""

Avances en neurociencia: aplicaciones e implicaciones éticas


La disrupción de las neurotecnologías
FECHA PUBLICACIÓN:

Introducción

En 1888, cuando el premio Nobel español Santiago Ramón y Cajal describió por primera vez las células nerviosas como posibles unidades funcionales y las conexiones entre ellas, se establecieron las bases fundacionales del estudio del cerebro y de todo el sistema nervioso1. Este es el foco de la neurociencia, cuyo estudio resulta especialmente complejo en el ser humano. Cada persona tiene de media unos 86.000 millones de neuronas, tres veces más que otros primates2. Su organización y conexiones permiten la transmisión de información y señales que dan lugar, entre otras, a la identidad, la consciencia, el pensamiento, la memoria, el comportamiento o las emociones1. Así, la frontera actual del conocimiento en neurociencia es precisamente el enlace entre la arquitectura del cerebro físico y las funciones superiores3,4, un avance que aún está lejos de producirse para el cerebro humano, aunque se han dado importantes pasos en esa dirección. Las investigaciones más avanzadas han sido capaces de elaborar un mapa del cerebro de la larva de la mosca de la fruta, Drosophila melanogaster, de forma precisa y sinapsis a sinapsis, de 3.016 neuronas y 548.000 conexiones5,6. Por otro lado, en ratones, se ha descrito un mapa casi completo de los tipos de células y su posición en la estructura del cerebro, así como la posibilidad que tienen de conectarse unas con otras7–9. En el ser humano, no ha sido hasta 2023 cuando se ha logrado un atlas de los tipos de células de nuestro cerebro, caracterizados a nivel genómico, transcriptómico, epigenético y funcional10; pero alcanzar un mapa completo de todas las células, sus tipos y particularmente de sus interacciones es un auténtico desafío: nuestro cerebro alberga hasta 10 billones de conexiones.

Tradicionalmente la neurociencia ha estudiado con un alto nivel de detalle neuronas individuales. Un esfuerzo en el que continúan trabajando las nuevas tecnologías, logrando los atlas celulares ya mencionados7–10. Sin embargo, hoy se sabe que la verdadera unidad funcional del cerebro son los conjuntos de neuronas, y por ello, los últimos avances buscan comprender la formación circuitos a partir de grupos de tipos neuronales en distintas proporciones11, así como su funcionamiento en tiempo real y en distintas regiones del cerebro12,13. Aunque a día de hoy no existe una teoría general del cerebro3 que explique su evolución, estructura y sus funciones de manera holística, se han dado pasos en la investigación y el conocimiento de la actividad cerebral para entender los mecanismos de la memoria14, el lenguaje15,16, el comportamiento y la coordinación cerebral17 o el papel del cerebelo18,19. Asimismo, se está profundizando en la comprensión de la plasticidad neuronal (el cambio de organización de las conexiones entre neuronas a lo largo del tiempo), que tiene una relación directa con el aprendizaje o en la rehabilitación tras daño cerebral para recuperar funciones afectadas20.

El cerebro coordina una amplia gama de funciones cognitivas y motoras, por lo que cualquier falla en su funcionamiento puede derivar en diversas enfermedades difíciles de abordar, muchas de ellas todavía sin cura. En nuestra sociedad actual, con tendencia a una mayor esperanza de vida21,22, ha aumentado significativamente la proporción de individuos que viven con patologías neurológicas, mentales, neurodegenerativas, déficits de movilidad o dolor crónico23–26. En 2017, 21 millones de personas padecían trastornos cerebrales en la Unión Europea, y como consecuencia fallecieron 1,1 millones de personas27. A pesar de que estas cifras son significativas, la comunidad experta considera que solo reflejan una parte de los casos28, y destaca la tendencia al alza de enfermedades como el ictus o el alzhéimer23,26. Los costes asociados a las patologías del cerebro en 2010 para la Unión Europea (UE) fueron de 800 billones de euros, de los cuales el 60 % responde a costes directos (médicos y no médicos)29.

Comprender y tratar las patologías del cerebro humano es uno de los mayores desafíos a los que se enfrenta la ciencia en el siglo XXI. Existen enfermedades neurológicas y trastornos mentales que no tienen medicamentos efectivos30, con la dificultad añadida de que muchos tipos de fármacos no pueden penetrar la barrera hematoencefálica que protege el cerebro, lo que ha ralentizado la innovación. Precisamente, la aparición de nuevos métodos, tecnologías y dispositivos diseñados para estudiar, interactuar o modificar el cerebro y el sistema nervioso han sido señalados por la comunidad experta por su potencial para generar grandes avances de conocimiento y afrontar las patologías del sistema nervioso31,32. Conocidas como neurotecnologías, estas permiten una conexión directa entre un dispositivo y el sistema nervioso (central y periférico) para registrar o modificar la actividad nerviosa33. Combinan la neurociencia con otros avances en inteligencia artificial, robótica, o realidad virtual, para modular o medir diversos aspectos de la actividad cerebral incluyendo la conciencia y el pensamiento34,35. Entre sus potenciales ventajas clínicas se encuentran la alta personalización de las terapias, efectos inmediatos y muy localizados, y un alto grado de reversibilidad (por ejemplo, con la posibilidad de eliminar un implante)30.

Además de la utilidad demostrada de algunas neurotecnologías en el ámbito sanitario y su papel en el avance científico, le sigue una expectativa en el ámbito comercial y económico por sus posibles aplicaciones en el mercado de consumo y de entretenimiento36, en la educación37–39 o en seguridad y defensa40,41. El continuo progreso e inversión en neurociencias y neurotecnologías tanto en el ámbito clínico, como en el industrial y comercial, abre un debate que aborda cuestiones legales, éticas y morales sobre el impacto de estos avances en nuestra sociedad42–44.

El avance de las neurotecnologías

Las neurotecnologías se pueden clasificar ampliamente en tres categorías: aquellas que registran y leen la actividad cerebral (neuroimagen o técnicas electrofisiológicas), aquellas que son capaces de modificar las señales cerebrales (neuromodulación)45, o aquellas que combinan el registro de señales con una respuesta que se retroalimenta en un bucle (neurofeedback) (Cuadro 1). Además, pueden etiquetarse en función de cómo se conectan con el sistema nervioso. Se denominan invasivas o semi-invasivas cuando son implantables y tienen un mayor riesgo para el paciente al requerir cirugía. Si se sitúan en el exterior del cuerpo actúan desde la piel, y se denominan no invasivas45,46.

En los últimos años se han producido grandes avances técnicos en la conexión directa entre el cerebro y una máquina u ordenador a través de interfaces cerebro-ordenador (BCI, por sus siglas en inglés)69. Estas interfaces mantienen el control de un dispositivo, bien un programa informático, un robot, o una prótesis, como resultado del análisis de la actividad neuronal. Incluso, recientemente se ha comenzado a investigar el uso de interfaces en organoides cerebrales (Cuadro 2). Pese a existir demostraciones clínicas prometedoras en el tratamiento de algunas enfermedades70, aún falta más evidencia científica para realizar de forma sistemática intervenciones clínicas robustas, viables y seguras a medio-largo plazo con estas interfaces cerebro-ordenador71. Los tratamientos con neurotecnologías se han centrado en su aplicación en el ámbito clínico para patologías en las que no se produce mejora con ninguna otra alternativa72,73. También podrían sustituir, complementar o mejorar un mecanismo cognitivo, sensorial o motor35,74.

Cuadro 1. Tipos de neurotecnologías

Neuroimagen. La estructura y la actividad del cerebro puede medirse mediante los cambios en los patrones eléctricos, ópticos, magnéticos, acústicos, o de flujo sanguíneo. Estos pueden ser representados en forma de una ‘imagen’ abstracta espacio-temporal. La tecnología no invasiva que permite un mejor registro de actividad cerebral, la resonancia magnética funcional, requiere un aparato de gran tamaño y la inmovilización del paciente durante mucho tiempo. Esto limita su usabilidad pese a su buena resolución espacial (aunque con baja resolución temporal) en la detección de patrones de actividad cerebral. Se utiliza habitualmente en los hospitales, por ejemplo, para el diagnóstico de cáncer o para determinar los efectos de un ictus47,48, así como en distintos proyectos de investigación básica sobre el cerebro. Mediante métodos invasivos se obtienen señales de gran calidad al medir las señales eléctricas directamente en contacto con las neuronas, sin embargo, estos procedimientos están restringidos al entorno clínico. Se está trabajando en que las técnicas no invasivas, como la electroencefalografía (EEG) de superficie o la magnetoencefalografía (MEG), poco a poco alcancen en calidad a las tecnologías implantables ganando en usabilidad y confort para el usuario49.

Neuroestimulación. Incluye aquellas técnicas destinadas a modificar la actividad neuronal para lograr un efecto terapéutico directo (mediante señales eléctricas, magnéticas, químicas, o incluso acústicas o pulsos de luz). Un ejemplo validado para la práctica clínica es la estimulación eléctrica dirigida a la parte más profunda del cerebro, de forma invasiva, para el tratamiento de la enfermedad de Parkinson50–52. Los dispositivos implantables están en contacto directo con el cerebro y son capaces de modular e interpretar las señales con mayor precisión que las técnicas no invasivas (por ejemplo, con la estimulación magnética transcraneal, que se realiza desde fuera del cráneo53; y que pese a incertidumbres relevantes ya se está utilizando para tratar la depresión resistente54,55). También es posible la estimulación del sistema nervioso periférico56, que entraña menos problemas de seguridad o éticos y por tanto presenta numerosas aplicaciones clínicas. La Red Española de Evaluación de Tecnologías Sanitarias (RedETS) ha evaluado herramientas para el tratamiento del dolor crónico57, la cefalea crónica en racimos (jaquecas)58, o la incontinencia urinaria59.

Neurofeedback. El neurofeedback se fundamenta en la plasticidad neuronal para poder lograr cambios que se mantengan en el tiempo60. Es un proceso psicofisiológico en el que la información medida de la actividad neuronal se enlaza a una respuesta60. Habitualmente, la lectura se le presenta a un paciente, que puede aprender a controlar su propia actividad cerebral mediante la observación en tiempo real en una pantalla o a través de otros sentidos60,61. Se ha utilizado con éxito para reducir el dolor postoperatorio en pacientes de cáncer de pulmón62, o para paliar los efectos del tinnitus63. También se han comercializado dispositivos no médicos para la meditación asistida64–66. Otra forma de uso consiste en dirigir la respuesta puede dirigirse directamente a un dispositivo de estimulación, que modulará su efecto en función de la lectura de actividad realizada. En 2020 se aprobó el primer dispositivo de estas características para el tratamiento del párkinson y ya está comercializado67,68.

Cuadro 2. Inteligencia organoide

En el año 2022 se consiguió que cultivos de neuronas conectadas a una interfaz neural en un laboratorio “aprendieran” a utilizar el videojuego “pong”75. Más allá del ejemplo, un consorcio científico ha publicado que combinar organoides cerebrales (cultivos celulares 3D de neuronas) con interfaces cerebro-ordenador podría permitir enormes avances en el estudio de enfermedades del desarrollo o neurodegenerativas, pero también en la biocomputación76. A este campo de investigación, que se encuentra en una fase muy inicial, se le ha llamado “inteligencia organoide”. Su planteamiento es crear nuevas formas de computación que podrían ser más rápidas, energéticamente eficientes y potentes que la computación basada en silicio. Aunque todavía falta mucho trabajo para hacerlos una realidad76, de forma anticipada, la comunidad experta indica la necesidad de un desarrollo ético y socialmente responsable de la inteligencia organoide. En la declaración de Baltimore del 2023, los firmantes hacen un llamamiento a la comunidad científica internacional a explorar el potencial de este campo de estudio mientras que se reconocen y afrontan las implicaciones éticas asociadas77.

