Rubén Crespo Cano
La retina es un tejido en el que se integran y cooperan distintas clases de células especializadas que forman una estructura neuronal capaz de transducir la luz procedente del mundo exterior, preprocesarla y transmitirla de forma conveniente a las distintas áreas visuales del cerebro por medio del nervio óptico. De este modo, la retina es capaz de realizar un procesamiento cromático y acromático espacio-temporal de la información visual así como de transmitir de forma codificada a centros superiores de la visión en el cerebro, una enorme cantidad de información visual referente al color, a la intensidad de luz, a la detección movimiento y bordes, y otras muchas características enormemente valiosas para el sentido de la visión.
Este proceso debe ser preciso y rápido, con el fin de asegurar el reconocimiento de objetos por cada estímulo dentro de una ventana de unos pocos cientos de milisegundos. Por tanto, la cuestión de cómo se comprime la información del mundo externo en la retina y cómo ésta se codifica en trenes de impulsos es una de las cuestiones básicas en el campo de la computación neurocientífica. Este conocimiento es de importancia seminal para el desarrollo de prótesis corticales capaces de provocar percepciones visuales en personas profundamente ciegas a través de la estimulación directa del córtex visual. En consecuencia, uno de los mayores retos en esta aproximación es el diseño y desarrollo de una plataforma —basada en la retina— capaz de transformar el mundo visual externo en un conjunto de señales eléctricas que puedan ser usadas para estimular, en tiempo real, las neuronas a nivel del córtex visual. Estas señales deben ser tan similares como sea posible al conjunto de señales de salida de una retina biológica.
Las neuroprótesis visuales son dispositivos que se implantan en personas ciegas con el fin de restaurar total o parcialmente su visión. Estos novedosos dispositivos han ido evolucionando a lo largo del tiempo y están empezando a restaurar la función visual básica en personas ciegas. La característica que define las prótesis visuales es la de provocar sensaciones visuales o fosfenos mediante la estimulación eléctrica de las neuronas. Estos dispositivos protésicos se pueden clasificar en función del lugar en el que se colocan a lo largo de la vía visual, dando lugar a prótesis corticales, prótesis del nervio óptico y prótesis intraoculares (bien subretinales o epiretinales).
Atendiendo a lo arriba expuesto, se observa que es de suma importancia ajustar y optimizar los modelos de retina para poder asegurar una neuroestimulación fidedigna. En la bibliografía sólo exiten métodos de optimización que atienden a un único objetivo y por tanto dejan de lado muchas característas vitales de una neuroprótesis. Por tanto, es necesario el estudio del problema de ajuste de modelos de retina como un problema de optimización multi-objetivo, mediante una visión de conjunto de proceso que tenga en cuenta cambios en el modelo y permita añadir nuevas métricas y restricciones. Es un hecho evidenciado que cada retina posee unas características particulares y por tanto la adaptación del modelo para cada paciente es un requisito indispensable. Por último, mediante este método de estudio, también se puede estudiar y modelar el comportamiento de retinas enfermas, dañadas o defectuosas, hecho de gran importancia en el estudio de la retina biológica.