina dentro de la ingeniería biomédica que utiliza técnicas de ingeniería para comprender, reparar, ...

Hispanopedia WikiContenido en espanolLectura gratuita

La ingeniería neuronal (también conocida como neuroingeniería ) es una disciplina dentro de la ingeniería biomédica que utiliza técnicas de ingeniería para comprender, reparar, reemplazar o mejorar los sistemas neuronales. Los ingenieros neuronales están especialmente capacitados para resolver problemas de diseño en la interfaz entre el tejido neuronal vivo y las estructuras no vivas. [ 1 ]

Descripción general

El campo de la ingeniería neuronal se nutre de la neurociencia computacional , la neurociencia experimental, la neurología , la ingeniería eléctrica y el procesamiento de señales del tejido neuronal vivo, e incluye elementos de robótica , cibernética , ingeniería informática , ingeniería de tejidos neuronales , ciencia de los materiales y nanotecnología . Entre los objetivos principales del campo se encuentran la restauración y el aumento de la función humana mediante interacciones directas entre el sistema nervioso y dispositivos artificiales , con énfasis en la metodología cuantitativa y las prácticas de ingeniería. Otros objetivos importantes son la mejora de las capacidades de neuroimagen y la interpretación de las anomalías neuronales a través de datos cuantitativos. [ 2 ]

Gran parte de la investigación actual se centra en comprender la codificación y el procesamiento de la información en los sistemas sensoriales y motores , cuantificando cómo se altera este procesamiento en un estado patológico y cómo se puede manipular mediante interacciones con dispositivos artificiales, incluidas las interfaces cerebro-computadora y las neuroprótesis . También se investiga la codificación neuromórfica, que puede restaurar las entradas sensoriales normales en personas amputadas mediante el envío de impulsos eléctricos al cerebro a través de un dispositivo de estimulación nerviosa transcutánea. Además, para comprender mejor la intención muscular, los neuroingenieros utilizan la decodificación miográfica mediante el reconocimiento de patrones a través de la electromiografía. [ 3 ] Otras investigaciones se concentran más en la investigación mediante experimentación, incluido el uso de implantes neuronales conectados con tecnología externa. La neurohidrodinámica es una rama de la ingeniería neuronal que se centra en la hidrodinámica del sistema neurológico. [ 4 ]

Historia

Pez gato eléctrico en color bajorrelieve Mastaba de Ti

Hace miles de años, la medicina tradicional egipcia y romana empleaba métodos de neuromodulación artificial para reparar y potenciar los sistemas nerviosos. Utilizaban las propiedades eléctricas de los animales con fines terapéuticos. Según una interpretación de los frescos de la tumba del arquitecto Ti en Saqqara , los egipcios utilizaban el pez gato del Nilo ( Synodontis batensoda y Malapterurus electricus ) , generador de electricidad, para estimular eléctricamente los tejidos. El primer uso documentado de la estimulación eléctrica para aliviar el dolor data del año 46 d. C., en el Imperio Romano, cuando Scribonius Largus utilizó las propiedades eléctricas del pez torpedo para aliviar los dolores de cabeza. [ 5 ]

Aparatos eléctricos utilizados para detectar señales nerviosas. De Emil du Bois-Reymond, "Investigaciones sobre la electricidad animal" (1848).

El primer uso de aparatos electrocutáneos para tratamiento médico se registró en el Hospital Middlesex de Londres en 1767. [ 6 ] Los orígenes de lo que ahora se llama ingeniería neuronal comienzan con el médico, físico y biólogo italiano del siglo XVIII Luigi Galvani . Galvani, junto con pioneros como el fisiólogo del siglo XIX Emil du Bois-Reymond , descubrió que las señales eléctricas en los nervios y los músculos controlan el movimiento, marcando así la primera comprensión de la naturaleza eléctrica del cerebro. [ 7 ] [ 8 ] En 1800, Alessandro Volta informó a la Royal Society que escuchó un desagradable sonido de ebullición mientras se aplicaba 50 voltios en la cabeza. Este fue el primer experimento sobre estimulación eléctrica del sistema auditivo humano. [ 9 ] En 1924, el fisiólogo y psiquiatra alemán Hans Berger (1873-1941) descubrió la actividad eléctrica del cerebro (llamada ondas cerebrales) y, en particular, el ritmo de la onda alfa . Esto condujo a la invención de la electroencefalografía humana . [ 10 ] [ 11 ]

Desde principios del siglo XX hasta la década de 1940, el campo experimentó una disminución en su prestigio debido a que las afirmaciones de quienes lo integraban no estaban respaldadas por mecanismos ni resultados plausibles. [ 12 ] Sin embargo, en 1956, el campo experimentó un resurgimiento con la creación de los transistores, que por primera vez hicieron posible la estimulación eléctrica desde el interior del cuerpo, a diferencia de todos los métodos anteriores que requerían estimulación externa, la cual era mucho menos precisa y tenía efectos mucho más intensos. El uso de la microelectrónica condujo a décadas de innovaciones en el campo que definirían lo que hoy es la ingeniería neuronal. El implante coclear , el marcapasos cardíaco , los estimuladores del nervio sacro , el estimulador intrarraquídeo y el estimulador epidural de la médula espinal surgieron durante este período, lo que impulsó la ingeniería neuronal a la vanguardia de la medicina en la década de 1990.

Dado que la ingeniería neuronal es un campo relativamente nuevo, la información y la investigación al respecto son comparativamente limitadas, aunque esto está cambiando rápidamente. Las primeras revistas dedicadas específicamente a la ingeniería neuronal, The Journal of Neural Engineering y The Journal of NeuroEngineering and Rehabilitation , comenzaron a publicarse en 2004. El Instituto de Ingenieros Eléctricos y Electrónicos (IEEE) ha organizado conferencias internacionales sobre ingeniería neuronal anualmente desde 2003. [ 13 ] En la conferencia inicial de 2003, una de las ponencias más destacadas fue la de Carol Lucas, entonces directora del programa biomédico de la Fundación Nacional de Ciencias . Su ponencia ofreció una visión general y perspectivas sobre el futuro de la ingeniería neuronal y las iniciativas de neurociencia. Presentó más de 200 artículos que abarcaban una variedad de temas, incluyendo informática neuronal, dinámica del comportamiento e imágenes cerebrales. Este fue el trabajo fundamental para la investigación futura en ingeniería neuronal. Se está produciendo una especialización en este nuevo campo. Por ejemplo, en 2024 se identificó una nueva rama del campo, introduciendo la noción del modo neurocognitivo madre-feto. [ 14 ] [ 15 ]

Fundamentos

Los principios fundamentales de la neuroingeniería giran en torno a la comprensión de la interacción entre neuronas, redes neuronales y las funciones del sistema nervioso para crear modelos medibles que faciliten la creación de dispositivos capaces de interpretar y controlar señales para generar respuestas significativas. El enfoque principal del progreso en este campo radica en la construcción de modelos teóricos que imiten sistemas biológicos completos o sus componentes funcionales presentes en la naturaleza. [ 16 ] El objetivo central de esta fase de avance tecnológico es la integración de maquinaria con el sistema nervioso, lo que permite la monitorización y modulación de la actividad neuronal. [ 17 ] .

Neurociencia

Uno de los principales objetivos de la ingeniería neuronal es comprender el funcionamiento del sistema nervioso. Los mensajes que el cuerpo utiliza para influir en los pensamientos, los sentidos y los movimientos se transmiten mediante impulsos nerviosos a través del tejido cerebral hacia el resto del cuerpo. Las neuronas son las unidades funcionales básicas del sistema nervioso; son células altamente especializadas capaces de enviar señales que controlan funciones complejas y básicas, esenciales para la supervivencia y la calidad de vida. Las neuronas poseen propiedades electroquímicas especiales que les permiten procesar información y transmitirla a otras células.