Limitaciones técnicas e inteligencia artificial

El avance técnico para mejorar la interpretación y la modificación de la actividad cerebral es fundamental para comprender el cerebro y desarrollar neurotecnologías destinadas a mejorar la salud de las personas y otras potenciales aplicaciones. Este avance es complejo y se ve limitado por el grado de resolución espacial que se puede alcanzar en el cerebro y por el manejo de la gran cantidad de datos que se pueden registrar. Sobre la resolución, en la actualidad se puede obtener la actividad neuronal de regiones cerebrales concretas, pero no es posible alcanzar un alto nivel de detalle sobre sus conexiones con otras regiones, en especial, con los dispositivos no invasivos78,79. Para superar estas barreras, a corto plazo se están desarrollando nuevos tipos de electrodos para un registro de actividad neuronal cada vez más preciso, utilizando nuevos materiales como el grafeno80–82, con estabilidad a largo plazo78, nuevas sondas multimodales que permiten registrar y manipular la actividad cerebral al mismo tiempo83,84, o nanopartículas85. También se está avanzando en cómo implantar los electrodos con neurocirugías cada vez más seguras y mínimamente invasivas86,87. Con el aumento de la sensibilidad de los electrodos, aumenta el número de datos que deben analizarse, estandarizados y en grandes bases de datos88, por lo que otro factor limitante es la capacidad de analizar adecuadamente toda esta información (Cuadro 3)89. La inteligencia artificial y el aprendizaje automático pueden ser de utilidad para analizar un alto número de datos. La información procedente de los registros cerebrales se obtiene mezclada, con señales de múltiples procesos y actividades al mismo tiempo, y distintos niveles de detalle. Para conseguir hacer útil la información es necesario un proceso de comprensión previa o decodificación, en el que se aísla cada señal, y se asocia con una función o actividad neuronal90. La combinación de datos clínicos con inteligencia artificial y el conocimiento existente sobre las enfermedades permite diseñar técnicas de neuroestimulación y neurofeedback más efectivas91–93, así como estrategias de intervención en bucle cerrado para la detección y modulación en tiempo real de patrones de actividad94. En definitiva, un aumento en la resolución junto con avances en análisis de datos abre la puerta a tratamientos más precisos.

Cuadro 3. Neurodatos

Los neurodatos son un tipo de datos que contienen información sobre la actividad cerebral del usuario. No existe aún el conocimiento técnico necesario para que, a partir de ellos, puedan decodificarse los pensamientos o el inconsciente de una persona42, pero sí pueden inferirse algunos detalles personales como el estado emocional o salud cognitiva95–98. Por otro lado, estudios recientes indican que sí es posible decodificar con tecnología no invasiva el pensamiento visual y el lenguaje99,100.

Los neurodatos pueden recogerse en grandes volúmenes a medida que el mercado para las interfaces cerebro-ordenador crece, no solo con fines de salud y médicos, sino para el diseño de estrategias comerciales95,101. Las compañías que desarrollan o usan interfaces cerebro-ordenador no médicas pueden utilizar los datos personales para su propio beneficio, por ejemplo, diseñando publicidad dirigida a individuos específicos36. De igual manera, conectar las interfaces cerebro-ordenador a internet abre la puerta a posibles ciberataques102 para robar datos o para obtener el control de sus dispositivos44,103. Para garantizar la privacidad de los pacientes en la investigación en neurotecnologías, y en particular para el uso en investigación de datos de actividad cerebral y neuroimagen, la Regulación General de Protección de Datos104 permite compartir dentro de la UE datos pseudoanonimizados (sin identificadores personales, que figuran por separado)105. Para compartirlos fuera de la UE es necesario firmar un contrato que asegure las salvaguardas de protección de datos105.

Por otra parte, la comunidad científica ha alertado de una crisis de reproducibilidad en los estudios de registro de actividad cerebral106,107. Para solucionarlo, se trabaja en armonizar las neuroimágenes obtenidas de forma estandarizada siguiendo la estructura BIDS (estructura de datos de neuroimagenes cerebrales, por sus siglas en inglés)88, con criterios FAIR (por sus siglas en inglés, cualidades precisas y medibles para la publicación de datos y facilitar su acceso y utilización)108,109. Estas iniciativas facilitan la colaboración en la línea de la Estrategia Nacional de Ciencia Abierta (ENCA)110, permitiendo utilizar los datos para fines diferentes de aquellos para los que fueron concebidos originalmente105.

Neuroprótesis y neurorrehabilitación

Se calcula que una de cada cuatro personas en el mundo va a sufrir un ictus en algún momento de su vida111, y sus principales secuelas incluyen importantes déficits de movilidad y del habla. También hay pacientes con movilidad alterada debida a lesiones medulares, o enfermedades neurodegenerativas, como la esclerosis lateral amiotrófica - ELA - o el párkinson26. Su prevalencia ha hecho que una gran parte de la investigación en neurotecnologías y el uso de interfaces cerebro-ordenador se haya volcado en la asistencia y en la neurorrehabilitación de pacientes con discapacidades sensoriales y motoras112–114.

Aunque se está trabajando en interpretar o decodificar la actividad cerebral relacionada con la movilidad, la mayor parte de las aplicaciones se encuentra en fase de investigación con baja traslación al ámbito clínico113,115. Aun así, hay varios dispositivos específicos para recuperar la movilidad, sobre todo de las extremidades superiores. En pacientes con secuelas de ictus graves se ha probado la eficacia de las interfaces cerebro-ordenador combinadas con fisioterapia para recuperar la movilidad en manos paralizadas116.

Además, las demostraciones clínicas demuestran que, cuando se asocian la intención y la voluntad del paciente con un movimiento real, facilitado por robots o neuroprótesis (Cuadro 4), se estimula la plasticidad neuronal. Al mismo tiempo es posible una recuperación neurológica parcial ante distintas parálisis, como se ha visto en pacientes parapléjicos y post-ictus117. Estas prótesis pueden incorporar sensores de tacto o del dolor en la extremidad para mejorar el control postural mediante neurofeedback118. Por otro lado, cuando los circuitos nerviosos para el control motor están intactos, estos pueden activarse directamente: por ejemplo, en dos pacientes con parálisis de extremidades superiores se ha recuperado la movilidad en los brazos y manos utilizando la señal emitida por el cerebro y estimulando artificialmente los músculos119. En el caso de pacientes tetrapléjicos existen pruebas de concepto muy prometedoras y cada vez más avanzadas que permiten la recuperación de la movilidad de las piernas: la actividad cerebral asociada al movimiento se interpreta por un dispositivo, que transmite directamente la información decodificada a las extremidades mediante una estimulación120–123. La principal dificultad se encuentra en lograr una marcha autónoma y con un equilibrio suficiente124. También se están diseñando interfaces para poder mover un exoesqueleto, extremidad artificial o silla de ruedas con un control apoyado por la actividad cerebral124–128.

Cuadro 3. Neurodatos

Los neurodatos son un tipo de datos que contienen información sobre la actividad cerebral del usuario. No existe aún el conocimiento técnico necesario para que, a partir de ellos, puedan decodificarse los pensamientos o el inconsciente de una persona42, pero sí pueden inferirse algunos detalles personales como el estado emocional o salud cognitiva95–98. Por otro lado, estudios recientes indican que sí es posible decodificar con tecnología no invasiva el pensamiento visual y el lenguaje99,100.

Los neurodatos pueden recogerse en grandes volúmenes a medida que el mercado para las interfaces cerebro-ordenador crece, no solo con fines de salud y médicos, sino para el diseño de estrategias comerciales95,101. Las compañías que desarrollan o usan interfaces cerebro-ordenador no médicas pueden utilizar los datos personales para su propio beneficio, por ejemplo, diseñando publicidad dirigida a individuos específicos36. De igual manera, conectar las interfaces cerebro-ordenador a internet abre la puerta a posibles ciberataques102 para robar datos o para obtener el control de sus dispositivos44,103. Para garantizar la privacidad de los pacientes en la investigación en neurotecnologías, y en particular para el uso en investigación de datos de actividad cerebral y neuroimagen, la Regulación General de Protección de Datos104 permite compartir dentro de la UE datos pseudoanonimizados (sin identificadores personales, que figuran por separado)105. Para compartirlos fuera de la UE es necesario firmar un contrato que asegure las salvaguardas de protección de datos105.

Por otra parte, la comunidad científica ha alertado de una crisis de reproducibilidad en los estudios de registro de actividad cerebral106,107. Para solucionarlo, se trabaja en armonizar las neuroimágenes obtenidas de forma estandarizada siguiendo la estructura BIDS (estructura de datos de neuroimagenes cerebrales, por sus siglas en inglés)88, con criterios FAIR (por sus siglas en inglés, cualidades precisas y medibles para la publicación de datos y facilitar su acceso y utilización)108,109. Estas iniciativas facilitan la colaboración en la línea de la Estrategia Nacional de Ciencia Abierta (ENCA)110, permitiendo utilizar los datos para fines diferentes de aquellos para los que fueron concebidos originalmente105.

Neuroprótesis y neurorrehabilitación

Se calcula que una de cada cuatro personas en el mundo va a sufrir un ictus en algún momento de su vida111, y sus principales secuelas incluyen importantes déficits de movilidad y del habla. También hay pacientes con movilidad alterada debida a lesiones medulares, o enfermedades neurodegenerativas, como la esclerosis lateral amiotrófica - ELA - o el párkinson26. Su prevalencia ha hecho que una gran parte de la investigación en neurotecnologías y el uso de interfaces cerebro-ordenador se haya volcado en la asistencia y en la neurorrehabilitación de pacientes con discapacidades sensoriales y motoras112–114.

Aunque se está trabajando en interpretar o decodificar la actividad cerebral relacionada con la movilidad, la mayor parte de las aplicaciones se encuentra en fase de investigación con baja traslación al ámbito clínico113,115. Aun así, hay varios dispositivos específicos para recuperar la movilidad, sobre todo de las extremidades superiores. En pacientes con secuelas de ictus graves se ha probado la eficacia de las interfaces cerebro-ordenador combinadas con fisioterapia para recuperar la movilidad en manos paralizadas116.

Además, las demostraciones clínicas demuestran que, cuando se asocian la intención y la voluntad del paciente con un movimiento real, facilitado por robots o neuroprótesis (Cuadro 4), se estimula la plasticidad neuronal. Al mismo tiempo es posible una recuperación neurológica parcial ante distintas parálisis, como se ha visto en pacientes parapléjicos y post-ictus117. Estas prótesis pueden incorporar sensores de tacto o del dolor en la extremidad para mejorar el control postural mediante neurofeedback118. Por otro lado, cuando los circuitos nerviosos para el control motor están intactos, estos pueden activarse directamente: por ejemplo, en dos pacientes con parálisis de extremidades superiores se ha recuperado la movilidad en los brazos y manos utilizando la señal emitida por el cerebro y estimulando artificialmente los músculos119. En el caso de pacientes tetrapléjicos existen pruebas de concepto muy prometedoras y cada vez más avanzadas que permiten la recuperación de la movilidad de las piernas: la actividad cerebral asociada al movimiento se interpreta por un dispositivo, que transmite directamente la información decodificada a las extremidades mediante una estimulación120–123. La principal dificultad se encuentra en lograr una marcha autónoma y con un equilibrio suficiente124. También se están diseñando interfaces para poder mover un exoesqueleto, extremidad artificial o silla de ruedas con un control apoyado por la actividad cerebral124–128.

