Un equipo de la Universidad Miguel Hernández (UMH) de Elche ha desarrollado un sistema de inteligencia artificial capaz de ajustar la estimulación eléctrica de una prótesis visual a las respuestas de las neuronas. La investigación, que la universidad ha presentado públicamente este martes 27 de octubre, se ha probado con datos de un participante ciego que llevaba implantada una matriz de microelectrodos en la corteza visual. Es un avance experimental: todavía no demuestra que se pueda recuperar una visión funcional mediante esta técnica.
El trabajo se ha publicado en la revista científica Neuron, con fecha de publicación de agosto de 2026, y cuenta con la colaboración de la Universidad de California en Santa Bárbara y la Escuela Politécnica Federal de Zúrich (ETH Zurich). La investigación se ha desarrollado desde el Instituto de Bioingeniería de la UMH, en colaboración con el Hospital IMED Elche, y está liderada por el catedrático Eduardo Fernández junto a Shih-Chii Liu y Michael Beyeler.
El problema: una misma corriente eléctrica no produce siempre la misma percepción
Las prótesis visuales corticales no actúan sobre los ojos. Su objetivo es estimular la zona del cerebro que procesa las señales visuales mediante electrodos implantados, de modo que una persona ciega perciba puntos o pequeñas manchas luminosas, llamados fosfenos. Sin embargo, convertir esos destellos en información útil presenta dificultades: la reacción de las neuronas no sigue una regla sencilla y puede variar de un día a otro.
Hasta ahora, una parte importante de la configuración de estos dispositivos dependía de ajustar los electrodos de manera individual. El equipo internacional ha ensayado una alternativa basada en aprendizaje profundo. En lugar de aplicar siempre una correspondencia fija entre intensidad y resultado, el programa aprende cómo responde la actividad cerebral ante diferentes combinaciones de electrodos y calcula qué patrón podría acercarse más a la reacción buscada.
Para el estudio se utilizaron registros de una matriz intracortical de 96 canales implantada en la parte posterior del cerebro de un participante ciego. A partir de miles de ensayos de estimulación y registro, los investigadores entrenaron un modelo que anticipa la actividad neural e incorporaron información sobre el estado del cerebro antes de aplicar la corriente.
Más precisión con una corriente menor
Según los resultados publicados, las estrategias de control desarrolladas con inteligencia artificial reprodujeron las respuestas neuronales previstas con mayor precisión que los métodos de calibración convencionales y requirieron intensidades de estimulación inferiores. También mejoraron la estabilidad de algunas percepciones luminosas comunicadas durante el ensayo. La menor intensidad resulta relevante porque, en el diseño de dispositivos implantados, la seguridad y los límites de estimulación son cuestiones esenciales.
El hallazgo más importante no consiste en que el implante «devuelva la vista», sino en que el sistema pueda aprender de la respuesta del cerebro y adaptar en consecuencia los siguientes impulsos. El objetivo a largo plazo es acercarse a una comunicación de doble dirección: estimular, registrar qué sucede, comparar el resultado y corregir la estimulación.
Qué se ha demostrado y qué falta por investigar
La propia UMH subraya que se trata de una prueba de concepto. Los resultados corresponden a un número muy reducido de participantes y la mejora en el control de señales neuronales no equivale a recuperar capacidad para leer, caminar de forma autónoma o distinguir imágenes complejas. Para avanzar hacia usos clínicos hará falta ampliar las pruebas, comprobar la reproducibilidad y entender mejor la relación entre la actividad del cerebro y la percepción subjetiva.
Además, este tipo de tecnología está dirigida, al menos en su fase actual, a personas que tuvieron visión y conservan capacidad de procesamiento en la corteza visual. No está planteada por ahora como solución para quienes nacieron sin visión, según explica el director del Instituto de Bioingeniería, Eduardo Fernández.
El laboratorio de Neuroingeniería Biomédica de la UMH mantiene abierto el reclutamiento de voluntarios ciegos para su programa de investigación. La referencia pública del ensayo clínico es NCT02983370, registrada en ClinicalTrials.gov; participar en un estudio de este tipo implica una evaluación especializada y no un tratamiento asistencial disponible de forma general.
Una línea de investigación de largo recorrido en Elche
Esta publicación se enmarca en la investigación que la UMH lleva años realizando sobre neuroprótesis y comunicación directa con la corteza visual. El paso anunciado ahora es principalmente informático y neurofisiológico: emplear modelos de aprendizaje profundo para reducir la incertidumbre entre los impulsos enviados por los electrodos, la actividad cerebral registrada y lo que el usuario afirma percibir.
La financiación ha incluido programas del Ministerio de Ciencia, de la Generalitat Valenciana, de la Unión Europea, del consorcio INTENSE y de organismos científicos internacionales. La UMH señala que el estudio reúne a especialistas de bioingeniería, neuroinformática y visión biónica de distintas instituciones.
Fuentes y documentación
- Comunicado oficial de la Universidad Miguel Hernández, 27 de octubre de 2026.
- Moure, Granley, Grani y colaboradores, artículo científico publicado en Neuron, agosto de 2026.
- Registro público del ensayo clínico NCT02983370.
Imagen destacada: ilustración técnica de archivo publicada en 2023 sobre distintos implantes neuroprotésicos, incluida una matriz Utah de microelectrodos corticales. No muestra la investigación concreta de la UMH. Autores: Ankur Gupta, Nikolaos Vardalakis y Fabien B. Wagner. Procedencia: Wikimedia Commons, licencia CC BY 4.0.