La actividad neuronal depende del potencial de membrana neuronal y de los cambios que ocurren a lo largo y a través de él. Un voltaje constante, conocido como potencial de membrana , se mantiene normalmente mediante ciertas concentraciones de iones específicos a través de las membranas neuronales. Las alteraciones o variaciones en este voltaje crean un desequilibrio, o polarización, a través de la membrana. La despolarización de la membrana más allá de su potencial umbral genera un potencial de acción, que es la principal fuente de transmisión de señales, conocida como neurotransmisión del sistema nervioso. Un potencial de acción da como resultado una cascada de flujo de iones a lo largo y a través de la membrana axonal, creando una secuencia de impulsos de voltaje o "señal eléctrica" ​​efectiva que puede transmitir cambios eléctricos adicionales a otras células. Las señales pueden generarse mediante estímulos eléctricos, químicos, magnéticos, ópticos y de otro tipo que influyen en el flujo de cargas y, por lo tanto, en los niveles de voltaje a través de las membranas neuronales. [ 18 ]

Las actividades neuronales presinápticas y postsinápticas producen oscilaciones que tienen una doble función en las redes cerebrales: las oscilaciones neuronales se ven influenciadas por las entradas de potenciales de acción y, a su vez, afectan la sincronización de las salidas de potenciales de acción. [ 19 ] Por lo tanto, las neuronas son tanto generadoras como receptoras de campos electromagnéticos. Esto significa que las neuronas interactúan con las oscilaciones de otras neuronas y, por consiguiente, pueden modificar sus oscilaciones al interactuar con otros campos electromagnéticos. El impacto artificial de la corriente eléctrica y los campos magnéticos puede alterar la actividad cerebral. [ 20 ] [ 21 ]

Ingeniería

El segundo objetivo principal de la ingeniería neuronal es desarrollar herramientas tecnológicas que puedan usarse para comprender e interactuar con sistemas neuronales complejos. Los métodos para estudiar y generar señales químicas, eléctricas, magnéticas y ópticas, responsables de los potenciales de campo extracelulares y la transmisión sináptica en el tejido neuronal, ayudan a los investigadores en la modulación de la actividad del sistema neuronal. Para comprender las propiedades de la actividad del sistema neuronal, los ingenieros utilizan técnicas de procesamiento de señales y modelado computacional. [ 22 ] Para procesar estas señales, los ingenieros neuronales deben traducir los voltajes a través de las membranas neuronales en información correspondiente, un proceso conocido como decodificación neuronal . El campo correspondiente de la codificación neuronal estudia cómo el cerebro codifica pensamientos, entradas y salidas en forma de generadores centrales de patrones (GCP), vectores de movimiento, el modelo interno cerebeloso y mapas somatotópicos para comprender el movimiento y los fenómenos sensoriales. La decodificación de estas señales en el ámbito de la neurociencia es el proceso por el cual las neuronas comprenden los voltajes que se les han transmitido. Las transformaciones implican los mecanismos por los cuales las señales de cierta forma se interpretan y luego se traducen a otra forma. Los ingenieros buscan modelar matemáticamente estas transformaciones. [ 22 ]

Se utilizan diversos métodos para registrar señales neuronales, generalmente voltaje o concentración de calcio. Los métodos invasivos pueden ser intracelulares o extracelulares. Los métodos extracelulares incluyen registros de unidades individuales, potenciales de campo extracelulares y amperometría; más recientemente, se han utilizado matrices de multielectrodos para registrar y simular señales. Los métodos intracelulares incluyen métodos basados ​​en electrodos y métodos ópticos. Los métodos basados ​​en electrodos incluyen el registro con microelectrodos afilados, la técnica de patch clamp y algunas variaciones de estos métodos a nanoescala. Los métodos ópticos incluyen la estimulación optogenética , que puede activar o inhibir una neurona, y el registro óptico , generalmente imágenes de calcio o voltaje, que monitorizan los cambios en el voltaje de la membrana. [ 23 ]

El sistema nervioso puede ser monitorizado y afectado de forma externa y no invasiva, lo que constituye la base del campo de la neuromodulación , como se muestra a continuación.

Alcance

Neuromecánica

La neuromecánica es el acoplamiento de la neurobiología, la biomecánica, la sensación y la percepción, y la robótica. [ 24 ] Los investigadores están utilizando técnicas y modelos avanzados para estudiar las propiedades mecánicas de los tejidos neurales y sus efectos en la capacidad de los tejidos para resistir y generar fuerza y ​​movimientos, así como su vulnerabilidad a la carga traumática. [ 25 ] Esta área de investigación se centra en traducir las transformaciones de información entre los sistemas neuromuscular y esquelético para desarrollar funciones y reglas que rijan el funcionamiento y la organización de estos sistemas. [ 26 ] La neuromecánica se puede simular conectando modelos computacionales de circuitos neurales a modelos de cuerpos animales situados en mundos físicos virtuales. [ 24 ] El análisis experimental de la biomecánica, incluyendo la cinemática y la dinámica de los movimientos, el proceso y los patrones de retroalimentación motora y sensorial durante los procesos de movimiento, y el circuito y la organización sináptica del cerebro responsable del control motor, se están investigando actualmente para comprender la complejidad del movimiento animal. El estudio de la neuromecánica tiene como objetivo mejorar los tratamientos para problemas de salud fisiológicos, lo que incluye la optimización del diseño de prótesis, la restauración del movimiento después de una lesión y el diseño y control de robots móviles.

Por ejemplo, el laboratorio de Michelle LaPlaca en Georgia Tech participa en el estudio del estiramiento mecánico de cultivos celulares, la deformación por cizallamiento de cultivos celulares planares y la deformación por cizallamiento de matrices tridimensionales que contienen células. La comprensión de estos procesos se complementa con el desarrollo de modelos funcionales capaces de caracterizar estos sistemas en condiciones de bucle cerrado con parámetros definidos específicamente. Al estudiar estructuras en hidrogeles tridimensionales, los investigadores pueden identificar nuevos modelos de propiedades mecánicas de las células nerviosas. Por ejemplo, LaPlaca et al. desarrollaron un nuevo modelo que muestra que la tensión puede influir en el cultivo celular. [ 27 ]

Neuromodulación

La neuromodulación en medicina (también conocida como neuroterapia ) tiene como objetivo tratar enfermedades o lesiones mediante el uso de tecnologías de dispositivos médicos no invasivos que potencian o suprimen la actividad del sistema nervioso con la administración de agentes farmacéuticos, señales eléctricas u otras formas de estímulo energético para restablecer la funcionalidad disminuida debido a que regiones del cerebro se encuentran dañadas. Se utilizan comúnmente diferentes modalidades para influir en la función neuronal. Las más comunes son los campos eléctricos y magnéticos aplicados externamente. [ 20 ] [ 21 ] Otros dominios se utilizan con menos frecuencia: terapia de luz , fotobiomodulación , neuroestimulación intelectual fotónica acústica (APIN) y estimulaciones sonoras de baja frecuencia, incluyendo la terapia vibroacústica y la estimulación auditiva rítmica . Algunas interacciones madre-feto también pueden entrar en el ámbito de la neuromodulación. [ 15 ] Una revisión de la literatura científica de 2024 identifica hipótesis sobre la etiología de diferentes técnicas de neuromodulación no invasivas. [ 28 ]

Los investigadores en este campo se enfrentan al desafío de vincular los avances en la comprensión de las señales neuronales con los avances en las tecnologías que administran y analizan estas señales con mayor sensibilidad, biocompatibilidad y viabilidad en esquemas de bucles cerrados en el cerebro, de manera que se puedan crear nuevos tratamientos y aplicaciones clínicas para tratar a quienes padecen daño neuronal de diversos tipos. [ 29 ] Los dispositivos neuromoduladores se han aplicado para mejorar la disfunción del sistema nervioso relacionada con la enfermedad de Parkinson, la distonía, el temblor, el síndrome de Tourette, el dolor crónico, el trastorno obsesivo-compulsivo (TOC), la depresión grave y (eventualmente) la epilepsia. [ 29 ] La estimulación cerebral profunda es especialmente eficaz en el tratamiento de trastornos del movimiento como la enfermedad de Parkinson con estimulación de alta frecuencia del tejido neural para suprimir los temblores (Lega et al. 2011). La neuromodulación es atractiva como tratamiento para diversos defectos porque se centra en tratar solo regiones muy específicas del cerebro, a diferencia de los tratamientos sistémicos (como los fármacos) que pueden tener efectos secundarios en el cuerpo.