Cuadro 4. Neuroprótesis para restablecer los sentidos

Existen dispositivos que conectan con el sistema nervioso para restaurar el sentido del oído o la vista, con distintos grados de madurez. En el caso del oído, los implantes cocleares son clínicamente exitosos y pueden restaurar la escucha con un micrófono que detecta sonido y estimula directamente el nervio auditivo129,130. Estos implantes están indicados para algunos casos de sordera severa, cuando el tratamiento con audífonos convencionales no sirve131. El primer implante se realizó en 1957 en Francia y actualmente son parte de la cartera de servicios del Sistema Nacional de Salud de España132, donde ya hay alrededor de 19.500 personas implantadas131.

Para la recuperación de la vista se están desarrollando activamente implantes para la retina capaces de detectar la luz y transmitir información al nervio ocular, la retina o incluso a la corteza cerebro visual133. Sin embargo, los dispositivos más avanzados no tienen todavía la potencia necesaria para procesar detalles de imágenes (no se pueden reconocer caras o leer, pero sí separar colores, o grandes formas) y aún deben superar obstáculos técnicos para alcanzar un uso clínico seguro134.

Decodificación de lenguaje, pensamiento visual y estados emocionales

Las señales de actividad cerebral contienen información sobre distintos aspectos de nuestro pensamiento, emociones y comportamiento. Existe mucha investigación centrada en las señales motoras, de ahí los avances en controlar brazos robóticos utilizando las señales cerebrales119. Pero otras investigaciones se enfocan en decodificar las señales asociadas a estados emocionales o de consciencia, así como a la comunicación, el lenguaje, el pensamiento visual y auditivo en imágenes o frases.

Habla y lenguaje. Entender la información de las señales cerebrales permite la comunicación a personas con parálisis que no pueden hablar. Se están investigando interfaces que permitirían que estos pacientes pudieran navegar por internet135, y tener acceso a sus servicios con solo pensar en una palabra o frase delante de una pantalla de ordenador136. En estos desarrollos, se traduce la actividad cerebral generada intencionalmente por el paciente en frases que puede leer un ordenador100,137–139. Aunque han tenido cierta inexactitud en condiciones prácticas140, gracias al uso de modelos de lenguaje se están alcanzando tasas de éxito cada vez más elevadas141,142. Resultados obtenidos por investigadores de la empresa Meta demuestran la posibilidad de descifrar el lenguaje oído, hablado o leído, en tiempo real y con técnicas no invasivas100,143. En un ensayo clínico se ha demostrado la posibilidad de recuperar la comunicación a personas sin habla con un cierto grado de parálisis, utilizando neuroprótesis, a una velocidad de 62 palabras por minuto, cercana al habla normal144.

Pensamiento visual. Aunque aún se encuentra en un estado de cierta inmadurez, algunos estudios han conseguido reconstruir fotografías o caras de otras personas que se estaban observando a partir de señales de actividad cerebral99,145, lo que demuestra que es posible vincular señales cerebrales con la percepción visual146–148. Estas investigaciones son el germen de la decodificación sistemática del pensamiento visual. La principal limitación actual es que es necesario estar observando la imagen simultáneamente para poder identificarla99, y no es posible reconstruir imágenes a partir de recuerdos149, aunque sí formas sencillas y colores imaginados149. Además, dicho reconocimiento varía entre individuos o en el mismo individuo en diferentes momentos.

Estados de consciencia y emociones. En pacientes con daño cerebral grave o parálisis, que no tienen ninguna respuesta fisiológica, es posible averiguar si están o no conscientes150. Esto es relevante para poder proporcionarles formas de comunicación a través de interfaces cerebrales a pacientes conscientes pero inmóviles. La decodificación de estados de consciencia también es útil en personas con problemas de sueño. En este sentido se han realizado ensayos clínicos con dispositivos que, según la actividad cerebral, emitían señales acústicas especialmente adaptadas para mejorar la calidad del sueño o las funciones autónomas (como la frecuencia cardiaca, la digestión o la micción)151. También se han probado dispositivos sencillos con el objetivo de guiar la meditación o de fomentar la atención152. Por otro lado, existe un esfuerzo investigador en decodificar estados emocionales a partir de señales cerebrales153. Esta comprensión podría ser particularmente relevante para tratar enfermedades como la depresión154,155, o recuperar emociones afectadas por trastornos neuropsiquiátricos156.

Relación con ambientes virtuales

Los ambientes de realidad virtual tienen potencial de combinarse con interfaces cerebro-ordenador. En la industria del videojuego, se han hecho juegos sencillos accesibles para niños con parálisis, que no podrían jugar de ningún otro modo157, o también para personas con movilidad reducida por lesiones o trastornos neurológicos158. En otro experimento, un paciente tetrapléjico pudo activar su movimiento en un ambiente virtual únicamente con la lectura de señales cerebrales registradas con tecnologías no invasivas159–161. Aunque las demostraciones llevan años realizándose, muchos desarrollos no han llegado a la sociedad debido a que los sistemas eran demasiado caros para salir de los laboratorios158, o porque no estaban listos para un despliegue al público general162. No obstante, los sistemas se están volviendo asequibles y están extendidos en áreas como la neurorrehabilitación, la terapia psicológica, y de forma incipiente en el tratamiento del dolor. Existe una gran actividad investigadora y de desarrollo tecnológico, siendo aún difícil predecir el potencial práctico de estas aplicaciones158. El metaverso, como ambiente virtual, podría ser uno de los principales lugares donde las interfaces cerebro-ordenador podrían interaccionar, incluso unas con otras, dado el interés e inversión de las grandes empresas46.

Aplicaciones no clínicas

El sector empresarial ha hecho inversiones importantes en las neurotecnologías163. El 65% de las empresas más relevantes están localizadas en EE.UU., de ellas, el 53% se centra en desarrollos de dispositivos que sean capaces de leer y modificar la actividad neuronal, casi todas en el ámbito terapéutico. Solo el 3.5% se localizan en España34, que destaca en su entorno con start-ups destinadas a la neuroimagen164. Además de su utilidad demostrada en el terreno sanitario, suscitan expectativas en el ámbito comercial y económico: un 27% de las empresas se centra en desarrollos no médicos165 y hasta un 54% de los estudios científicos con dispositivos no invasivos para registro de actividad se centran en monitoreo cognitivo, comunicación, y control de dispositivos166. En esta línea destacan algunas patentes, como la presentada por la empresa Apple, para la medición de actividad cerebral incorporada en un modelo de auriculares inalámbricos167. Desde 2012, la inversión se ha multiplicado por 21, sobrepasando los 30 mil millones de euros, y se observa un crecimiento exponencial168. Este amplio interés supone que, en el medio plazo (5-10 años), se espere lograr tecnologías que registren, evalúen, modifiquen y mejoren nuestra mente, capacidad cognitiva y estado de consciencia, entre otras disrupciones169. Estas tienen potencial en otros sectores: el mercado de consumo (por ejemplo en la industria del videojuego)36, en la educación37–39 o en el ámbito de la defensa40,41.

En publicidad, el neuromarketing es una disciplina en la que pueden utilizarse interfaces cerebro-ordenador para medir la actividad cerebral y fisiológica de las personas mientras ven o leen contenidos relacionados con una marca o un producto170,171. El objetivo es obtener información sobre las preferencias, emociones, intereses y decisiones de compra, y usarla para diseñar estrategias de venta más efectivas y personalizadas, tal y como ya ocurre en redes sociales172. En el ámbito judicial surgen retos a la hora de delimitar dónde queda la responsabilidad civil de los individuos, que hacen uso de este tipo de tecnologías, así como la validez de los datos recogidos como prueba judicial por las neurotecnologías173. En definitiva, la posible penetración de las neurotecnologías en ámbitos no sanitarios abre la puerta a la aparición de nuevos dilemas y consideraciones morales.

Implicaciones éticas y sociales

El uso de neurotecnologías plantea importantes cuestiones éticas44,174,175. Además, aquellos dispositivos que incorporen IA a su diseño, están sujetas a los desafíos éticos de la IA en su conjunto176. A continuación, se detallan los desafíos específicos de las neurotecnologías, muchos de ellos recogidos por el comité de bioética de la UNESCO43.

Principales desafíos

El principal desafío ético de la neurotecnología es la privacidad mental. La demostración reciente de la posibilidad de descifrar imágenes y palabras imaginadas utilizando neurotecnología no invasiva99,100,143, indica el potencial riesgo para extraer datos cerebrales o neurodatos (Cuadro 3) confidenciales de sujetos, así como su posible uso comercial por parte de empresas privadas. El debate sobre esta materia es análogo al que se está manteniendo sobre las tecnologías basadas en inteligencia artificial176. Además, los dispositivos conectados a internet pueden estar sujetos a ciberataques36,44,102,177, y por tanto, estar expuestos a brechas de seguridad o usos malintencionados que vulneren la privacidad y que modifiquen coercitivamente el comportamiento de sus usuarios178.

Algunas neurotecnologías pueden producir cambios en la persona a la hora de pensar, sentir y actuar, desdibujando la identidad personal43. Se han documentado algunos casos de pacientes que, tras someterse a estimulación cerebral profunda para paliar los efectos del párkinson, han aumentado su impulsividad o sufrido apatía175. Con la misma técnica, algunos pacientes han dudado de su propia identidad y capacidad de decisión, preguntándose sobre el origen de algunas percepciones o comportamientos (si son del propio individuo o causadas por el implante)179. Las personas no saben si las decisiones que toman, las toman porque quieren, o si lo hacen influenciados por el dispositivo, generándoles una sensación de artificialidad180. Es decir, estas neurotecnologías pueden afectar al libre albedrío del individuo43.

Al igual que en el resto de las intervenciones terapéuticas, a la hora de realizar un tratamiento de neuromodulación del sistema nervioso se requiere el consentimiento informado del paciente. Este proceso ético-legal permite que las personas conozcan los posibles riesgos vinculados, entre los que se destaca la alteración de la propia identidad, el uso de datos cerebrales, o la potencial modificación de las capacidades cognitivas43. La comunidad experta recomienda la necesidad de poner al paciente y a las familias en el centro del proceso, con una mayor participación en la toma de decisiones clínicas181. Otro de los debates gira en torno a las derivadas éticas del aumento de las capacidades cognitivas (Cuadro 5). El desarrollo de neurotecnologías con este fin puede comportar beneficios en ámbitos como la educación, así como ayudar a la mejora de la salud mental de las personas. Sin embargo, el acceso no equitativo a estas tecnologías puede contribuir a aumentar las desigualdades económicas, sociales, o culturales ya existentes43.

Cuadro 5. Aprendizaje, memoria y aumento cognitivo.

Las neurotecnologías pueden ser empleadas para facilitar el aprendizaje. Algunas empresas venden interfaces no invasivas que funcionan con neurofeedback para mejorar la concentración182, facilitar la meditación64,65, o reducir el déficit de atención183,184, con resultados desiguales. Además, cada vez existen más interfaces comercializadas destinadas al registro de actividad cerebral, tipo diadema, que pueden utilizarse para el monitoreo cognitivo166.

Pese a estar en estadios iniciales de investigación ya se están desarrollando neurotecnologías que fomentarían un aumento de habilidades cognitivas más allá del funcionamiento normal del cerebro79. Un reciente estudio ha conseguido aumentar la memoria a corto y largo plazo, tanto en pacientes como en personas sanas, abriendo la posibilidad del aumento cognitivo con técnicas no invasivas185. Además, en el mercado online se pueden comprar dispositivos de estimulación transcraneal para aumentar la velocidad del aprendizaje, aunque con escasa evidencia sobre su validez, robustez y seguridad, y sin la certificación para la venta legal en la Unión Europea36,186.

