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Saturday, April 27, 2024
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Cómo son las pruebas en animales de Neuralink

Cerdo, oveja y mono son los animales seleccionados para las pruebas de Neuralink

NotiPress.- La empresa de neurotecnología que busca desarrollar una conexión cerebro-computadora, Neuralink, realiza investigación preclínica en animales antes de ser probados en humanos. Neuralink, fundada por Elon Musk, trabaja de la mano del Comité Institucional de Cuidado y Uso de Animales (IACUC), el cual se encarga de supervisar el uso ético de los animales en las investigaciones. El IACUC revisa y vota sobre los protocolos de estudio antes que cualquier estudio en animales pueda ser comenzado.

Neuralink utiliza ciertos tipos de animales, los cuales funcionan para objetivos diferentes con el fin de poder simular la anatomía y la fisiología humana. Los modelos de animales utilizados por Neuralink para sus su investigación preclínica son el cerdo, la oveja y el mono. Esto lo explicó la firma en su blog, el 15 de marzo de 2024.

El cerdo es usado para estudios relacionados con el tamaño grosor del cráneo y tiempo de recuperación. La oveja, al contrario del cerdo, al tener movimientos cerebrales más naturales que el de los cerdos, permite representar de mejor manera las condiciones quirúrgicas de los humanos.

Del mismo lado, el mono es el animal más similar a la condición humana, por ello es utilizado en pruebas de rendimiento de las interfaces informáticas. El mono es seleccionado para desarrollar tareas informáticas como el juego de MindPong tras la implantación del interfaz cerebro-computadora (BCI). El objetivo de dichas pruebas es que el BCI permita que personas con parálisis utilicen su cerebro para operar computadoras y dispositivos móviles de manera veloz.

Asimismo, la IACUC está conformada por equipos de medicina veterinaria, cuidado de animales, de patología, de ingeniería y de cirugía. Las prioridades principales de Neuralink en la investigación preclínica son el bienestar animal y el rigor científico, por tanto, el trabajo colaborativo con la IACUC permite proporcionar una perspectiva equilibrada para el diseño de protocolos de investigación más completos.

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