La neuromodulación generalmente se refiere a los intentos de influir en el cerebro con fuentes externas al cuerpo. Sin embargo, este campo está estrechamente relacionado con el de los implantes neuronales, como las matrices de microelectrodos que pueden estimular y registrar la función cerebral, y con mejoras posteriores que buscan convertirse en dispositivos de administración ajustables y sensibles para fármacos y otros estímulos. [ 30 ] A menudo se considera una alternativa a la terapia farmacológica a largo plazo para el tratamiento de afecciones crónicas o de larga duración. El tipo más común es la estimulación de la médula espinal, donde se aplica corriente eléctrica a través de la columna dorsal de la médula espinal, lo que provoca un cambio en el potencial de acción a través de las membranas en el espacio epidural. [ 31 ] Inicialmente, esto se utilizaba exclusivamente junto con la teoría del control de la compuerta, pero más recientemente los investigadores han propuesto varios mecanismos potenciales alternativos. Este tipo de tratamiento es más útil para quienes padecen dolor neuropático crónico y han agotado otras opciones, ya que no cura el dolor, sino que busca minimizarlo. También se utiliza únicamente para el tratamiento de aquellos cuyo nivel de dolor supera regularmente el 5 en una escala del 1 al 10, debido a la naturaleza extremadamente invasiva del procedimiento y sus efectos limitantes en futuros procedimientos médicos. La variación en la terapia radica en la variación de las formas de onda, con la opción de sentir o no una sensación de hormigueo. [ 32 ]

Regeneración y reparación neuronal

La ingeniería neuronal y la rehabilitación aplican la neurociencia y la ingeniería para encontrar soluciones clínicas a los problemas causados ​​por el daño o la disfunción nerviosa. La ingeniería aplicada a la neuroregeneración se centra en el diseño de dispositivos y materiales que facilitan el crecimiento de neuronas para aplicaciones específicas, como la regeneración de lesiones de nervios periféricos, la regeneración del tejido de la médula espinal en casos de lesión medular [ 33 ] y la regeneración del tejido retiniano. La ingeniería genética [ 34 ] y la ingeniería de tejidos son áreas que desarrollan andamios para que la médula espinal se regenere, lo que ayuda a tratar problemas neurológicos [ 35 ] .

En los casos en que el sistema nervioso no se puede reparar ni regenerar, se pueden utilizar prótesis neuronales para reemplazar las funciones que faltan.

Investigación y aplicaciones

La investigación centrada en la ingeniería neuronal utiliza dispositivos para estudiar cómo funciona y cómo falla el sistema nervioso. [ 36 ]

Imágenes neuronales

Las técnicas de neuroimagen se utilizan para investigar la actividad de las redes neuronales, así como la estructura y función del cerebro. La imagen a macroescala registra la actividad de regiones cerebrales, donde una región suele tener un tamaño de milímetros y contiene millones de neuronas. Esto se puede realizar en cerebros más grandes, incluidos los humanos. Las tecnologías de neuroimagen a macroescala incluyen la resonancia magnética funcional (RMf), la resonancia magnética (RM), la tomografía por emisión de positrones (PET) y la tomografía axial computarizada (TAC). Los estudios de neuroimagen funcional se centran en qué áreas del cerebro realizan tareas específicas. La RMf mide la actividad hemodinámica, que está estrechamente relacionada con la actividad neuronal. Se utiliza para mapear las respuestas metabólicas en regiones específicas del cerebro a una tarea o estímulo determinado. Actualmente, se están mejorando y utilizando escáneres PET, TAC y electroencefalografía (EEG) para fines similares. [ 29 ]

En cambio, la imagen a microescala registra la actividad de neuronas individuales. Esto solo se puede realizar en volúmenes mucho más pequeños, y es necesario exponer el cerebro (como cuando se emplea esta técnica en moscas de la fruta ) o utilizar un organismo transparente (como una larva de pez cebra ). Las tecnologías de neuroimagen a microescala incluyen la obtención de imágenes de calcio y colorantes sensibles al voltaje , incluidos indicadores de voltaje codificados genéticamente .

Redes neuronales

Los científicos pueden utilizar observaciones experimentales de sistemas neuronales, así como modelos teóricos y computacionales de estos sistemas, para crear redes neuronales con la esperanza de modelar los sistemas neuronales de la manera más realista posible. Un enfoque utiliza la red neuronal observada (el conectoma ) e intenta predecir la activación y el comportamiento detallados del sistema nervioso en respuesta a un estímulo. [ 37 ]

Las redes neuronales artificiales también pueden utilizarse para análisis que ayuden a comprender o diseñar dispositivos neurotecnológicos , incluso si la red neuronal no se basa en el sistema nervioso biológico. Estas redes pueden construirse y entrenarse a partir de modelos teóricos y computacionales , y utilizarse para ajustar o predecir ecuaciones derivadas teóricamente o resultados experimentales del comportamiento observado de sistemas neuronales. Dichos modelos pueden calcular o representar una amplia variedad de fenómenos, como la dinámica de la concentración de iones, la cinética de canales , la transmisión sináptica , el procesamiento de neuronas individuales, el metabolismo del oxígeno o la aplicación de la teoría de sistemas dinámicos .

Interfaces neuronales

Las interfaces neuronales son un elemento fundamental para el estudio de los sistemas neuronales y para mejorar o reemplazar la función neuronal mediante dispositivos diseñados. El objetivo es desarrollar dispositivos que puedan recopilar selectivamente, a partir de circuitos neuronales, información sobre la actividad del sistema nervioso y estimular regiones específicas del tejido neuronal para restaurar su función o sensibilidad. [ 38 ] Se utilizan comúnmente matrices de microelectrodos y sus variantes más recientes, como neuropíxeles o neuralink , que pueden emplearse para estudiar, e incluso controlar, redes neuronales. Alternativamente, las interfaces neuronales ópticas implican registros ópticos y control mediante optogenética , lo que permite sensibilizar ciertas células cerebrales a la luz para modular su actividad. Posteriormente, se pueden implantar fibras ópticas en el cerebro para estimular o silenciar neuronas específicas mediante luz, así como registrar la actividad fotónica —un indicador de la actividad neuronal— en lugar de utilizar electrodos.

Debido a que los implantes neuronales se encuentran dentro del cuerpo, los materiales con los que están hechos y sus efectos a largo plazo están bajo constante escrutinio. Un enfoque consiste en lograr que los materiales utilizados para estos dispositivos coincidan con las propiedades mecánicas del tejido neuronal en el que se colocan. La interfaz neuronal implica la regeneración temporal de andamios de biomateriales o electrodos crónicos y debe gestionar la respuesta del cuerpo a los materiales extraños . [ 39 ] Algunas investigaciones sugieren que los recubrimientos biohíbridos son la mejor manera de garantizar la protección del cuerpo y que las señales eléctricas son la mejor manera de recibir impulsos. Sin embargo, casi todas estas tecnologías utilizan metales nobles como material de electrodo, por lo que el aspecto metálico sigue presente, a pesar de los intentos por hacerlo más biocompatible. También existen muchas posibilidades de error y fallas de material debido al tamaño muy pequeño de los implantes y la severidad del entorno interno del cuerpo humano. Problemas como el agrietamiento, la corrosión, la delaminación y la disolución comprometen la longevidad y la eficacia de estos productos, aumentando considerablemente el potencial de efectos negativos a largo plazo. Algunos de estos posibles efectos a largo plazo son inflamación crónica, daño tisular y neurotoxicidad si los materiales dentro de los implantes se filtran al cuerpo. [ 40 ]

Interfaces cerebro-computadora

Las interfaces cerebro-computadora (ICC) buscan comunicarse directamente con el sistema nervioso humano para monitorear y estimular los circuitos neuronales, así como diagnosticar y tratar la disfunción neurológica intrínseca.

