Un equipo de investigadores de la Universidad Johns Hopkins ha desarrollado un sistema robótico guiado por imágenes para la estimulación magnética transcraneal (TMS), un procedimiento no invasivo que modula la actividad cerebral y es usado comúnmente en la investigación de neurociencia y neurología. La novedad de este estudio radica en la implementación de un método estandarizado que utiliza la segmentación fina del cerebro para mejorar la precisión de la colocación del dispositivo, un avance notable frente a los métodos manuales tradicionales que carecen de cohesión en la orientación y posición del coil TMS.
El sistema robótico propuesto se centra en establecer métodos de planificación estandarizados y heurísticas para definir una referencia válida para la posición del coil, abordando un problema crítico de falta de precisión en la ubicación manual del coil, que requiere una alta coordinación mano-ojo. En un estudio fantasma y una evaluación preliminar con sujetos humanos, el método robótico desarrollado por el equipo redujo el error posicional a la mitad y mejoró la precisión rotacional hasta dos órdenes de magnitud. La precisión probada es repetible, ya que la desviación estándar disminuyó considerablemente.
Para probar la eficacia del sistema, se llevaron a cabo estudios utilizando sensores de campo magnético que mostraron un rendimiento superior del método robótico respecto al manual; el sistema automatizado logró inducir un voltaje más potente y estable en los sensores. Este enfoque innovador podría ofrecer mejores resultados clínicos y de investigación, sugiriendo que las herramientas robóticas pueden desempeñar un papel crucial en el futuro del TMS.
El método robótico no solo es más consistente, sino que también minimiza los errores humanos presentes en el método manual, ofreciendo resultados uniformes y fiables. Este avance es crucial para aplicaciones clínicas, donde la modulación precisa de la actividad cerebral puede influir significativamente en los resultados terapéuticos, especialmente en el tratamiento de trastornos como la depresión y el trastorno obsesivo-compulsivo.
Aunque los resultados preliminares son prometedores, el estudio reconoce ciertas limitaciones, como la necesidad de evitar el daño o colapso del cortical con el hardware. Los autores proponen explorar otros enfoques para la definición de pose que mitiguen estas limitaciones y aumenten la precisión global del sistema.