A nivel de experimentación animal, los investigadores han implantado en ratas prótesis con un visor de infrarrojos187, o con nanopartículas188, lo que permitía que sus cerebros aprendiesen a percibir nuevos estímulos y, así, obtener visión nocturna. Estas investigaciones podrían tener implicaciones en la recuperación de visión dañada en humanos. No obstante, puede existir una contrapartida en la mejora de las capacidades, de acuerdo con la hipótesis de que el cerebro sea un sistema de “suma cero”189,190. Nuestro cerebro tiene una capacidad biológica finita, y si se le fuerza a aprender o a mejorar una habilidad, podría evitar gastar energía en otras funciones190. Ello podría derivar en el mal funcionamiento de alguna otra actividad cerebral o en alteraciones inesperadas del comportamiento175. Cabe destacar la enorme dificultad de detectar tales consecuencias indeseables: una modificación de cierta actividad cerebral puede ofrecer un beneficio inicial, pero años más tarde podría derivar en una enfermedad o discapacidad. Así pues, la comunidad científica ha llamado la atención de los riesgos del uso no médico de neurotecnologías (las técnicas de estimulación cerebral no invasivas entre otras191).

La optogenética es otra técnica que está dando sus primeros pasos en la investigación básica de modelos animales, para observar y manipular la actividad neuronal en organismos vivos. Se basa en la manipulación genética de las neuronas para hacerlas sensibles a pulsos de luz192,193, y puede servir para comprender procesos que involucran múltiples áreas cerebrales como la memoria. A largo plazo, la optogenética podría ser utilizada para eliminar recuerdos asociados a fobias, pensamientos intrusivos relacionados con síndrome post-traumático, así como para una mejora de la memoria, y la creación de recuerdos falsos que puedan evitar comportamientos antidestructivos79. La idea de utilizar esta técnica para manipular la memoria de las personas sigue siendo objeto de investigación y debate: cualquier aplicación potencial en este ámbito requeriría una consideración cuidadosa de los posibles riesgos y beneficios, así como una regulación ética y legal rigurosa194–197.

Seguridad nacional

Las neurotecnologías pueden ofrecer ventajas estratégicas para el personal militar, como la mejora de sus habilidades cognitivas, del procesamiento sensorial198 o el control mediante interfaces cerebro-ordenador de sistemas de armamento199. En definitiva, abre dilemas éticos asociados a la seguridad nacional200. El aumento de las capacidades cognitivas en el ámbito de la defensa se está abordando desde distintos países. En EE.UU., la Agencia de Proyectos de Investigación Avanzada de Defensa (DARPA, por sus siglas en inglés) está financiando numerosos proyectos que investigan interfaces cerebro-ordenador no invasivas para lograr un mejor rendimiento del personal militar y de analistas estratégicos201. En Francia, el Comité de Ética Militar ha dado su visto bueno para llevar a cabo investigación en neurotecnologías que mejoren las capacidades cognitivas de los soldados franceses202. El personal experto cuestiona, a nivel ético, si el personal militar tendrá la elección de poder someterse o no a estas mejoras203. Asimismo, la decodificación de imágenes a partir de actividad cerebral o mejoras en la detección de mentiras permitiría acceder a información confidencial o no deseada36,204; o al revés, las neurotecnologías podrían usarse para mentir mejor205, aunque ninguno de estos sistemas están aún perfeccionados173. Se sugiere que los resultados de estas pruebas podrían no haber sido compartidas con la comunidad científica.

El control y la regulación de las exportaciones de neurotecnologías de doble uso (aquellas aplicaciones con uso tanto en el ámbito civil o el militar) es responsabilidad de las autoridades nacionales, en cumplimiento de los reglamentos de la UE aprobados específicamente para este fin206–208. La lista de productos y tecnologías sometidos a control es el resultado de la armonización y la identificación sistemática en el entorno comunitario. En España, la Junta Interministerial Reguladora del Comercio Exterior de Material de Defensa y de Doble Uso (JIMDDU) es quien informa sobre las modificaciones en la normativa reguladora del comercio exterior de material de defensa y tecnologías de doble uso.

Percepción social

La participación de la sociedad en el proceso de diseño y desarrollo de nuevas tecnologías puede facilitar la confianza de la ciudadanía209. No obstante, los estudios sobre percepción social acerca de las aplicaciones derivadas de neurotecnologías todavía son escasos. En algunos informes se ha indicado que los ciudadanos aceptan su uso en el ámbito médico, mientras que los usos no médicos provocan más desconfianza210,211. Por otra parte, en un estudio sobre el uso de técnicas de estimulación cerebral profunda se vio que las personas en una situación de alto estrés y de baja productividad estaban más dispuestas a aceptar riesgos sobre productos que pudieran generar un aumento cognitivo212. De hecho, en España se ha documentado que hasta el 60 % de la población estaría dispuesta a algún tipo de mejora o aumento cognitivo, a la cabeza del ranking de países europeos encuestados213.

La ciudadanía, sin embargo, rechaza su empleo en defensa, seguridad nacional o militar. El doble uso de las neurotecnologías constituye una preocupación tanto para la población como para diferentes actores en el área de I+D+i. Desde este sector consideran que dada la dificultad de gestionar una carrera armamentística basada en estas tecnologías es necesario controlar su diseño211. Otras preocupaciones expresadas son la falta de equidad de acceso, el control y la transparencia de los datos personales, o el desarrollo de tecnologías que pudieran leer o controlar el comportamiento sin el consentimiento de la persona210. Finalmente, se ha indicado que una mala gestión de unas expectativas desmedidas y una mala comunicación, podrían tener una respuesta negativa. Ello implicaría limitar la adopción de estas soluciones por parte de personas que podrían haberse beneficiado de ellas214.

Abordajes legislativos

Los actuales desarrollos científico-técnicos en el campo de las neurociencias y las neurotecnologías han llevado recientemente al surgimiento de un debate ético-jurídico impulsado por la comunidad neurocientífica, y también desde la filosofía, legislación y comunidad experta en ética. Se plantea la capacidad y adecuación de los distintos marcos legislativos existentes, a nivel internacional y nacional, a la hora de asegurar una correcta protección de los derechos de los ciudadanos al respecto de las neurotecnologías, acuñando el término neuroderechos103,215 (Cuadro 6).

Distintos organismos internacionales y estados han llevado a cabo iniciativas para identificar los marcos legales más adecuados para gestionar las implicaciones ético-jurídicas y sociales de las neurotecnologías. Una de las primeras propuestas de estándar internacional para anticipar los desafíos que plantean las neurotecnologías se elaboró en 2017 por el grupo científico Morningside, en representación de los proyectos de cerebro de EE. UU., Europa, China, Canadá, Corea del Sur, Japón, Australia e Israel103.

Esta publicación fue seguida, en 2019, por recomendaciones del Consejo de la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económico (OCDE)222. En 2022, el Comité Internacional de Bioética de la UNESCO subrayó la necesidad de implementar los neuroderechos dentro de un marco global de gobernanza de las neurotecnologías y garantizarlos en los estados miembros43. Este trabajo ha derivado en un estudio preliminar sobre los aspectos técnicos y jurídicos relativos a la conveniencia de disponer de un instrumento normativo sobre la ética de la neurotecnología223. Asimismo, el Comité Jurídico Interamericano de la Organización de Estados Americanos ha presentado dos informes224,225 con el fin de contribuir a la materia de neurociencias, neurotecnologías y neuroderechos a nivel regional, así como a la protección judicial en caso de daños. La Red Iberoamericana de Protección de Datos se ha adherido a estos dos informes y ha creado un grupo de trabajo específico al respecto226. Finalmente, se están manteniendo debates a nivel amplio en la Organización de las Naciones Unidas.

Cuadro 6. Neuroderechos

Los neuroderechos son una propuesta de extensión de los derechos humanos que ya están reconocidos en tratados internacionales103,215,216. En la actualidad, existe un debate en la comunidad experta sobre cómo abordarlos legislativamente. Una parte señala que los derechos existentes ofrecen una cobertura suficiente y cuestiona la necesidad de su inclusión en los tratados internacionales vigentes217,218. Sin embargo, la mayoría de la comunidad experta argumenta que los derechos humanos actuales no ofrecen una cobertura exhaustiva debido al potencial de las neurotecnologías, y en este sentido trabaja la Neurorights Foundation219. En particular, se señala cierta ambigüedad respecto el derecho al libre albedrío103,204,220. En 2023, se ha presentado en España “la Declaración de Valencia” para promover su incorporación en la Declaración Internacional de los Derechos Humanos221.

Los neuroderechos propuestos son (1) el derecho a la privacidad mental, que protege los datos cerebrales de las personas de la intrusión y uso no autorizado de terceros, (2) el derecho a la identidad personal y a la integridad mental, que previene las intervenciones que manipulen la personalidad (3) el derecho al libre albedrío, que garantiza la toma de decisiones de la persona sin influencias externas (4) el derecho al acceso igualitario al aumento cognitivo, para garantizar la dignidad humana, la autonomía y la equidad, y (5) respecto a la inteligencia artificial, el derecho a impedir los sesgos que puedan derivarse de un uso deficiente de datos o un mal diseño de algoritmos en neurotecnologías, algo que podría reforzar la discriminación hacia grupos vulnerables.

A nivel europeo, la Comisión de Derechos Humanos para el Consejo de Europa aprobó en 2019 el Plan de Acción Estratégico para los Derechos Humanos y las tecnologías de la biomedicina (2020 – 2025), cuyo fin es proteger la dignidad humana, los derechos humanos y las libertades fundamentales de los individuos en los ámbitos de la biología y de la medicina, y hace explícitos los debates de las neurotecnologías227. No obstante, hasta la fecha, dichos debates e implicaciones éticas no han sido tratados a nivel legislativo en la Unión Europea. Esto se debe a que, hasta el momento, se había confiado en que la legislación existente en el ámbito sanitario cubriera las necesidades en el campo de las neurotecnologías228. En 2017, el Parlamento europeo aprobó una resolución con recomendaciones a la Comisión Europea sobre Normas de Derecho Civil sobre Robótica, con menciones a la neurociencia229. La falta de legislación específica en la Unión Europea, sin embargo, no significa que dichas tecnologías no se encuentren sujetas a los marcos legislativos de la UE como la Ley de Privacidad y Protección de Datos104 o la Ley de Inteligencia Artificial (AI Act)230. En particular, esta última Ley prohíbe en su articulado la manipulación cognitiva (técnicas que transciendan la consciencia) de las personas y grupos vulnerables230. Tras analizar los marcos legislativos comunitarios relativos a las neurotecnologías, un informe de la comunidad experta ofrece algunas recomendaciones para las instituciones de la Unión Europea231: (1) reconocer y definir los neuroderechos en el marco de derechos fundamentales de la Unión Europea232, (2) delimitar dentro del Reglamento General de Protección de datos (RGPD) el estatus legal del cerebro, así como de los datos cerebrales, (3) abordar las lagunas en materia de justicia, igualdad y discriminación en los dispositivos neurotecnológicos, (4) evaluar los marcos regulatorios en dispositivos neurotecnológicos para el consumo, así como aquellos de doble uso y (5) delimitar el tipo de uso de las neurotecnologías basadas en IA de acuerdo con la legislación vigente230. La Unión Europea ha presentado la “Declaración de León” sobre la neurotecnología europea, que inicia la reflexión sobre la promoción de neurotecnologías centradas en la persona y que tengan en cuenta los derechos fundamentales, y reconoce la carrera internacional en el desarrollo de innovaciones dentro de un ecosistema de neurotecnologías233.

A nivel nacional, España, elaboró en 2021 la Carta de Derechos Digitales, documento no vinculante legalmente que incluye los neuroderechos dentro de los derechos de los ciudadanos españoles en la era digital234. Además, en la ley española de Investigación Biomédica 14/2007, aunque no aparecen explicitadas las neurotecnologías235, se tiene como ejes prioritarios la protección de los derechos fundamentales y libertades públicas, la protección de la identidad, la libre autonomía de la persona, y el derecho a no ser discriminado, entre otras236. Por su parte, el Comité de Bioética de España237 y el Comité Español de Ética de la Investigación238 tienen competencias sobre aspectos conflictivos de la investigación biomédica incluyendo neurociencias y neurotecnologías.