Las interfaces cerebro-computadora (BCI) comenzaron como una interfaz simple entre el cerebro y la computadora que permitía a los pacientes con discapacidad tener una línea de comunicación directa. Posteriormente, evolucionaron y se popularizaron los sistemas BCI de circuito cerrado, que ampliaban no solo la comunicación directa, sino también la restauración de funciones humanas perdidas. Las BCI se convirtieron en una herramienta para recuperar vías neuronales dañadas, en lugar de simplemente proteger las ya existentes. Ahora, con el rápido crecimiento de la IA, las BCI se han convertido en una vía para la inteligencia colaborativa, donde la inteligencia humana se combina con la inteligencia artificial para practicar funciones cerebrales superiores, como la toma de decisiones y la resolución de problemas. Este sistema híbrido puede reparar deficiencias cognitivas en el ámbito médico y, en general, puede aumentar las capacidades del cerebro humano. [ 41 ]

Sin embargo, existen preocupaciones éticas respecto a las implicaciones de integrar la IA con las interfaces cerebro-computadora (ICC). Las ICC, originalmente diseñadas para el avance médico, se están aplicando ahora en el entretenimiento, la defensa, el marketing y otros campos. Esta amplia aplicación de un dispositivo médico que antes era de nicho, especialmente al combinarse con los nuevos desarrollos de IA, ha llevado a varios miembros de la comunidad científica a plantear inquietudes sobre cuestiones éticas relacionadas con la autonomía humana, la privacidad de los datos, la responsabilidad legal por acciones basadas en ICC y la accesibilidad a esta tecnología desde una perspectiva de justicia social. Las cuestiones de autonomía se relacionan con la separación de las capacidades de toma de decisiones humanas de las de una ICC y el problema de que las personas asuman la responsabilidad de sus propios actos, en lugar de culpar a la ICC, en escenarios legales. A medida que estos sistemas se adoptan de forma más generalizada, pueden aislar a las personas con discapacidad que optan por no utilizarlos y generar resentimiento hacia quienes no deciden dar ese paso adelante con la tecnología. Existen serias preocupaciones sobre la seguridad de los datos cerebrales y la posibilidad de que el acceso no autorizado a estos datos se utilice con fines maliciosos. Esto plantea problemas con la confidencialidad dentro del sistema médico y la forma en que se rastrean y almacenan los datos cerebrales. [ 42 ]

Microsistemas

Se pueden desarrollar microsistemas neuronales para interpretar y transmitir señales eléctricas, químicas, magnéticas y ópticas al tejido neuronal. Estos sistemas pueden detectar variaciones en el potencial de membrana y medir propiedades eléctricas como la población, la amplitud o la frecuencia de los potenciales de acción mediante electrodos, o mediante la evaluación de concentraciones químicas, la intensidad de la luz fluorescente o el potencial del campo magnético. El objetivo de estos sistemas es transmitir señales que influyan en el potencial del tejido neuronal y, por lo tanto, estimulen el tejido cerebral para generar la respuesta deseada. [ 18 ]

matrices de microelectrodos

Los conjuntos de microelectrodos son herramientas específicas que se utilizan para detectar los cambios bruscos de voltaje en el entorno extracelular que se producen durante la propagación de un potencial de acción a lo largo de un axón. Mark Allen y LaPlaca han microfabricado electrodos 3D a partir de materiales biocompatibles , como los polímeros SU-8 y SLA , lo que ha permitido el desarrollo de sistemas de microelectrodos in vitro e in vivo con características de alta adaptabilidad y flexibilidad para minimizar el daño tisular.

Prótesis neuronales

Las neuroprótesis son dispositivos capaces de complementar o reemplazar funciones faltantes del sistema nervioso mediante su estimulación y el registro de su actividad. Los electrodos que miden la actividad neuronal pueden integrarse en las prótesis y enviarles señales para que realicen la función prevista. Los ingenieros que investigan estos dispositivos tienen la responsabilidad de proporcionar una interfaz artificial segura y permanente con el tejido neuronal.

Las prótesis sensoriales utilizan sensores artificiales para reemplazar la información neuronal que podría faltar en fuentes biológicas. [ 18 ] Quizás la más exitosa de estas prótesis sensoriales sea el implante coclear , que ha restaurado la capacidad de oír a las personas sordas. Una prótesis visual para restaurar la visión en personas ciegas aún se encuentra en etapas elementales de desarrollo. Las prótesis sensoriales proporcionan retroalimentación sensorial al transformar los estímulos mecánicos de la periferia en información codificada accesible al sistema nervioso. [ 43 ]

Las prótesis motoras son dispositivos que utilizan la estimulación eléctrica del sistema neuromuscular biológico para sustituir los mecanismos de control del cerebro o la médula espinal. Se pueden diseñar prótesis inteligentes para reemplazar extremidades faltantes; estas se controlan mediante señales neuronales trasplantando nervios del muñón de una persona amputada a los músculos. Los electrodos colocados en la piel interpretan las señales y controlan la prótesis. Estas prótesis han tenido mucho éxito. La estimulación eléctrica funcional (FES) es un sistema destinado a restaurar procesos motores como los necesarios para mantenerse de pie, caminar y ejercer fuerza de agarre. [ 29 ]

Neurorrobótica

La neurorrobótica es el estudio de cómo los sistemas neuronales pueden ser incorporados y los movimientos emulados en máquinas mecánicas. Los neurorobots se utilizan típicamente para estudiar el control motor y la locomoción, el aprendizaje y la selección de memoria, y los sistemas de valores y la selección de acciones. Al estudiar los neurorobots en entornos del mundo real, se pueden observar y evaluar más fácilmente para describir las heurísticas de la función del robot en términos de sus sistemas neuronales integrados y las reacciones de estos sistemas a su entorno. [ 44 ] Por ejemplo, utilizando un modelo computacional de la dinámica de la onda-espiga epiléptica, ya se ha demostrado la eficacia de un método para simular la atenuación de las convulsiones a través de un protocolo pseudoespectral. El modelo computacional emula la conectividad cerebral utilizando una resonancia magnética de un paciente con epilepsia generalizada idiopática. El método fue capaz de generar estímulos que disminuyeron las convulsiones.

Regeneración y reparación del tejido neural

La regeneración del tejido neural, o neuroregeneración , busca restaurar la función de las neuronas dañadas, desde lesiones menores hasta pérdidas mayores como las causadas por traumatismos craneoencefálicos. La restauración funcional de los nervios dañados implica el restablecimiento de una vía continua para la regeneración de los axones hasta el sitio de inervación. Las lesiones de los nervios periféricos, las lesiones de la médula espinal, los traumatismos craneoencefálicos o las enfermedades neurodegenerativas presentan desafíos significativos para la regeneración de los haces axonales. [ 45 ] El cambio en la arquitectura física inducido por la lesión conduce a un retraso en el crecimiento y a la pérdida de la regulación. Se han logrado avances significativos en nanotecnologías, nuevos biomateriales y terapias basadas en células, pero los resultados hasta la fecha son insuficientes para reparar el tejido neural después del daño. Por lo tanto, la ingeniería de tejidos intenta lograr una combinación de biomateriales junto con células y moléculas bioactivas para imitar el entorno y regenerar, al tiempo que apoya la reparación de tejido nuevo. [ 45 ]

Tratamiento quirúrgico

La sutura quirúrgica término-terminal de los extremos nerviosos dañados puede reparar pequeños espacios con injertos nerviosos autólogos . Para lesiones más grandes, se puede utilizar un injerto nervioso autólogo extraído de otra zona del cuerpo, aunque este proceso es laborioso, costoso y requiere dos cirugías. [ 36 ] El tratamiento clínico para el sistema nervioso central (SNC) es limitado y se centra principalmente en reducir el daño colateral causado por fragmentos óseos cerca del lugar de la lesión o inflamación. Una vez que disminuye la inflamación alrededor de la lesión, los pacientes se someten a rehabilitación para que los nervios restantes puedan entrenarse para compensar la falta de función nerviosa en los nervios lesionados. Actualmente no existe ningún tratamiento quirúrgico para restaurar la función nerviosa de los nervios del SNC que han sido dañados.

