La startup israelí Hemispheric quiere que una prueba de actividad cerebral aporte información objetiva para diagnosticar y tratar enfermedades neurológicas y trastornos psicológicos. Sus fundadores, Gidi Littwin y Hagai Lalazar, desarrollaron un modelo de inteligencia artificial llamado Descartes, diseñado para interpretar las señales eléctricas del cerebro sin recurrir a procedimientos quirúrgicos.
La idea surgió de una dificultad que, a juicio de ambos, persiste pese a los avances médicos: para afecciones como la depresión y el trastorno de estrés postraumático (TEPT), los profesionales todavía dependen en gran medida de cuestionarios, evaluaciones subjetivas y sucesivos intentos con distintos tratamientos. Littwin, coinventor del sistema Face ID de Apple, y Lalazar, neurocientífico computacional israelí-estadounidense, dedicaron más de seis años a desarrollar su propuesta antes de presentarla públicamente.
“El problema que queremos resolver es fundamental para la humanidad: el cerebro es el órgano más complejo de nuestro cuerpo y soporta la mayor carga de enfermedad, pero no tenemos una medición cuantitativa y no invasiva de su funcionamiento ni de su salud. Como neurocientífico, eso realmente me molestaba”, explicó Lalazar. También cuestionó que, pese al progreso de la tecnología, las consultas psiquiátricas sigan centradas en preguntar al paciente cómo se siente y que los neurólogos recurran a pruebas como tocarse la nariz con un dedo. A su juicio, todavía falta la precisión necesaria para mejorar la vida de las personas.
Antes de Hemispheric, Littwin había fundado RealFace, una empresa de reconocimiento facial que Apple adquirió en 2017. En la compañía estadounidense también desarrolló soluciones de aprendizaje profundo para el dispositivo de realidad aumentada Vision Pro. Salió de Apple en 2020 y se unió a Lalazar para construir un sistema capaz de inferir funciones cerebrales a partir de la actividad eléctrica dentro del cráneo, sin implantar electrodos ni chips. Su primer gran obstáculo fue la escasez de datos con los que entrenar el modelo.
La empresa reunió datos cerebrales de 100.000 voluntarios
El equipo tomó como referencia una diferencia entre la IA aplicada al lenguaje y la investigación del cerebro. Los grandes modelos que impulsan herramientas como ChatGPT disponen de enormes volúmenes de información para su entrenamiento, mientras que no existía una base comparable de registros cerebrales accesibles para ese propósito. Littwin aseguró que Hemispheric pasó los últimos siete años en la construcción de lo que describe como la mayor red mundial de laboratorios para recopilar datos de actividad cerebral de manera no invasiva.
En instalaciones de Asia, Israel y Boston participaron 100.000 voluntarios remunerados. Con esos registros, la compañía entrenó Descartes a partir de más de 250.000 horas de electroencefalogramas (EEG), dentro de un modelo que contempla 6.000 millones de parámetros, de acuerdo con los datos facilitados por la propia startup.
El electroencefalograma registra directamente la actividad eléctrica cerebral mediante pequeños electrodos situados sobre el cuero cabelludo. Aunque se utiliza desde hace más de un siglo para detectar la actividad neuronal, presenta limitaciones espaciales y dificultades para transformar sus registros en conclusiones suficientemente precisas y útiles para médicos e investigadores.
Para Littwin, parte del problema reside en que una misma señal puede adoptar aspectos muy distintos de una persona a otra. Su planteamiento es que un conjunto de datos a gran escala permita modelar esa variación y medir la función cerebral con mayor precisión en condiciones reales y sin cirugía. Lalazar sostuvo que el trabajo de Hemispheric se diferencia de otros desarrollos de interfaces cerebro-computadora: en lugar de concentrarse en perfeccionar sensores y equipos, el proyecto apuesta por su modelo de IA y por la base de datos de actividad cerebral reunida por la empresa.