En Francia, el Ministerio de Educación Superior, Investigación e Innovación (MESRI) está actualmente trabajando en la elaboración de una Carta para el Desarrollo Responsable y Ético de las Neurotecnologías239. Asimismo, en 2021, se ha incluido en su Código Civil poder hacer uso de algunos datos cerebrales como prueba judicial239. En esa misma línea, Italia ha extendido las salvaguardas de su Declaración sobre los Derechos de los Ciudadanos en el contexto de internet, de 2015240, al campo de las neurotecnologías.

Por otro lado, en países de América Latina, como Argentina241 y México242 se han llevado a cabo recientemente modificaciones del Código Procesal Penal que introducen el uso de datos sobre la actividad cerebral provenientes de técnicas de imagen cerebral u otro tipo de medios neurotecnológicos como medios probatorios. Los datos relativos a la actividad mental serán únicamente empleados previo consentimiento informado de las personas implicadas. También México ha incluido los neuroderechos en su carta de derechos digitales243. Destaca el caso de Chile, que constituye el primer país que ha incluido la protección de los neuroderechos en su marco constitucional198,244. Además, en 2021, el Senado de Chile aprobó una propuesta de Ley sobre protección de los neuroderechos y la integridad mental y el desarrollo de la investigación y las neurotecnologías245 que está en trámite final en el Congreso chileno. Además, la Corte Suprema chilena ha emitido la primera sentencia para obligar a una empresa a eliminar neurodatos personales almacenados246. En Brasil, en 2022, se ha llevado a cabo un Proyecto de Ley que incluye modificaciones a la Ley General de Protección de Datos Personales de 2014, introduciendo una regulación para proteger los datos neuronales de los ciudadanos brasileños recabados tanto por dispositivos invasivos como no invasivos247; y se continúa trabajando a distintas escalas legales. Por último, en 2023, el Centro Latinoamericano de Administración para el Desarrollo (del cual son miembros 24 países) ha includo los neuroderechos en su Carta Iberoamericana de Inteligencia Artificial en la Administración Pública248.

Marcos de regulación y evaluación

La legislación regulatoria y de evaluación de tecnologías sanitarias establecen el marco en el cual pueden desarrollarse e implementarse las neurotecnologías, así como cualquier guía, estándar o criterio con el que las entidades puedan certificar o evaluar sus funciones de uso. A continuación, se detallan los enfoques vigentes en 2023, diferenciando en si la neurotecnología tiene una finalidad clínica o no.

Ámbito clínico

La autoridad competente en España para regular productos sanitarios, incluyendo los implantables activos, es la Agencia Española del Medicamento y Productos Sanitarios (AEMPS), que aplica el Reglamento Europeo 2017/745228, de 5 de abril, y el Real Decreto 192/2023, de 21 de marzo249. Este decreto incorpora los requisitos obligatorios del Reglamento Europeo, además de aspectos adicionales que habían quedado abiertos a ser abordados por cada estado miembro.

La nueva normativa exige que cualquier producto sanitario (incluyendo aquellos cuyo funcionamiento esté basado en neurotecnologías) con aplicación en las personas con una finalidad médica debe superar una evaluación clínica rigurosa en la que se demuestren los beneficios clínicos, la seguridad y la eficacia228. En este contexto, la comunidad científica señala la difícil estandarización frente a algunas enfermedades250, acentuándose la necesidad de individualizar y personalizar los tratamientos. Otro reto, en el caso de algunas neurotecnologías, es la dificultad de diseñar investigaciones que demuestren el beneficio clínico en el tratamiento de ciertas enfermedades, como la fibromialgia251,252. Aunque existe potencial y evidencia inicial para su tratamiento253–255, los participantes de un ensayo correspondientes al grupo placebo que acudieron a recibir la terapia mostraron las mismas mejoras que el grupo que sí recibió estimulación transcraneal. Esto podría indicar que el mero hecho de asistir a recibir una terapia innovadora tenía un efecto positivo en las personas, dificultando la demostración de un posible beneficio clínico de la neuroestimulación para el tratamiento de la fibromialgia251. En la mayoría de los casos se desconocen los potenciales efectos secundarios del uso de estas tecnologías en el medio y largo plazo, siendo imprescindible recabar evidencia científica sólida adicional para confirmar el beneficio clínico y para descartar la aparición de efectos secundarios nocivos256.

Asimismo, queda por determinar una normativa clara para la eliminación o el mantenimiento de los implantes de aquellos pacientes que han participado en una investigación clínica. Se ha discutido si el proceso de investigación debe también facilitar su extirpación257. Sin embargo, en el lado contrario, se debate si los pacientes que han mostrado una mejoría respecto a sus síntomas, han de desprenderse del implante, bien por la finalización de las investigaciones clínicas o por un cambio de prioridades del fabricante258, algo sobre lo que la comunidad científica y los pacientes han alertado259.

Una vez recabada evidencia clínica en los ensayos sobre la utilidad y seguridad de terapias basadas en neurotecnologías, los desarrollos son susceptibles de ser certificados para su comercialización con la obtención de un marcado CE. Una vez comercializadas, en el caso de la evaluación para la inclusión en la cartera de servicios del Sistema Nacional de Salud español, la autoridad competente es la Red Española de Agencias de Evaluación de Tecnologías Sanitarias (RedETS)260. La red recaba la evidencia científica y clínica disponible sobre efectividad, seguridad y consideraciones de implementación para informar la toma de decisiones sobre si un producto sanitario puede ser incluido. Actualmente existen algunas neurotecnologías en cartera, como la estimulación cerebral profunda para el tratamiento del párkinson o la epilepsia72,132. Dicha red también elabora guías de práctica clínica con recomendaciones sobre intervenciones y tratamientos, aunque no es posible recomendar intervenciones que no estén en cartera en la actualidad132, como es el caso de la estimulación magnética transcraneal para el tratamiento de la depresión resistente (que sí está comercializada y se ofrece en algunos hospitales españoles)55,261. Una última consideración al respecto de las neurotecnologías es la finalidad prevista: aunque un producto esté aprobado para su uso clínico en el tratamiento de una enfermedad, deberá pasar el proceso de nuevo para cualquier otra circunstancia de uso.

Regulación de productos no sanitarios

Respecto a los neurodatos, parte de la comunidad científica ha recomendado que las administraciones regulatorias los categoricen como datos sanitarios sensibles, y así aplicar las regulaciones correspondientes a los dispositivos neurales262. Con la misma filosofía, la Comisión Europea, el 2 de diciembre del 2022, en virtud del cumplimiento del Reglamento (UE) 2017/745 de 5 de abril, sobre los productos sanitarios, aprobó el Reglamento de Ejecución (UE) 2022/2346. En él se establecen las especificaciones técnicas comunes para determinados grupos de productos sin finalidad médica (incluidos en el Anexo XVI) y que, por su similitud con los productos sanitarios en cuanto a su funcionamiento y riesgo, deben ser certificados y evaluados de forma análoga a ellos. Entre estos productos, se incluyen las neurotecnologías no invasivas destinadas a la estimulación transcraneal para modificar la actividad neuronal del cerebro fuera del ámbito clínico263. El Anexo VII del mencionado reglamento hace explícito que las especificaciones publicadas no son de aplicación a los dispositivos invasivos de estimulación craneal sin finalidad médica, es decir, bajo estricto control de la normativa sanitaria, se excluyen del ámbito de aplicación de esta legislación264. Por otro lado, cabe señalar que aquellos productos no-invasivos que no estimulen no están incluidos en la lista del Anexo XVI, y actualmente siguen la legislación europea vigente relativa a la comercialización de productos en general265. El Comité de Bioética de España defiende una prohibición expresa del uso de todas neurotecnologías con fines no terapéuticos237. Sin embargo, la Carta de Derechos Digitales aboga por regular234.

En la actualidad se trabaja en la implementación de las especificaciones técnicas comunes de los productos sin finalidad médica, que establecen la necesidad de realizar un análisis de riesgo exhaustivo, con una lista de advertencias, efectos secundarios y contraindicaciones que se tienen que comunicar al usuario264. Estos productos serán incluidos en la base de datos pública EUDAMED266,267. Los fabricantes de productos con neurotecnologías sin finalidad médica que ya estaban en el mercado antes de la entrada en vigor de esta legislación deben recoger la evidencia científica correspondiente mediante investigaciones clínicas para poder conseguir su certificación263.

Investigación e innovación de vanguardia

Desde 2013, se han hecho grandes inversiones en proyectos de investigación sobre cerebro en EE. UU.268,269, Europa270, China271,272, Japón273, Australia274, Canadá275, o Corea del Sur276, unidos en una iniciativa global coordinada277. Entre los proyectos con mayor dotación económica se encuentra la iniciativa estadounidense BRAIN268,269, centrada específicamente en el desarrollo y aplicación de neurotecnologías para descifrar las dinámicas de los circuitos y la actividad neuronal, y cómo estas dan forma a nuestra capacidad cognitiva y conductual278. En Europa, destaca el Proyecto Cerebro Humano (HBP, por sus siglas en inglés) se sirve de las tecnologías de supercomputación para realizar modelos informáticos y simulaciones del cerebro humano. Integra datos masivos, aportando a los investigadores nuevas herramientas matemáticas para enfrentar diversas enfermedades neurológicas, neurodegenerativas y otros trastornos270,279. La línea de acción en el campo de las neurotecnologías se ha centrado, asimismo, en la creación de infraestructuras científicas, plataformas digitales y protocolos de buenas prácticas para facilitar a profesionales científicos, sanitarios o empresas, el acceso a datos, herramientas de modelización y recursos informáticos para, en definitiva, lograr un mejor conocimiento del cerebro32,280,281.

En este contexto, desde la comunidad científica se recomienda una mayor financiación y coordinación de la investigación, así como promover un enfoque interdisciplinar para abordar los desafíos y las necesidades clínicas reales32,282. Para trasladar de forma más rápida, eficiente y equitativamente los avances a la clínica y a la sociedad es necesaria la integración de diferentes áreas del conocimiento: neurociencia, ingeniería biomédica, ciencias de la computación, física, química, biología molecular, medicina, y ciencias sociales como psicología, filosofía, ética y otras relevantes en el estudio de los aspectos sociales y culturales relacionados con la salud y la enfermedad. Asimismo, a medida que se revelan nuevos resultados, la comunidad científica señala la importancia de que los grandes proyectos aúnen esfuerzos para lograr avances consistentes y reproducibles en el conocimiento del cerebro283.

Por otra parte, la comunidad científica señala que la regulación ética de las neurotecnologías no necesariamente tiene que ser una barrera para la innovación. Si se aborda desde el principio, y a lo largo de todo el proceso, también puede ser un habilitador clave para afrontar los desafíos que la neurotecnología podría plantear en el futuro45,284. El primer estándar internacional para fomentar una innovación responsable de las neurotecnologías se elaboró en 2019 por el Consejo de la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económico (OCDE)222. Las empresas son reconocidas como un actor clave en el ecosistema, en particular, a través de la participación en consorcios internacionales de colaboración entre investigación, innovación e industria, como el NSF Brain enfocado a la transferencia tecnológica25.

Además de aportar su tejido investigador ya existente, España se suma a la comunidad internacional con la puesta en marcha, en diciembre del año 2022, del primer Centro Nacional de Neurotecnología. Este organismo multidisciplinar tendrá especial consideración a los aspectos éticos, jurídicos y regulatorios asociados285.

Ideas fuerza

La actual frontera del conocimiento en neurociencia es el vínculo entre el cerebro físico y las funciones superiores, como son la identidad, la consciencia, habilidades cognitivas y motoras, el comportamiento o las emociones de las personas. Su comprensión es vital para afrontar uno de los mayores desafíos a los que se enfrenta la ciencia en el siglo XXI: el tratamiento de las patologías del cerebro humano. 

