Diseño, desarrollo y evaluación de una plataforma de entrenamiento cognitivo mediante un sistema brain–computer interface

En España se ha duplicado el porcentaje de personas mayores de 60 años en menos de tres décadas. Según las estimaciones del Departamento de Economía y Asuntos Sociales de las Naciones Unidas (UNDESA, 2015), en el año 2050 el conjunto de personas mayores de 60 años supondrá el 41,4% de la población española, situando al país en el cuarto puesto de los países más envejecidos del mundo. Esta estimación pone de manifiesto la necesidad de tener en cuenta los grandes retos sociales y económicos derivados de un envejecimiento de la población tan acusado. Uno de los mayores problemas asociados a esta situación es el deterioro cognitivo progresivo de este colectivo (e.g., pérdidas de memoria, atención, velocidad de procesamiento de la información, coordinación de movimientos, etcétera). Por estos motivos, es urgente proponer nuevos métodos y terapias que favorezcan el envejecimiento activo y permitan combatir los efectos del deterioro cognitivo producido como consecuencia de la edad.

En la actualidad, las técnicas de entrenamiento cognitivo más utilizadas se basan en la repetición de ejercicios enfocados en habilidades específicas que involucran cálculo, memoria, agilidad mental, etcétera. En torno a todos estos ejercicios de Brain Training se han desarrollado numerosas aplicaciones y productos comerciales que cada vez presentan un aspecto más atractivo. No obstante, a pesar del notable crecimiento de este mercado, los productos basados en ejercicios de Brain Training están siendo cuestionados científicamente. De hecho, no existe no existe evidencia científica que apoye su eficacia a la hora de mejorar la función cognitiva general. Además, los estudios realizados por los fabricantes ignoran aspectos relevantes, como el efecto placebo; o confunden aprendizaje procedural con una mejora cognitiva general y real.

Este escenario brinda la oportunidad de proponer tecnologías alternativas para combatir dichos efectos y de demostrar su eficacia científicamente. Una de ellas podría ser el Neurofeedback (NF), una técnica experimental que parte de la hipótesis de que una regulación voluntaria de la actividad cerebral produce una mejora en ciertas funciones cognitivas. El objetivo del usuario durante la terapia de NF es modificar su actividad cerebral a través de diferentes tareas mentales para cumplir un objetivo preestablecido. Para ello, se emplea el electroencefalograma (EEG), colocando una serie de electrodos sobre el cuero cabelludo del usuario. En resumen, el entrenamiento NF usa la señal EEG para informar de manera indirecta al usuario, mediante juegos o tareas visuales, de su actividad cerebral en todo momento. Esta realimentación permite al usuario, por tanto, “aprender” a modificar su actividad cerebral para alcanzar el objetivo de la tarea.

Actualmente, el entrenamiento NF se basa en utilizar una realimentación rudimentaria: iluminaciones de LEDs, tonos simples, etcétera; requiriendo entre 30 y 50 sesiones de entrenamiento antes de poder detectar cambios en la plasticidad cerebral. Algunos estudios sugieren que los cambios en la plasticidad cerebral dependen del protocolo de entrenamiento utilizado, así como de la calidad de la realimentación ofrecida. En este sentido, creemos que los sistemas Brain–Computer Interface (BCI) pueden mejorar drásticamente la realimentación ofrecida al usuario, fortaleciendo las funciones cognitivas debilitadas en pocas sesiones de entrenamiento. 

Los sistemas BCI permiten controlar aplicaciones o dispositivos únicamente con las ondas cerebrales del usuario; típicamente, derivadas del EEG. Dado que las intenciones o pensamientos no se reflejan directamente en la señal EEG, los sistemas BCI aplican algoritmos matemáticos de procesado de señal para extraer ciertas características que reflejen cambios en la señal, relacionadas con tareas cognitivas. La realimentación, por tanto, debe estar relacionada con la función neuropsicológica que se desee trabajar.

El objetivo principal de este trabajo de investigación es diseñar, desarrollar y evaluar una plataforma BCI de entrenamiento NF que permita combatir de manera eficaz el deterioro de las funciones cognitivas producido por el envejecimiento normal. Para empezar, se identificarán las funciones cognitivas que se deseen mejorar. Posteriormente, se relacionará cada una de las funciones con una o varias características del EEG, con el fin de seleccionar la realimentación adecuada para el usuario. Finalmente, se diseñarán y desarrollarán las tareas de entrenamiento cognitivo para mejorar cada una de las funciones cognitivas objetivo. Las tareas se mostrarán en una Tablet Android, realimentando visualmente al usuario mostrando los aumentos y disminuciones de dichas características en tiempo real. De esta manera, los usuarios aprenderán a regular su propia actividad para lograr el objetivo de cada tarea. Este protocolo se evaluará con, al menos, 20 personas mayores de 60 años. Se realizarán test neuropsicológicos antes y después del protocolo a cada una de ellas, con el fin de identificar si el entrenamiento con la plataforma ha producido mejoras en las funciones cognitivas objetivo.