Estrategias de ingeniería para la reparación

Las estrategias de ingeniería para la reparación de lesiones de la médula espinal se centran en crear un entorno favorable para la regeneración nerviosa. Hasta ahora, solo se ha podido tratar clínicamente el daño a los nervios del sistema nervioso periférico (SNP), pero los avances en la investigación de técnicas genéticas y biomateriales demuestran el potencial de regeneración de los nervios de la médula espinal (ME) en entornos adecuados.

Debido a la limitada capacidad del cuerpo para regenerar haces axonales, los científicos de ingeniería neural desarrollan diferentes estrategias biomiméticas que pueden proporcionar una conexión a través de la lesión mientras generan señales morfológicas, químicas y biológicas óptimas para la recuperación del tejido nervioso. La ingeniería de tejido neural defiende los soportes de biomateriales externos, con células y moléculas bioactivas para superar un entorno inhibidor y reparar con éxito el sistema nervioso. La idea es desarrollar materiales con dimensiones, morfología y características determinadas como dispositivos implantables o biomateriales. El objetivo es obtener estructuras biocompatibles integradas en el tejido circundante que puedan ser invadidas o reemplazadas por células nativas para recuperar la funcionalidad perdida. [ 45 ] Los biomateriales tienen un origen natural y una naturaleza idéntica o muy similar al tejido que se va a restaurar: colágeno, gelatina, ácido hialurónico, alginato y quitosano. [ 45 ] Si bien los biomateriales sintéticos, como la policaprolactona, el ácido poli-L-láctico, el poli-D, el ácido l-láctico-co-glicólico y los polímeros conductores, son un enfoque común en la reparación del tejido neural, presentan ciertas limitaciones. Estas incluyen una bioactividad reducida, que puede aumentar el riesgo de rechazo después de la implantación. [ 45 ]

Por ejemplo, investigadores como LaPlaca buscan contribuir a la búsqueda de tratamientos para la reparación y regeneración tras lesiones cerebrales y medulares traumáticas mediante la aplicación de estrategias de ingeniería de tejidos. LaPlaca investiga métodos que combinan células madre neurales con un andamio de proteína de matriz extracelular para su administración mínimamente invasiva en las lesiones de forma irregular que se forman tras un traumatismo. Mediante el estudio de las células madre neurales in vitro, la exploración de fuentes celulares alternativas, el diseño de nuevos biopolímeros que podrían utilizarse en un andamio y la investigación de trasplantes de constructos celulares o tisulares in vivo en modelos de lesiones cerebrales y medulares traumáticas, el laboratorio de LaPlaca pretende identificar las estrategias óptimas para la regeneración nerviosa tras la lesión.

Injertos

Las ventajas de los injertos de tejido autólogo son que provienen de materiales naturales con alta probabilidad de biocompatibilidad, que proporcionan soporte estructural a los nervios y favorecen la adhesión y migración celular. [ 36 ] Los tejidos no autólogos, los injertos acelulares y los materiales basados ​​en matriz extracelular son opciones que también pueden proporcionar un andamiaje ideal para la regeneración nerviosa . Algunos provienen de tejidos alogénicos o xenogénicos que deben combinarse con inmunosupresores , mientras que otros incluyen injertos de submucosa de intestino delgado y tejido amniótico. Los materiales sintéticos son opciones atractivas porque sus propiedades físicas y químicas generalmente se pueden controlar. Un desafío que persiste con los materiales sintéticos es la biocompatibilidad . Se ha demostrado que las estructuras basadas en metilcelulosa son una opción biocompatible que cumple este propósito. [ 46 ] AxoGen utiliza la tecnología de injerto celular AVANCE para imitar un nervio humano. Se ha demostrado que logra una recuperación significativa en el 87 por ciento de los pacientes con lesiones de nervios periféricos. [ 47 ]

Canales de guía nerviosa

Los canales de guía nerviosa, como parte de los conductos de guía nerviosa , son estrategias innovadoras que se centran en defectos más grandes y que proporcionan conductos para los axones en crecimiento, dirigiendo el crecimiento y reduciendo la inhibición del crecimiento causada por el tejido cicatricial. Los canales de guía nerviosa deben poder formarse fácilmente en un conducto con las dimensiones deseadas, ser esterilizables, resistentes al desgarro y fáciles de manipular y suturar. [ 36 ] Idealmente, se degradarían con el tiempo a medida que se regenera el nervio, serían flexibles, semipermeables, mantendrían su forma y tendrían una pared interna lisa que imita la de un nervio real.

Terapias biomoleculares

Se necesitan sistemas de administración altamente controlados para promover la regeneración neuronal . Los factores neurotróficos pueden influir en el desarrollo, la supervivencia, el crecimiento y la ramificación. Las neurotrofinas incluyen el factor de crecimiento nervioso (NGF), el factor neurotrófico derivado del cerebro (BDNF), la neurotrofina-3 (NT-3) y la neurotrofina-4/5 (NT-4/5). Otros factores son el factor neurotrófico ciliar (CNTF), el factor de crecimiento derivado de la línea celular glial (GDNF) y el factor de crecimiento de fibroblastos ácido y básico (aFGF, bFGF), que promueven una variedad de respuestas neuronales. [ 36 ] También se ha demostrado que la fibronectina apoya la regeneración nerviosa después de una lesión cerebral traumática en ratas. [ 48 ] Se busca la regeneración de nervios mediante la regulación positiva de genes asociados a la regeneración (RAG), componentes del citoesqueleto neuronal y factores antiapoptóticos para futuras terapias. Los RAG incluyen GAP-43 y Cap-23, moléculas de adhesión como la familia L1 , NCAM y N-cadherina . También existe la posibilidad de bloquear biomoléculas inhibidoras en el sistema nervioso central debido a la cicatrización glial. Actualmente se están estudiando como tratamientos la condroitinasa ABC, el bloqueo de NgR y la ADP-ribosa. [ 36 ]

Técnicas de entrega

Los dispositivos de administración deben ser biocompatibles y estables in vivo. Algunos ejemplos incluyen bombas osmóticas, reservorios de silicona, matrices poliméricas y microesferas. También se han estudiado técnicas de terapia génica para proporcionar una producción a largo plazo de factores de crecimiento, que podrían administrarse con vectores virales o no virales, como lipoplejos. Las células también son vehículos de administración eficaces para componentes de la matriz extracelular (MEC), factores neurotróficos y moléculas de adhesión celular. Las células envolventes olfativas (CEO) y las células madre, así como las células modificadas genéticamente, se han utilizado como trasplantes para favorecer la regeneración nerviosa. [ 27 ] [ 36 ] [ 48 ]

Terapias avanzadas

Las terapias avanzadas combinan canales de guía complejos y múltiples estímulos que se centran en estructuras internas que imitan la arquitectura nerviosa, conteniendo matrices internas de fibras o canales alineados longitudinalmente. La fabricación de estas estructuras puede emplear diversas tecnologías: alineación de fibras de polímero magnético, moldeo por inyección, separación de fases, fabricación de forma libre sólida e impresión de polímeros por inyección de tinta. [ 36 ]