Las neurotecnologías son herramientas diseñadas para interactuar con el cerebro y el resto del sistema nervioso. Según la comunidad experta tienen gran potencial para generar avances de conocimiento y afrontar los trastornos del sistema nervioso.

Para el tratamiento de enfermedades neurológicas existen neurotecnologías ya validadas y utilizadas, así como algunas demostraciones clínicas prometedoras que lidian con los efectos del ictus, el alzhéimer o el párkinson. Pero para realizar intervenciones viables y seguras de forma sistemática todavía existen algunas limitaciones técnicas y se requiere de más evidencia científica.

Existe investigación en curso enfocada en comprender la actividad cerebral asociada a estados emocionales o de consciencia. También aquella relacionada con la comunicación y el lenguaje, o con el pensamiento y procesamiento visual y auditivo.

A la utilidad demostrada de las neurotecnologías en el ámbito sanitario, le sigue una expectativa en el ámbito comercial y económico, con el potencial de ser aplicadas en el mercado de consumo y de entretenimiento, en la educación o en defensa y seguridad nacional.

El continuo progreso investigador y la inversión empresarial en neurociencia y neurotecnologías está asociado a un debate que aborda cuestiones éticas sobre el impacto de estos avances en nuestra sociedad.

A nivel de gobernanza, existe un debate impulsado por la comunidad investigadora en neurociencias, filosofía, ética y legislación acerca de la adecuación de los marcos legislativos para asegurar una correcta protección de los derechos de los ciudadanos al respecto de las neurotecnologías. En este contexto surge el término neuroderechos.

La comunidad científica señala que la regulación ética de las neurotecnologías no tiene que ser necesariamente una barrera para la innovación. Si se aborda desde el inicio, y a lo largo de todo el proceso de desarrollo, también puede habilitar unos usos seguros y responsables y facilitar la resolución de desafíos técnicos en el futuro.

Personal experto, científico e investigador consultado*

  • Aguilar, Carolina. CEO y Co-fundadora, INBRAIN Neuroelectronics.
  • Ausín, Txetxu. Cientifico Títular, Instituto de Filosofía (CSIC). Presidente del Comité de Ética, CSIC.
  • Azorín Poveda, José María. Catedrático de Universidad y Director del Brain-Machine Interface Systems Lab, Instituto de Investigación en Ingeniería de Elche, Universidad Miguel Hernández de Elche.
  • Carmena, José M. Adjunct Professor of Electrical Engineering and Neuroscience, University of California-Berkeley. Founder and Co-CEO, iota Biosciences, Estados Unidos.
  • DeFelipe, Javier. Profesor de Investigación, Instituto Cajal (CSIC). Centro de Tecnología Biomédica, Universidad Politécnica de Madrid (UPM).
  • Díaz-Nido, Javier. Catedrático de Universidad, Universidad Autónoma de Madrid. Investigador Principal, Centro de Biología Molecular Severo Ochoa (CSIC-UAM).
  • Gil Agudo, Ángel Manuel. Jefatura del departamento de medicina física y rehabilitación, Hospital Nacional de Parapléjicos.
  • Goering, Sara. Professor of Philosophy, University of Washington. Co-lead Neuroethics Research Group, Center for Neurotechnology, Estados Unidos.
  • Hernández, Gloria. Jefa del, Centro Nacional de Certificación de Productos Sanitarios, Organismo Notificado 0318 (CNCps-AEMPS).
  • Herrera, Eloísa. Profesora de Investigación, Instituto de Neurociencias (CSIC-Universidad Miguel Hernández).
  • Herrmann, Stephanie. International Human Rights Lawyer, Perseus Strategies, Estados Unidos.
  • López, María. CEO y Co-fundadora, Bitbrain.
  • Maiqués, Ana. CEO, Neuroelectrics, Estados Unidos - España.
  • Menéndez de la Prida, Liset. Profesora de Investigación, Instituto Cajal (CSIC).
  • Niso Galán, Julia Guiomar. Investigadora Ramón y Cajal, Instituto Cajal (CSIC), España. Investigadora Senior, Indiana University, Estados Unidos.
  • Pascual-Leone, Álvaro. Catedrático de Neurología, Harvard University. Director Médico, Deanna and Sidney Wolk Center for Memory Health, Hebrew SeniorLife, Estados Unidos.
  • Ramos, Ander. Lider del Grupo de Neurotecnología, TECNALIA (member of Basque Research and Technology Alliance), España. Neuroprosthetics Group Leader, Institute of Medical Psychology and Behavioral Neurobiology (University of Tubinngen), Alemania.
  • Sánchez-Vives, Mavi. Profesora de Investigación ICREA, IDIBAPS (Institut d’Investigacions Biomèdiques August Pi i Sunyer).
  • Triñanes, Yolanda. Técnica, Unidad de Asesoramiento Científico-Técnico (Avalia-t), Agencia Gallega de Conocimiento en Salud (ACIS). Consello de Bioética de Galicia. Investigadora, Universidad de Santiago de Compostela.
  • Yuste, Rafael. Professor of Biological Sciences and Director of the NeuroTechnology Center (NTC), Columbia University, Estados Unidos.

Método de elaboración

Los Informes C son documentos breves sobre los temas seleccionados por la Mesa del Congreso que contextualizan y resumen la evidencia científica disponible para el tema de análisis. Además, recogen las áreas de consenso, disenso, las incógnitas y los debates en curso. El proceso de elaboración de los informes se basa en una exhaustiva revisión bibliográfica que se complementa con entrevistas a personas expertas en la materia y dos rondas de revisión posterior por su parte. La Oficina C colabora con la Dirección de Documentación, Biblioteca y Archivo del Congreso de los Diputados en este proceso.

Para la elaboración del presente informe, la Oficina C ha referenciado 285 documentos y consultado a un total de 20 personas expertas en la materia. Se trata de un conjunto multidisciplinar del cual el 42 % pertenecen al área de ciencias de la vida (neurobiología, neurociencia clínica, biología molecular, psicología clínica, medicina, realidad virtual y neurotecnología), el 26 % a las ciencias físicas e ingenierías (ingeniería biomédica, neuroprostética, neurorrehabilitación, robótica, neurociencia de sistemas) y el 32 % a las ciencias sociales y humanidades (ciencias del derecho, filosofía, bioética, empresariales y administración pública). El 75 % trabaja en centros o instituciones españolas, mientras que el 40 % está afiliado al menos a una institución en el extranjero.

La Oficina C es la responsable editorial de este informe.

Cómo citar

Oficina de Ciencia y Tecnología del Congreso de los Diputados (Oficina C). Informe C. Avances en neurociencia: aplicaciones e implicaciones éticas. (2023) www.doi.org/10.57952/N5JW-1N98

Bibliografía

1. DeFelipe, J. From the connectome to the synaptome: an epic love story. Science (New York, N.Y.) 330, 1198–1201 (2010) https://doi.org/10.1126/science.1193378. 

2. Pérez Ortega, R. ‘Breakthrough’ finding shows how modern humans grow more brain cells than Neanderthals. Science News https://www.science.org/content/article/breakthrough-finding-shows-how-modern-humans-grow-more-brain-cells-neanderthals [07/02/2023]. 

3. Gómez-Ramirez, J. Towards a Theory of Brain Structure and Function. A New Foundation for Representation in Cognitive and Brain Science: Category Theory and the Hippocampus (ed. Gómez-Ramirez, J.) 109–140 (Springer Netherlands, 2014). ISBN: 978-94-007-7738-5. 

4. Gordon, E. M. et al. A somato-cognitive action network alternates with effector regions in motor cortex. Nature 1–9 (2023) https://doi.org/10.1038/s41586-023-05964-2. 

5. Naddaf, M. Gigantic map of fly brain is a first for a complex animal. Nature 615, 571–571 (2023) https://doi.org/10.1038/d41586-023-00709-7. 

6. Winding, M. et al. The connectome of an insect brain. Science 379, eadd9330 (2023) https://doi.org/10.1126/science.add9330. 

7. Yao, Z. et al. A high-resolution transcriptomic and spatial atlas of cell types in the whole mouse brain. Nature 624, 317–332 (2023) https://doi.org/10.1038/s41586-023-06812-z. 

8. Zhang, M. et al. Molecularly defined and spatially resolved cell atlas of the whole mouse brain. Nature 624, 343–354 (2023) https://doi.org/10.1038/s41586-023-06808-9. 

9. Tosches, M. A. & Lee, H. J. Cellular atlases of the entire mouse brain. Nature 624, 253–255 (2023) https://doi.org/10.1038/d41586-023-03781-1. 

10. Maroso, M. A quest into the human brain. Science 382, 166–167 (2023) https://doi.org/10.1126/science.adl0913. 

11. Weninger, A. & Arlotta, P. A family portrait of human brain cells. Science 382, 168–169 (2023) https://doi.org/10.1126/science.adk4857. 

12. Machado, T. A., Kauvar, I. V. & Deisseroth, K. Multiregion neuronal activity: the forest and the trees. Nature Reviews Neuroscience 23, 683–704 (2022) https://doi.org/10.1038/s41583-022-00634-0. 

13. Yuste, R. From the neuron doctrine to neural networks. Nature Reviews Neuroscience 16, 487–497 (2015) https://doi.org/10.1038/nrn3962. 

14. Frankland, P. W., Josselyn, S. A. & Köhler, S. The neurobiological foundation of memory retrieval. Nature Neuroscience 22, 1576–1585 (2019) https://doi.org/10.1038/s41593-019-0493-1. 

15. Poeppel, D., Emmorey, K., Hickok, G. & Pylkkänen, L. Towards a New Neurobiology of Language. Journal of Neuroscience 32, 14125–14131 (2012) https://doi.org/10.1523/JNEUROSCI.3244-12.2012. 

16. Murphy, E. The Oscillatory Nature of Language. (Cambridge University Press, 2020). ISBN: 978-1-108-83631-9. 

17. Kelso, J. A. S., Dumas, G. & Tognoli, E. Outline of a general theory of behavior and brain coordination. Neural Networks 37, 120–131 (2013) https://doi.org/10.1016/j.neunet.2012.09.003. 

18. Schmahmann, J. D. The cerebellum and cognition. Neuroscience Letters 688, 62–75 (2019) https://doi.org/10.1016/j.neulet.2018.07.005. 

19. Welniarz, Q., Worbe, Y. & Gallea, C. The Forward Model: A Unifying Theory for the Role of the Cerebellum in Motor Control and Sense of Agency. Frontiers in Systems Neuroscience 15, (2021) https://doi.org/10.3389/fnsys.2021.644059. 

20. Kleim, J. A. & Jones, T. A. Principles of Experience-Dependent Neural Plasticity: Implications for Rehabilitation After Brain Damage. Journal of Speech, Language, and Hearing Research 51, S225–S239 (2008) https://doi.org/10.1044/1092-4388(2008/018). 

21. European Commission. Directorate General for Economic and Financial Affairs. The 2021 ageing report: economic & budgetary projections for the EU Member States (2019-2070). (Publications Office, 2021). 

22. Oficina de Ciencia y Tecnología del Congreso de los Diputados (Oficina C). Informe C: Envejecimiento y bienestar. (2023) https://doi.org/10.57952/q3ze-2c39. 

23. Feigin, V. L. et al. Global, regional, and national burden of neurological disorders, 1990–2016: a systematic analysis for the Global Burden of Disease Study 2016. The Lancet Neurology 18, 459–480 (2019) https://doi.org/10.1016/S1474-4422(18)30499-X. 

24. Apkarian, A. V., Baliki, M. N. & Geha, P. Y. Towards a theory of chronic pain. Progress in Neurobiology 87, 81–97 (2009) https://doi.org/10.1016/j.pneurobio.2008.09.018. 