La prueba propuesta con Descartes dura 15 minutos. La persona utiliza un dispositivo de EEG seco que se parece a un casco de bicicleta y realiza actividades en una aplicación de teléfono o tableta. Esas tareas tienen formato de juego, pero consisten en experimentos de neurociencia que estimulan distintas respuestas del cerebro y permiten al sistema observar funciones cerebrales de diferentes individuos.
Descartes busca aportar datos para elegir tratamientos
Los fundadores consideran que interpretar con más precisión el lenguaje de las señales eléctricas del cerebro podría ayudar a distinguir entre estados de salud y enfermedad, además de apoyar las decisiones clínicas. Entre las afecciones para las que mencionan posibles aplicaciones figuran la depresión, el TEPT, la enfermedad de Parkinson y el Alzheimer. Sin embargo, la eficacia clínica de la tecnología aún debe validarse.
“Nuestro modelo es bueno para identificar el perfil personal y único de tu cerebro, y eso permite a los médicos predecir la eficacia de los tratamientos”, afirmó Littwin. Lalazar comparó la singularidad de cada cerebro con la de un copo de nieve y argumentó que esa diferencia explica las limitaciones de los tratamientos iguales para todos. Su aspiración es que una persona pueda acudir a una consulta de atención primaria, hacerse una evaluación cerebral tan habitual como un análisis de sangre y recibir información útil para ella y para su médico.
Una neuróloga advierte que las pruebas aún son insuficientes
La doctora Nirit Lev, responsable del Departamento de Neurología del Centro Médico Clalit-Meir, en Kfar Saba, considera que la inteligencia artificial puede producir cambios enormes en la medicina, pero subraya que Hemispheric todavía está en una etapa inicial. Aunque reconoce el volumen de datos reunido, cree que se necesitan evaluaciones de personas de distintas edades, culturas y géneros, así como de grupos minoritarios.
Lev también señaló que las señales pueden variar tanto entre pacientes como en una misma persona. Por eso, antes de confiar en una herramienta de este tipo para separar condiciones sanas de enfermedades, considera necesario demostrar que los registros son fiables y que el resultado tiene utilidad clínica. Expresó asimismo reservas sobre cuánto puede conocerse del cerebro únicamente a partir del EEG, dado que los electrodos se colocan en el cuero cabelludo y el método refleja solo determinadas partes de la actividad cerebral.
“Hay una larga lista de enfermedades y no estoy segura de que pueda captarlas todas, pero quizá aporte información sobre algunas de ellas, especialmente las que tienen efectos cognitivos o emocionales”, dijo Lev. Lalazar, por su parte, considera que combinar un gran conjunto de registros con un modelo fundacional de IA puede suponer un avance importante, aunque reconoce que la tecnología de interfaces cerebro-computadora, invasivas o no, ya existe desde antes.
Hemispheric cuenta con 112 empleados especializados en neurociencia, inteligencia artificial, ingeniería de software, electrónica y sistemas médicos. La empresa recaudó recientemente $52 000 000 en una ronda de financiación. Littwin explicó que esos recursos se destinarán a impulsar trámites regulatorios en Estados Unidos, Europa e Israel, además de estudios clínicos destinados a comprobar si los resultados cumplen estándares exigentes.
Entre los fondos y los inversores particulares estadounidenses e israelíes que participaron figuran Hanaco Ventures, Arkin Capital, OurCrowd, Artofin VC, OneMind/Awareness Capital, Protocol Labs, L Catterton, Howard Morgan, Naomi Azrieli, Yasmin Lukatz y Scott Belsky.
Los dos fundadores prevén presentar a la Administración de Alimentos y Medicamentos de Estados Unidos (FDA), a comienzos de 2027, una primera solicitud de aprobación relacionada con el estudio del trastorno de estrés postraumático. Su intención es lanzar el producto más adelante ese mismo año, una vez superados los pasos necesarios.