Mejora neuronal

El aumento de los sistemas neuronales humanos, o la mejora humana mediante técnicas de ingeniería, es otra posible aplicación de la ingeniería neuronal. Se ha demostrado que la estimulación cerebral profunda mejora la capacidad de recordar, como lo han observado pacientes que actualmente reciben este tratamiento para trastornos neurológicos. Se postula que las técnicas de estimulación cerebral pueden moldear emociones y personalidades, así como aumentar la motivación, reducir las inhibiciones, etc., según lo solicite el individuo. Las cuestiones éticas relacionadas con este tipo de mejora humana representan un nuevo conjunto de preguntas que los ingenieros neuronales deben abordar a medida que avanzan estos estudios. [ 29 ]

La investigación sobre la neuroestimulación natural también respalda los avances en este tema. La noción se refiere a una emulación en el tratamiento neurológico de los procesos naturales que ocurren durante el embarazo. El concepto de neuroestimulación natural fue introducido por primera vez por Igor Val Danilov y sus colegas en universidades letonas, quienes proporcionaron evidencia del efecto terapéutico del impacto complejo de campos electromagnéticos y ondas acústicas junto con la carga cognitiva, escalada en base a los parámetros de la interacción física entre la madre y el feto. [ 28 ] [ 49 ] [ 50 ] [ 51 ] [ 52 ] Esta investigación concluye que el desarrollo adecuado del sistema nervioso en un niño durante la gestación se facilita por las interacciones físicas entre la madre y el feto, con el corazón de la madre jugando un papel central. De hecho, el entorno del feto incluye tanto interacciones fisicoquímicas con el cuerpo de la madre como sonidos del entorno de la madre que pueden llegar al sistema auditivo del feto. [ 28 ] La hipótesis de la neuroestimulación natural afirma que los procesos fisiológicos maternos y su ecología son factores fundamentales en el desarrollo saludable del sistema nervioso del feto. [ 28 ] Las fuerzas físicas más poderosas son el campo electromagnético pulsado de baja frecuencia y la compleja onda acústica del corazón materno. Dado que el campo electromagnético pulsado de baja frecuencia del corazón materno y su compleja onda acústica contribuyen al desarrollo de un sistema nervioso equilibrado en los fetos durante el embarazo, los parámetros escalados de estas fuerzas naturales pueden tratar sistemas nerviosos lesionados en adultos, provenientes de fuentes externas, como parte de su entorno. [ 28 ]