25. NFS Brain. Building Reliable Advances and Innovations in Neurotechnology (BRAIN) Brochure. An Industry-University Cooperative Research Center (IUCRC). https://nsfbrain.org/wp-content/uploads/2023/01/BRAIN-Center-brochure-October-2022-print-spreads.pdf (2022). 

26. Oficina de Ciencia y Tecnología del Congreso de los Diputados (Oficina C). Avances en enfermedades neurodegenerativas. (2023). 

27. Deuschl, G. et al. The burden of neurological diseases in Europe: an analysis for the Global Burden of Disease Study 2017. The Lancet. Public Health 5, e551–e567 (2020) https://doi.org/10.1016/S2468-2667(20)30190-0. 

28. Vigo, D., Thornicroft, G. & Atun, R. Estimating the true global burden of mental illness. The Lancet. Psychiatry 3, 171–178 (2016) https://doi.org/10.1016/S2215-0366(15)00505-2. 

29. Olesen, J., Gustavsson, A., Svensson, M., Wittchen, H.-U., Jönsson, B., CDBE2010 study group, & European Brain Council. The economic cost of brain disorders in Europe. European Journal of Neurology 19, 155–162 (2012) https://doi.org/10.1111/j.1468-1331.2011.03590.x. 

30. Asplund, M. et al. Towards the European Neurotechnology Medicine  Platform. (2023). 

31. Blesa, J. et al. BBB opening with focused ultrasound in nonhuman primates and Parkinson’s disease patients: Targeted AAV vector delivery and PET imaging. Science Advances 9, eadf4888 (2023) https://doi.org/10.1126/sciadv.adf4888. 

32. Amunts, K. et al. The coming decade of digital brain research - A vision for neuroscience at the intersection of technology and computing. (2023) https://doi.org/10.5281/zenodo.7764003. 

33. Müller, O. & Rotter, S. Neurotechnology: Current Developments and Ethical Issues. Frontiers in Systems Neuroscience 11, (2017) https://doi.org/10.3389/fnsys.2017.00093. 

34. Deep Knowledge Analytics Neurotech Division. NeuroTech Global Industru Landscape Overview 2019. http://analytics.dkv.global/data/pdf/NeuroTech/NeuroTech-Landscape-Overview-Teaser.pdf (2019). 

35. Draganov, M., Galiano-Landeira, J., Doruk Camsari, D., Ramírez, J.-E., Robles, M. & Chanes, L. Noninvasive modulation of predictive coding in humans: causal evidence for frequency-specific temporal dynamics. Cerebral Cortex bhad127 (2023) https://doi.org/10.1093/cercor/bhad127. 

36. Ienca, M., Haselager, P. & Emanuel, E. J. Brain leaks and consumer neurotechnology. Nature Biotechnology 36, 805–810 (2018) https://doi.org/10.1038/nbt.4240. 

37. Verkijika, S. F. & De Wet, L. Using a brain-computer interface (BCI) in reducing math anxiety: Evidence from South Africa. Computers & Education 81, 113–122 (2015) https://doi.org/10.1016/j.compedu.2014.10.002. 

38. Williamson, B. Brain Data: Scanning, Scraping and Sculpting the Plastic Learning Brain Through Neurotechnology. Postdigital Science and Education 1, 65–86 (2019) https://doi.org/10.1007/s42438-018-0008-5. 

39. Serrhini, M. & Dargham, A. Toward Incorporating Bio-signals in Online Education Case of Assessing Student Attention with BCI. Europe and MENA Cooperation Advances in Information and Communication Technologies (eds. Rocha, Á., Serrhini, M. & Felgueiras, C.) 135–146 (Springer International Publishing, 2017). https://doi.org/10.1007/978-3-319-46568-5_14. 

40. Ienca, M., Jotterand, F. & Elger, B. S. From Healthcare to Warfare and Reverse: How Should We Regulate Dual-Use Neurotechnology? Neuron 97, 269–274 (2018) https://doi.org/10.1016/j.neuron.2017.12.017. 

41. Ligthart, S. et al. Minding rights: Mapping ethical and legal foundations of ‘neurorights’. https://doi.org/10.48550/arXiv.2302.06281. 

42. Nuffield Council on Bioethics. What are novel Neurotechnologies? - Executive Summary. (2013). 

43. International Bioethics Committee (IBC) - UNESCO. Report of the International Bioethics Committee of UNESCO (IBC) on the ethical issues of neurotechnology. 56 https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000378724 (2021). 

44. Ienca, M. & Haselager, P. Hacking the brain: brain–computer interfacing technology and the ethics of neurosecurity. Ethics and Information Technology 18, 117–129 (2016) https://doi.org/10.1007/s10676-016-9398-9. 

45. The Regulatory Horizons Council (Department for Business, Energy & Industrial Strategy). RHC Neurotechnology Taxonomy interactive document. https://assets.publishing.service.gov.uk/government/uploads/system/uploads/attachment_data/file/1121010/RHC_Neurotechnology_Taxonomy.pdf (2022). 

46. Ning, H. et al. A Survey on Metaverse: the State-of-the-art, Technologies, Applications, and Challenges. (2021) https://doi.org/10.48550/arXiv.2111.09673. 

47. Lee, M. H., Smyser, C. D. & Shimony, J. S. Resting-State fMRI: A Review of Methods and Clinical Applications. American Journal of Neuroradiology 34, 1866–1872 (2013) https://doi.org/10.3174/ajnr.A3263. 

48. Ward, N. S., Brown, M. M., Thompson, A. J. & Frackowiak, R. S. J. Neural correlates of outcome after stroke: a cross‐sectional fMRI study. Brain 126, 1430–1448 (2003) https://doi.org/10.1093/brain/awg145. 

49. López-Larraz, E., Escolano, C., Robledo-Menéndez, A., Morlas, L., Alda, A. & Minguez, J. A garment that measures brain activity: proof of concept of an EEG sensor layer fully implemented with smart textiles. Frontiers in Human Neuroscience 17, (2023). 

50. Bronstein, J. M. et al. Deep Brain Stimulation for Parkinson disease: An expert consensus and review of key issues. Archives of Neurology 68, 165 (2011) https://doi.org/10.1001/archneurol.2010.260. 

51. Guillén, P. Deep Learning Applied to Deep Brain Stimulation in Parkinson’s Disease. High Performance Computing (eds. Barrios Hernández, C. J., Gitler, I. & Klapp, J.) 269–278 (Springer International Publishing, 2017). https://doi.org/10.1007/978-3-319-57972-6_20. 

52. Bouthour, W., Mégevand, P., Donoghue, J., Lüscher, C., Birbaumer, N. & Krack, P. Biomarkers for closed-loop deep brain stimulation in Parkinson disease and beyond. Nature Reviews Neurology 15, 343–352 (2019) https://doi.org/10.1038/s41582-019-0166-4. 

53. Kobayashi, M. & Pascual-Leone, A. Transcranial magnetic stimulation in neurology. The Lancet Neurology 2, 145–156 (2003) https://doi.org/10.1016/S1474-4422(03)00321-1. 

54. Guía de Práctica Clínica sobre el Manejo de la Depresión en el Adulto (revisada mayo 2023). GuíaSalud https://portal.guiasalud.es/gpc/depresion-adulto/ [30/05/2023]. 

55. León, J. de C. y. Zamora, pionera en implantar la terapia de Estimulación Magnética Transcraneal para el tratamiento de la depresión resistente y los trastornos obsesivos. Zamora, pionera en implantar la terapia de Estimulación Magnética Transcraneal para el tratamiento de la depresión resistente y los trastornos obsesivos https://comunicacion.jcyl.es/web/jcyl/Comunicacion/es/Plantilla100Detalle/1281372051501/NotaPrensa/1285255700861/Comunicacion [30/05/2023]. 

56. Koh, R. G. L., Balas, M., Nachman, A. I. & Zariffa, J. Selective peripheral nerve recordings from nerve cuff electrodes using convolutional neural networks. Journal of Neural Engineering 17, 016042 (2020) https://doi.org/10.1088/1741-2552/ab4ac4. 

57. Martínez Férez, I. M. Eficacia, seguridad y eficiencia de la electroestimulación medular en el tratamiento del dolor músculo-esquelético crónico. Informes de Eval de Tecn Sanit 101 (2016). 

58. Luengo Matos, S. Análisis de la eficacia y seguridad de los neuroestimuladores periféricos del ganglio esfenopalatino para el tratamiento de la cefalea crónica en racimos refractaria. 74 (2019). 

59. Grau, M. Neuromodulación de las raíces sacras para el tratamiento de la incontinencia urinaria. 92 (2018). 

60. Sitaram, R. et al. Closed-loop brain training: the science of neurofeedback. Nature Reviews Neuroscience 18, 86–100 (2017) https://doi.org/10.1038/nrn.2016.164. 

61. Hammond, C. What Is Neurofeedback? Journal of Neurotherapy 10, (2016) https://doi.org/10.1300/J184v10n04_04. 

62. Gorini, A., Marzorati, C., Casiraghi, M., Spaggiari, L. & Pravettoni, G. A Neurofeedback-Based Intervention to Reduce Post-Operative Pain in Lung Cancer Patients: Study Protocol for a Randomized Controlled Trial. JMIR Research Protocols 4, e52 (2015) https://doi.org/10.2196/resprot.4251. 

63. Vanneste, S., To, W. T. & De Ridder, D. Tinnitus and neuropathic pain share a common neural substrate in the form of specific brain connectivity and microstate profiles. Progress in Neuro-Psychopharmacology and Biological Psychiatry 88, 388–400 (2019) https://doi.org/10.1016/j.pnpbp.2018.08.015. 

64. Krigolson, O. E., Williams, C. C., Norton, A., Hassall, C. D. & Colino, F. L. Choosing MUSE: Validation of a Low-Cost, Portable EEG System for ERP Research. Frontiers in Neuroscience 11, 109 (2017) https://doi.org/10.3389/fnins.2017.00109. 

65. Fawkes, J. Can EEG Headsets Supercharge Your Brain? Medium https://betterhumans.pub/can-eeg-headsets-supercharge-your-brain-5bb788ed03fe [13/02/2023]. 

66. Navarro Gil, M., Escolano Marco, C., Montero-Marín, J., Minguez Zafra, J., Shonin, E. & García Campayo, J. Efficacy of Neurofeedback on the Increase of Mindfulness-Related Capacities in Healthy Individuals: a Controlled Trial. Mindfulness 9, 303–311 (2018) https://doi.org/10.1007/s12671-017-0775-1. 

67. Waltz, E. Green light for deep brain stimulator incorporating neurofeedback. Nature Biotechnology 38, 1014–1015 (2020) https://doi.org/10.1038/s41587-020-0664-3. 

68. La AEMPS informa del protocolo elaborado por Medtronic para mitigar un posible fallo del Neuroestimulador Implantable (INS) Percept PC tras un procedimiento de cardioversión. Agencia Española de Medicamentos y Productos Sanitarios https://www.aemps.gob.es/informa/la-aemps-informa-del-protocolo-elaborado-por-medtronic-para-mitigar-un-posible-fallo-del-neuroestimulador-implantable-ins-percept-pc-tras-un-procedimiento-de-cardioversion/ [07/02/2023]. 

69. Drew, L. Decoding the business of brain–computer interfaces. Nature Electronics 6, 90–95 (2023) https://doi.org/10.1038/s41928-023-00929-9. 

70. Cometa, A., Falasconi, A., Biasizzo, M., Carpaneto, J., Horn, A., Mazzoni, A. & Micera, S. Clinical neuroscience and neurotechnology: An amazing symbiosis. iScience 25, 105124 (2022) https://doi.org/10.1016/j.isci.2022.105124. 

