Un videojuego que reproduce los movimientos que una persona imagina realizar podría convertirse en una nueva herramienta para recuperar la movilidad después de un accidente cerebrovascular (ACV). La tecnología fue desarrollada por un equipo de investigación del CONICET en el Instituto de Matemática Aplicada del Litoral (IMAL), dependiente del CONICET y la Universidad Nacional del Litoral (UNL), y ahora se prepara para dar un paso clave: evaluar su funcionamiento en pacientes en un entorno clínico real.
El proyecto, denominado coAR.BCI, es liderado por la investigadora Victoria Peterson y consiste en una interfaz cerebro-computadora diseñada para acompañar la rehabilitación motora de personas que sobrevivieron a un ACV, incluso cuando presentan una pérdida importante del control de sus movimientos.
El principio detrás de esta tecnología es que el cerebro pueda enviar instrucciones a una computadora sin necesidad de recurrir a los nervios o los músculos. Para conseguirlo, el sistema registra la actividad eléctrica de las neuronas mediante una electroencefalografía de superficie y la traduce en comandos digitales que permiten controlar dispositivos externos.
En el caso de coAR.BCI, el equipo desarrolló un videojuego en el que el paciente observa un avatar en una pantalla. Cuando piensa en realizar un movimiento, la figura virtual reproduce esa acción.
La propuesta busca establecer una conexión entre la intención de movimiento y la respuesta visual que recibe el paciente, un mecanismo que podría favorecer la generación de nuevas conexiones neuronales y contribuir a recuperar funciones motoras.
«Lo que hicimos fue diseñar un videojuego en el que un paciente ve en la pantalla un avatar, y al pensar un movimiento el avatar hace ese mismo movimiento. Eso cierra el circuito entre lo que piensa y lo que ve, probablemente generando nuevas conexiones neuronales que mejoran la funcionalidad motora», explicó Peterson.
Cómo funciona la tecnología que busca potenciar la rehabilitación
Uno de los principales aportes de esta herramienta es que permite trabajar sobre la rehabilitación incluso cuando el paciente tiene dificultades severas para ejecutar movimientos voluntarios. En una terapia convencional, la posibilidad de realizar determinados ejercicios depende, en buena medida, de la capacidad física de la persona. Con una interfaz cerebro-computadora, en cambio, la intención de moverse puede convertirse en el punto de partida del entrenamiento, aunque el movimiento no llegue a concretarse físicamente.
La investigadora sostiene que el uso de coAR.BCI junto con las terapias tradicionales podría reforzar la plasticidad cerebral, es decir, la capacidad del cerebro para reorganizar sus conexiones y adaptarse a partir de la experiencia y el aprendizaje.
Ese mecanismo resulta especialmente relevante para quienes arrastran secuelas motoras durante períodos prolongados. «Hay personas que han quedado con disfunciones motoras en estado crónico y podrían tener una recuperación», señaló Peterson.
El nombre del desarrollo reúne tres conceptos que definen su funcionamiento. BCI corresponde a Brain-Computer Interface (interfaz cerebro-computadora); AR refiere a su carácter adaptativo para la rehabilitación, mientras que CO alude a la coadaptación entre la persona y el sistema.
Este último aspecto constituye una de las características centrales del proyecto. A diferencia de otras tecnologías, en las que el usuario debe acostumbrarse al funcionamiento de la computadora, coAR.BCI busca que el algoritmo también aprenda de la persona y ajuste su respuesta de acuerdo con su desempeño.
«Coadaptación significa que tanto el sistema como la persona se adaptan el uno al otro», explicó la investigadora. La idea es que la herramienta acompañe al paciente durante el proceso de familiarización y contemple que su interacción puede cambiar de un día a otro por factores como el estado de ánimo, la motivación, el cansancio y los propios avances en el aprendizaje.
En ese proceso, la inteligencia artificial cumple un papel instrumental. Es la tecnología que permite interpretar las señales cerebrales captadas por el electroencefalograma y transformarlas en instrucciones que la computadora pueda ejecutar. La IA funciona como el puente entre la actividad del cerebro y la respuesta del dispositivo.
El acuerdo con Fleni para probar el desarrollo en pacientes
Después de completar las primeras evaluaciones en personas sanas, el equipo busca trasladar los resultados del laboratorio al ámbito asistencial. Para eso, estableció un acuerdo de trabajo con el Instituto Fleni, uno de los centros de referencia del país en neurología y rehabilitación.
El objetivo es determinar si coAR.BCI puede utilizarse en condiciones clínicas reales y cómo se adaptan los pacientes a esta tecnología.
El vínculo entre ambas instituciones comenzó en 2024, cuando firmaron un primer convenio para desarrollar módulos de rehabilitación motora basados en interfaces cerebro-computadora y analizar su posible aplicación clínica.
En 2026 se concretó un segundo acuerdo, orientado específicamente a evaluar el software coAR.BCI en pacientes que atravesaron un ACV y estudiar su posibilidad de transferencia al ámbito médico.
El trabajo previo incluyó reuniones entre los equipos, la definición de criterios de inclusión y exclusión de pacientes y la elaboración de un protocolo de investigación. Según detalló Peterson, el protocolo de bioética ya fue aprobado y se encuentra registrado tanto en la provincia de Buenos Aires como en ClinicalTrials.gov.
También se realizaron capacitaciones presenciales para el personal de Fleni, con el propósito de familiarizarlo con el equipamiento de electroencefalografía, el funcionamiento del software y los procedimientos necesarios para la toma de datos.
Actualmente, el equipo está a la espera de pacientes que reúnan las condiciones establecidas en el protocolo para comenzar las evaluaciones. El estudio contempla personas que atravesaron un ACV en etapa aguda o subaguda.
Los próximos pasos de una tecnología con potencial clínico
En el laboratorio, los investigadores ya concluyeron las evaluaciones con voluntarios sanos y se encuentran analizando los datos obtenidos. Una de las hipótesis que buscan comprobar es si el sistema de comunicación entre la persona y la computadora desarrollado por el IMAL ofrece mejores resultados que otras tecnologías disponibles.
La siguiente etapa será determinante para conocer su desempeño en pacientes con secuelas neurológicas y establecer qué ajustes necesita antes de una eventual implementación más amplia.
Peterson plantea que el objetivo es seguir perfeccionando la herramienta para que pueda ofrecer una rehabilitación cada vez más personalizada, con seguimiento individual y capacidad de adaptación a las necesidades de cada paciente.