Véase también

Referencias

  1. ↑ Hetling, JR (15 de septiembre de 2008). "Comentario sobre '¿Qué es la ingeniería neuronal?'"". Journal of Neural Engineering . 5 (3): 360– 361. doi : 10.1088/1741-2560/5/3/N01 . PMID 18756032 . 
  2. ↑ Balas, Valentina Emilia; Solanki, Vijender Kumar; Kumar, Raghvendra; Khari, Manju, eds. (2020). Manual de enfoques de ciencia de datos para ingeniería biomédica . doi : 10.1016/c2018-0-01797-1 . ISBN 978-0-12-818318-2.
  3. ↑ "Proyectos – Laboratorio de Neuroingeniería e Instrumentación Biomédica" . Consultado el 26 de septiembre de 2025 .
  4. ↑ Linninger, Andreas A.; Tangen, Kevin; Hsu, Chih-Yang; Frim, David (2016). "Mecánica del líquido cefalorraquídeo y su acoplamiento con la dinámica cerebrovascular". Annual Review of Fluid Mechanics . 48 : 219–257 . Bibcode : 2016AnRFM..48..219L . doi : 10.1146/annurev-fluid-122414-034321 .
  5. ↑ Jensen, Jack E.; Conn, Richard R.; Hazelrigg, Gary; Hewett, John E. (enero de 1985). "El uso de estimulación neural transcutánea y pruebas isocinéticas en cirugía artroscópica de rodilla". The American Journal of Sports Medicine . 13 (1): 27– 33. doi : 10.1177/036354658501300105 . PMID 3872082 . 
  6. ↑ Steavenson William Edward (1892). "Electricidad médica". Filadelfia: P. Blakiston, Son & Company. pág. 86. Recuperado el 24 de agosto de 2025 de https://archive.org/details/medicalelectric00steagoog/page/n107/mode/1up
  7. ↑ Piccolino, M. (15 de julio de 1998). "Electricidad animal y el nacimiento de la electrofisiología: el legado de Luigi Galvani". Brain Research Bulletin . 46 (5): 381– 407. doi : 10.1016/s0361-9230(98)00026-4 . ISSN 0361-9230 . PMID 9739001 .  
  8. ↑ Finkelstein, Gabriel Ward (2013). Emil du Bois-Reymond: neurociencia, yo y sociedad en la Alemania del siglo XIX . Transformaciones. Cambridge (Massachusetts): MIT Press. ISBN 978-0-262-01950-7.
  9. ↑ Volta, Alessandro (1832). "Sobre la electricidad excitada por el mero contacto de sustancias conductoras de diferente índole. En una carta del Sr. Alexander Volta, FRS, Profesor de Filosofía Natural en la Universidad de Pavía, al Muy Honorable Sir Joseph Banks, Bart. KBPR S". Resúmenes de los artículos publicados en las Philosophical Transactions de la Royal Society de Londres : 27–29 . doi : 10.1098/rspl.1800.0016 .
  10. ↑ Haas, LF (2003). "Hans Berger (1873-1941), Richard Caton (1842-1926) y la electroencefalografía" . Journal of Neurology, Neurosurgery & Psychiatry . 74 (1): 9. doi : 10.1136 / jnnp.74.1.9 . PMC 1738204. PMID 12486257 .  
  11. ↑ İnce, Rümeysa; Adanır, Saliha Seda; Sevmez, Fatma (septiembre de 2021). "El inventor de la electroencefalografía (EEG): Hans Berger (1873-1941)". El sistema nervioso del niño . 37 (9): 2723–2724.doi : 10.1007 / s00381-020-04564-z . PMID 32140776 . 
  12. ↑ "Electroterapia, fototerapia y charlatanería" . Colección de artefactos médicos, Western University, Ontario, Canadá.
  13. ↑ dziura (10 de mayo de 2023). "Dos décadas de desatar el poder de la ingeniería neuronal y el descubrimiento cerebral" . IEEE EMBS . Recuperado el 17 de noviembre de 2024 .
  14. ↑ Val Danilov, Igor (2024). «Intencionalidad compartida antes del nacimiento: emulación de un modelo de comunicación madre-feto para el desarrollo de sistemas hombre-máquina». Sistemas inteligentes y aplicaciones . Notas de clase en redes y sistemas. Vol. 824. pp. 56–69 . doi : 10.1007/978-3-031-47715-7_5 . ISBN   978-3-031-47714-0.
  15. 1 2 Val Danilov, Igor (2024). "Desarrollo cognitivo infantil con el latido materno: un modelo neurocognitivo madre-feto y arquitectura para sistemas de bioingeniería". Sistemas de información y avances tecnológicos para el desarrollo sostenible . Notas de clase en sistemas de información y organización. Vol. 71. pp. 216–223 . doi : 10.1007/978-3-031-75329-9_24 . ISBN   978-3-031-75328-2.
  16. ↑ Eliasmith, C.; Anderson, CH (2003). Ingeniería neuronal: computación, representación y dinámica en sistemas neurobiológicos . MIT Press .
  17. ↑ He, Bin, ed. (2020). Ingeniería neuronal . doi : 10.1007/978-3-030-43395-6 . ISBN 978-3-030-43394-9.
  18. 1 2 3 He, Bin (2005). Ingeniería neuronal . Ingeniería bioeléctrica (1.ª ed.). Nueva York: Kluwer Academic/Plenum. doi : 10.1007/b112182 . ISBN  978-0-306-48610-4.
  19. ↑ Buzsáki, György; Vöröslakos, Mihály (2023). "Los ritmos cerebrales han alcanzado la mayoría de edad" . Neurona . 111 (7): 922– 926. doi : 10.1016/j.neuron.2023.03.018 . PMC 10793242 . PMID 37023714 .  
  20. 1 2 Polanía, Rafael; Nitsche, Michael A.; Ruff, Christian C. (2018). "Estudio y modificación de la función cerebral con estimulación cerebral no invasiva". Nature Neuroscience . 21 (2): 174– 187. doi : 10.1038/s41593-017-0054-4 . PMID 29311747 . 
  21. 1 2 Rektorová, Irena; Pupíková, Monika; Fleury, Lisa; Brabenec, Luboš; Hummel, Friedhelm C. (2025). "Estimulación cerebral no invasiva: aplicaciones actuales y futuras en neurología". Nature Reviews Neurología . 21 (12): 669– 686. doi : 10.1038/s41582-025-01137-z . PMID 40957931 . 
  22. 1 2 Eliasmith, Chris; Anderson, Charles H. (2004). Ingeniería neuronal: computación, representación y dinámica en sistemas neurobiológicos (1.ª ed. de bolsillo de MIT Press). Cambridge, Mass.: MIT Press. pág. 356. ISBN   978-0-262-55060-4.
  23. ↑ Guo, L. (2022). Principios de la interfaz eléctrica neuronal: un enfoque cuantitativo para el registro y la estimulación celular . Springer.
  24. 1 2 Edwards, Donald H. (2010). "Simulación neuromecánica" . Frontiers in Behavioral Neuroscience . 4. doi : 10.3389 / fnbeh.2010.00040 . PMC 2914529. PMID 20700384 .  
  25. ↑ LaPlaca, Michelle C.; Prado, Gustavo R. (enero de 2010). "Mecanobiología neuronal y vulnerabilidad neuronal a la carga traumática". Journal of Biomechanics . 43 (1): 71– 78. doi : 10.1016/j.jbiomech.2009.09.011 . PMID 19811784 . 
  26. ↑ Nishikawa, K.; Biewener, AA; Aerts, P.; Ahn, AN; Chiel, HJ; Daley, MA; Daniel, TL; Full, RJ; Hale, ME; Hedrick, TL; Lappin, AK; Nichols, TR; Quinn, RD; Satterlie, RA; Szymik, B. (10 de mayo de 2007). "Neuromecánica: un enfoque integrador para comprender el control motor" . Integrative and Comparative Biology . 47 (1): 16– 54. doi : 10.1093/icb/icm024 . PMID 21672819 . 
  27. 1 2 LaPlaca, Michelle C.; Cullen, D.Kacy; McLoughlin, Justin J.; Cargill, Robert S. (mayo de 2005). "Deformación por cizallamiento de alta velocidad de cultivos celulares neuronales tridimensionales: un nuevo modelo in vitro de lesión cerebral traumática". Journal of Biomechanics . 38 (5): 1093– 1105. doi : 10.1016/j.jbiomech.2004.05.032 . PMID 15797591 . 
  28. 1 2 3 4 5 Val Danilov, Igor (29 de noviembre de 2024). "El origen de la neuroestimulación natural: una revisión narrativa de las técnicas de estimulación cerebral no invasivas" . OBM Neurobiology . 08 (4): 1– 23. doi : 10.21926/obm.neurobiol.2404260 . Este artículo incorpora texto de esta fuente, que está disponible bajo la licencia CC BY 4.0 .
  29. 1 2 3 4 5 Potter S. 2012. Neuroingeniería: Neurociencia aplicada. En TEDxGeorgiaTech: Vídeo TEDx en YouTube
  30. ↑ Sofatzis, Tia (12 de diciembre de 2016). "Acerca de la neuromodulación" . Inicio . Consultado el 9 de junio de 2017 .
  31. ↑ Medina, Roi; Ho, Alison; Reddy, Rajiv; Chen, Jeffrey; Castellanos, Joel (9 de marzo de 2023). "Revisión narrativa de las modalidades actuales de neuromodulación para la lesión de la médula espinal" . Frontiers in Pain Research . 4 1143405. doi : 10.3389/fpain.2023.1143405 . PMC 10033643. PMID 36969918 .  
  32. ↑ Love-Jones, Sarah (2 de abril de 2021). "Neuromodulación" . British Journal of Hospital Medicine . 82 (4): 1– 6. doi : 10.12968/hmed.2020.0709 . ISSN 1750-8460 . PMID 33914638 .  
  33. ↑ Pêgo, Ana Paula; Kubinova, Sarka; Cizkova, Dasa; Vanicky, Ivo; Mar, Fernando Milhazes; Sousa, Mónica Mendes; Sykova, Eva (2012). "Medicina regenerativa para el tratamiento de lesiones de la médula espinal: ¿más que promesas?" . Revista de Medicina Celular y Molecular . 16 (11). Biblioteca en línea Wiley: 2564– 2582. doi : 10.1111/j.1582-4934.2012.01603.x . PMC 4118226 . PMID 22805417 .  
  34. ↑ "La reprogramación celular en el sistema nervioso central adulto promueve la regeneración de los axones de la función motora tras una lesión de la médula espinal" . Facultad de Medicina de la Universidad de Indiana. 2024.
  35. ↑ Bhatt, Manini; Das, Bodhisatwa (3 de agosto de 2025). "Avances en el tratamiento de lesiones de la médula espinal: integración de la administración de fármacos, estimulación biofísica, terapias basadas en células y enfoques de ingeniería de tejidos". ACS Applied Bio Materials . 8 (8): 6526– 6540. doi : 10.1021/acsabm.5c00459 . PMID 40754753 . 
  36. 1 2 3 4 5 6 7 8 Schmidt, Christine E.; Leach, Jennie Baier (agosto de 2003). "Ingeniería de tejido neural: estrategias para la reparación y regeneración". Annual Review of Biomedical Engineering . 5 (1): 293– 347. doi : 10.1146/annurev.bioeng.5.011303.120731 . PMID 14527315 . 
  37. ↑ Lappalainen, Janne K.; Tschopp, Fabian D.; Prakhya, Sridhama; McGill, Mason; Nern, Aljoscha; Shinomiya, Kazunori; Takemura, Shin-ya; Gruntman, Eyal; Macke, Jakob H.; Turaga, Srinivas C. (2024). " Las redes restringidas por el conectoma predicen la actividad neuronal en todo el sistema visual de la mosca" . Nature . 634 (7937): 1133– 1140. Bibcode : 2024Natur.634.1132L . doi : 10.1038/ s41586-024-07939-3 . PMC 11525180. PMID 39261740. S2CID 273573030 .   
  38. ↑ Cullen, DK; Pfister, B (2011). "Estado del arte y desafíos futuros en ingeniería neuronal: interfaces neuronales: prólogo / comentario de los editores (volumen 1)". Crit Rev Biomed Eng . 39 (1): 1– 3. doi : 10.1615/critrevbiomedeng.v39.i1.10 . PMID 21488811 . 
  39. ↑ Boufidis, Dimitris; Garg, Raghav; Angelopoulos, Eugenia; Cullen, D. Kacy; Vitale, Flavia (2025-02-21). "Electrónica bioinspirada: interfaces neuronales blandas, biohíbridas y "vivas"" . Nature Communications . 16 (1): 1861. Bibcode : 2025NatCo..16.1861B . doi : 10.1038/ s41467-025-57016-0 . ISSN 2041-1723 . PMC 11845577. PMID 39984447 .   
  40. ↑ Schulte, Jennifer; Ashouri, Danesh; Stieglitz, Thomas (2024). "La longevidad de las interfaces neuronales: la oscilación mecánica de los electrodos neuronales de película delgada basados ​​en metal determina la estabilidad durante la estimulación eléctrica" . Advanced Functional Materials . 34 (11) 2310130. Bibcode : 2024AdvFM..3410130S . doi : 10.1002/adfm.202310130 . ISSN 1616-3028 . 
  41. ↑ Gao, Xiaorong; Wang, Yijun; Chen, Xiaogang; Gao, Shangkai (2021-08-01). "Interfaz, interacción e inteligencia en interfaces cerebro-computadora generalizadas" . Trends in Cognitive Sciences . 25 (8): 671– 684. doi : 10.1016/j.tics.2021.04.003 . ISSN 1364-6613 . PMID 34116918 .  
  42. ↑ Livanis, Efstratios; Voultsos, Polychronis; Vadikolias, Konstantinos; Pantazakos, Panagiotis; Tsaroucha, Alexandra (2024-04-14). "Comprender los problemas éticos de las interfaces cerebro-computadora (BCI): ¿una bendición o el comienzo de un futuro distópico?" . Cureus . 16 (4) e58243. doi : 10.7759/cureus.58243 . ISSN 2168-8184 . PMC 11091939 . PMID 38745805 .   
  43. ↑ Lucas, Timothy H.; Liu, Xilin; Zhang, Milin; Sritharan, Sri; Planell-Mendez, Ivette; Ghenbot, Yohannes; Torres-Maldonado, Solymar; Brandon, Cameron; Van der Spiegel, Jan; Richardson, Andrew G. (2017-09-01). " Estrategias para interfaces autónomas sensor-cerebro para reanimación sensorial de bucle cerrado de extremidades paralizadas" . Neurocirugía . 64 (CN_suppl_1): 11–20 . doi : 10.1093/neuros/nyx367 . ISSN 0148-396X . PMC 6937092. PMID 28899065 .   
  44. ↑ Krichmar, Jeff (31-03-2008). "Neurorrobótica" . Scholarpedia . 3 (3): 1365. Bibcode : 2008SchpJ...3.1365K . doi : 10.4249/scholarpedia.1365 . ISSN 1941-6016 . 
  45. 1 2 3 4 5 Doblado, Laura Rodríguez; Martínez-Ramos, Cristina; Pradas, Manuel Monleón (26 de abril de 2021). "Biomateriales para la ingeniería de tejidos neuronales" . Fronteras en Nanotecnología . 3 643507.doi : 10.3389/ fnano.2021.643507 . hdl : 10234/198765 . ISSN 2673-3013 .  Este artículo incorpora texto de esta fuente, que está disponible bajo la licencia CC BY 4.0 .
  46. ↑ Tate, M (mayo de 2001). "Biocompatibilidad de constructos a base de metilcelulosa diseñados para la gelificación intracerebral tras una lesión cerebral traumática experimental". Biomaterials . 22 (10): 1113– 1123. doi : 10.1016/s0142-9612(00)00348-3 . PMID 11352091 . 
  47. ↑ "Resultados clínicos del injerto nervioso avanzado publicados" . Biblioteca en línea gratuita . 1 de enero de 2015. Consultado el 9 de junio de 2017 .
  48. 1 2 Tate, Matthew C.; Shear, Deborah A.; Hoffman, Stuart W.; Stein, Donald G.; Archer, David R.; Laplaca, Michelle C. (abril de 2002). "La fibronectina promueve la supervivencia y migración de células madre neurales primarias trasplantadas en el cerebro de ratones con lesión traumática". Cell Transplantation . 11 (3): 283– 295. doi : 10.3727/096020198389933 . PMID 12075994 . 
  49. ↑ Val Danilov, Igor; Medne, Dace; Mihailova, Sandra (3 de julio de 2025). "Neuroestimulación natural para el manejo del dolor crónico: una serie de casos de 3 pacientes con dismenorrea y migraña menstrual" . OBM Neurobiology . 09 (3): 1– 11. doi : 10.21926/obm.neurobiol.2503290 .
  50. ↑ Val Danilov, Igor; Medne, Dace; Mihailova, Sandra (enero de 2025). "Modulación de la neuroplasticidad con neuroestimulación intelectual fotónica acústica (APIN): un estudio de caso sobre un trastorno neurodegenerativo" . Brain Stimulation . 18 (1): 561. doi : 10.1016/j.brs.2024.12.1005 .
  51. ↑ Mihailova, Sandra; Medne, Dace; Val Danilov, Igor (enero de 2025). "Neuroestimulación intelectual fotónica acústica (APIN) en el manejo de la dismenorrea: un estudio de caso en una adolescente" . Brain Stimulation . 18 (1): 510. doi : 10.1016/j.brs.2024.12.860 .
  52. ↑ Medne, Dace; Val Danilov, Igor; Mihailova, Sandra (enero de 2025). "El efecto de la intervención acústica y fotónica combinada con la carga mental en las cefaleas crónicas: un estudio de caso" . Brain Stimulation . 18 (1): 542– 543. doi : 10.1016/j.brs.2024.12.955 .

Para más información

  • Cullen, DK; Wolf, JA; Vernekar, VN; Vukasinovic, J; LaPlaca, MC (2011). "Ingeniería de tejido neural y microsistemas biohibridados para la investigación neurobiológica in vitro (Parte 1)". Crit Rev Biomed Eng . 39 (3): 201– 40. doi : 10.1615/critrevbiomedeng.v39.i3.30 . PMID 21967303 . 
  • Durand, DM (2007). " Ingeniería neuronal: una nueva disciplina para analizar e interactuar con el sistema nervioso". Methods Inf Med . 46 (2): 142– 6. doi : 10.1055/s-0038-1625395 . PMID 17347744. S2CID 19213196 .  
  • Irons, Hillary R; Cullen, D Kacy; Shapiro, Nicholas P; Lambert, Nevin A; Lee, Robert H; LaPlaca, Michelle C (2008-08-28). "Constructos neuronales tridimensionales: una plataforma novedosa para la investigación neurofisiológica". Journal of Neural Engineering . 5 (3): 333– 341. Bibcode : 2008JNEng...5..333I . doi : 10.1088/1741-2560/5/3/006 . ISSN 1741-2560 . PMID 18756031 . S2CID 17476077 .   
  • Serruya, Mijail D.; Lega, Bradley C.; Zaghloul, Kareem (2011). "Interfaces cerebro-máquina: desafíos y limitaciones electrofisiológicas". Critical Reviews in Biomedical Engineering . 39 (1): 5– 28. doi : 10.1615/critrevbiomedeng.v39.i1.20 . ISSN 0278-940X . PMID 21488812 . S2CID 5712065 .   
  • DiLorenzo, Daniel (2008). Neuroingeniería (en neerlandés). Boca Raton: CRC Press. ISBN 978-0-8493-8174-4.
  • Neuromodulación quirúrgica: Volumen 1: Cirugía neuroprotésica funcional. Una introducción (2007) ISBN 978-3-211-33078-4
  • Estimulación cerebral profunda para la enfermedad de Parkinson (2007) ISBN 978-0-8493-7019-9
  • Manual de neurocirugía estereotáctica y funcional (2003) ISBN 978-0-8247-0720-0
  • Prótesis neuronales: Estudios fundamentales (1990) ISBN 978-0-13-615444-0
  • Manual de ingeniería neuronal del IEEE (2007) ISBN 978-0-470-05669-1
  • Fundamentos de neurofisiología celular (1995) ISBN 978-0-262-10053-3
  • Taylor, PN; Thomas, J.; Sinha, N.; Dauwels, J.; Kaiser, M.; Thesen, T.; Ruths, J. (2015). "Control óptimo basado en la reducción de convulsiones mediante conectividad derivada del paciente" . Frontiers in Neuroscience . 9 : 202. doi : 10.3389/fnins.2015.00202 . PMC 4453481. PMID 26089775 .  
  • Transacciones IEEE sobre Ingeniería Biomédica
  • Transacciones IEEE sobre Sistemas Neuronales e Ingeniería de Rehabilitación
  • Revista de Ingeniería Neuronal
  • Revista JNER de Neuroingeniería y Rehabilitación
  • Revista de Neurofisiología Archivada el 23/11/2017 en Wayback Machine