71. Smalley, E. The business of brain–computer interfaces. Nature Biotechnology 37, 978–982 (2019) https://doi.org/10.1038/s41587-019-0231-y. 

72. Perestelo Pérez, L. Estimulación cerebral profunda en trastornos neurológicos y psiquiátricos. 0–152 (2015). 

73. Chaudhary, U., Birbaumer, N. & Ramos-Murguialday, A. Brain–computer interfaces for communication and rehabilitation. Nature Reviews Neurology 12, 513–525 (2016) https://doi.org/10.1038/nrneurol.2016.113. 

74. Bavishi, S., Rosenthal, J. & Bockbrader, M. Chapter 17 - Neuroprosthetics. Rehabilitation After Traumatic Brain Injury (eds. Eapen, B. C. & Cifu, D. X.) 241–253 (Elsevier, 2019). ISBN: 978-0-323-54456-6. 

75. Smirnova, L. & Hartung, T. Neuronal cultures playing Pong: First steps toward advanced screening and biological computing. Neuron 110, 3855–3856 (2022) https://doi.org/10.1016/j.neuron.2022.11.010. 

76. Smirnova, L. et al. Organoid intelligence (OI): the new frontier in biocomputing and intelligence-in-a-dish. Frontiers in Science 1, (2023) https://doi.org/10.3389/fsci.2023.1017235. 

77. Hartung, T. et al. The Baltimore declaration toward the exploration of organoid intelligence. Frontiers in Science 1, (2023) https://doi.org/10.3389/fsci.2023.1068159. 

78. Hong, G. & Lieber, C. M. Novel electrode technologies for neural recordings. Nature Reviews Neuroscience 20, 330–345 (2019) https://doi.org/10.1038/s41583-019-0140-6. 

79. Blanke, O. & Gauthier, B. Memory enhancement and cognitive engineering (GESDA global). https://gesda.global/wp-content/uploads/2020/11/GESDA-SAB-3_Memory-enhancement-and-cognitive-engineering.pdf (2020). 

80. Bonaccini Calia, A. et al. Full-bandwidth electrophysiology of seizures and epileptiform activity enabled by flexible graphene microtransistor depth neural probes. Nature Nanotechnology 17, 301–309 (2022) https://doi.org/10.1038/s41565-021-01041-9. 

81. Masvidal-Codina, E. et al. High-resolution mapping of infraslow cortical brain activity enabled by graphene microtransistors. Nature Materials 18, 280–288 (2019) https://doi.org/10.1038/s41563-018-0249-4. 

82. Viana Casals, D., Garrido Ariza, J. A. & Jimenez Jimenez, D. EGNITE: Engineered Graphene for Neural Interface. (2021). 

83. Pisano, F. et al. Plasmonics on a Neural Implant: Engineering Light–Matter Interactions on the Nonplanar Surface of Tapered Optical Fibers. Advanced Optical Materials 10, 2101649 (2022) https://doi.org/10.1002/adom.202101649. 

84. Rapeaux, A. B. & Constandinou, T. G. Implantable brain machine interfaces: first-in-human studies, technology challenges and trends. Current Opinion in Biotechnology 72, 102–111 (2021) https://doi.org/10.1016/j.copbio.2021.10.001. 

85. Guduru, R. et al. Magnetoelectric ‘spin’ on stimulating the brain. Nanomedicine 10, 2051–2061 (2015) https://doi.org/10.2217/nnm.15.52. 

86. Asplund, M. Accessing the brain with soft deployable electrocorticography arrays. Science Robotics 8, eadg2785 (2023) https://doi.org/10.1126/scirobotics.adg2785. 

87. Song, S., Fallegger, F., Trouillet, A., Kim, K. & Lacour, S. P. Deployment of an electrocorticography system with a soft robotic actuator. Science Robotics 8, eadd1002 (2023) https://doi.org/10.1126/scirobotics.add1002. 

88. Niso, G. et al. Open and reproducible neuroimaging: From study inception to publication. NeuroImage 263, 119623 (2022) https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2022.119623. 

89. Gonzalez-Astudillo, J., Cattai, T., Bassignana, G., Corsi, M.-C. & De Vico Fallani, F. Network-based brain-computer interfaces: principles and applications. Journal of Neural Engineering 18, (2021) https://doi.org/10.1088/1741-2552/abc760. 

90. Zhang, X., Yao, L., Wang, X., Monaghan, J., McAlpine, D. & Zhang, Y. A survey on deep learning-based non-invasive brain signals: recent advances and new frontiers. Journal of Neural Engineering 18, 031002 (2021) https://doi.org/10.1088/1741-2552/abc902. 

91. Blanken, T. F., Bathelt, J., Deserno, M. K., Voge, L., Borsboom, D. & Douw, L. Connecting brain and behavior in clinical neuroscience: A network approach. Neuroscience and Biobehavioral Reviews 130, 81–90 (2021) https://doi.org/10.1016/j.neubiorev.2021.07.027. 

92. Krendl, A. C. & Betzel, R. F. Social cognitive network neuroscience. Social Cognitive and Affective Neuroscience 17, 510–529 (2022) https://doi.org/10.1093/scan/nsac020. 

93. Ponce, H., Martínez-Villaseñor, L. & Chen, Y. Editorial: Artificial intelligence in brain-computer interfaces and neuroimaging for neuromodulation and neurofeedback. Frontiers in Neuroscience 16, 974269 (2022) https://doi.org/10.3389/fnins.2022.974269. 

94. Navas-Olive, A., Amaducci, R., Jurado-Parras, M.-T., Sebastian, E. R. & de la Prida, L. M. Deep learning-based feature extraction for prediction and interpretation of sharp-wave ripples in the rodent hippocampus. eLife 11, e77772 (2022) https://doi.org/10.7554/eLife.77772. 

95. Bonaci, T., Calo, R. & Chizeck, H. J. App stores for the brain: Privacy & security in Brain-Computer Interfaces. 2014 IEEE International Symposium on Ethics in Science, Technology and Engineering 1–7 (2014). https://doi.org/10.1109/ETHICS.2014.6893415. 

96. Agarwal, A., Dowsley, R., McKinney, N. D., Wu, D., Lin, C.-T., Cock, M. D. & Nascimento, A. C. A. Protecting Privacy of Users in Brain-Computer Interface Applications. (2019) https://doi.org/10.48550/arXiv.1907.01586. 

97. Waismann, R., Fenwick, P. B. C., Wilson, G. D., Hewett, T. D. & Lumsden, J. EEG Responses to Visual Erotic Stimuli in Men with Normal and Paraphilic Interests. Archives of Sexual Behavior 32, 135–144 (2003) https://doi.org/10.1023/A:1022448308791. 

98. Ziogas, A., Habermeyer, E., Santtila, P., Poeppl, T. B. & Mokros, A. Neuroelectric Correlates of Human Sexuality: A Review and Meta-Analysis. Archives of Sexual Behavior 52, 497–596 (2023) https://doi.org/10.1007/s10508-019-01547-3. 

99. Takagi, Y. & Nishimoto, S. High-resolution image reconstruction with latent diffusion models from human brain activity. bioRxiv (2022) https://doi.org/10.1101/2022.11.18.517004. 

100. Tang, J., LeBel, A., Jain, S. & Huth, A. G. Semantic reconstruction of continuous language from non-invasive brain recordings. Nature Neuroscience 1–9 (2023) https://doi.org/10.1038/s41593-023-01304-9. 

101. Dato, A. Brain Computer Interface: a Data Protection Perspective. A legal analysis of Brain-Computer Interface technology in mobile gaming and life-style apps. http://arno.uvt.nl/show.cgi?fid=146398 (2018). 

102. Oficina de Ciencia y Tecnología del Congreso de los Diputados (Oficina C). Informe C: Ciberseguridad. (2022) https://doi.org/10.57952/c8hy-6c31. 

103. Yuste, R. et al. Four ethical priorities for neurotechnologies and AI. Nature 551, 159–163 (2017) https://doi.org/10.1038/551159a. 

104. Reglamento (UE) 2016/679 del Parlamento Europeo y del Consejo de 27 de abril de 2016 relativo a la protección de las personas físicas en lo que respecta al tratamiento de datos personales y a la libre circulación de estos datos y por el que se deroga la Directiva 95/46/CE (Reglamento general de protección de datos) (Texto pertinente a efectos del EEE). (2016). 

105. Data in science, Stats, Coding and Brain Imaging: GDPR for research demystified. Data in science, Stats, Coding and Brain Imaging https://neurostatscyrilpernet.blogspot.com/2023/02/gdpr-for-research-demystified.html [22/04/2023]. 

106. Eklund, A., Nichols, T. E. & Knutsson, H. Cluster failure: Why fMRI inferences for spatial extent have inflated false-positive rates. Proceedings of the National Academy of Sciences 113, 7900–7905 (2016) https://doi.org/10.1073/pnas.1602413113. 

107. Poldrack, R. A. et al. Scanning the horizon: towards transparent and reproducible neuroimaging research. Nature Reviews Neuroscience 18, 115–126 (2017) https://doi.org/10.1038/nrn.2016.167. 

108. Sinaci, A. A. et al. From Raw Data to FAIR Data: The FAIRification Workflow for Health Research. Methods of Information in Medicine 59, e21–e32 (2020) https://doi.org/10.1055/s-0040-1713684. 

109. Mons, B., Neylon, C., Velterop, J., Dumontier, M., da Silva Santos, L. O. B. & Wilkinson, M. D. Cloudy, increasingly FAIR; revisiting the FAIR Data guiding principles for the European Open Science Cloud. Information Services & Use 37, 49–56 (2017) https://doi.org/10.3233/ISU-170824. 

110. Secretaría General Técnica del MInisterio de Ciencia e Innovación. Estrategia Nacional de Ciencia Abierta (ENCA) 2023-2027. https://www.ciencia.gob.es/InfoGeneralPortal/documento/c30b29d7-abac-4b31-9156-809927b5ee49 (2023). 

111. Global, Regional, and Country-Specific Lifetime Risks of Stroke, 1990 and 2016. New England Journal of Medicine 379, 2429–2437 (2018) https://doi.org/10.1056/NEJMoa1804492. 

112. McFarland, D. J., Daly, J., Boulay, C. & Parvaz, M. Therapeutic Applications of BCI Technologies. Brain computer interfaces (Abingdon, England) 47, 37–52 (2017) https://doi.org/10.1080/2326263X.2017.1307625. 

113. Bensmaia, S. J. & Miller, L. E. Restoring sensorimotor function through intracortical interfaces: progress and looming challenges. Nature Reviews Neuroscience 15, 313–325 (2014) https://doi.org/10.1038/nrn3724. 

114. Barrios, L. J., Hornero, R., Pérez-Turiel, J., Pons, J. L., Vidal, J. & Azorín, J. M. Estado del Arte en Neurotecnologías para la Asistencia y la Rehabilitación en España: Tecnologías Fundamentales. Revista Iberoamericana de Automática e Informática Industrial RIAI 14, 346–354 (2017) https://doi.org/10.1016/j.riai.2017.06.003. 

115. Murphy, M. D., Guggenmos, D. J., Bundy, D. T. & Nudo, R. J. Current Challenges Facing the Translation of Brain Computer Interfaces from Preclinical Trials to Use in Human Patients. Frontiers in Cellular Neuroscience 9, (2016) https://doi.org/10.3389/fncel.2015.00497. 

116. Ramos-Murguialday, A. et al. Brain-machine interface in chronic stroke rehabilitation: a controlled study. Annals of Neurology 74, 100–108 (2013) https://doi.org/10.1002/ana.23879. 

117. Donati, A. R. C. et al. Long-Term Training with a Brain-Machine Interface-Based Gait Protocol Induces Partial Neurological Recovery in Paraplegic Patients. Scientific Reports 6, 30383 (2016) https://doi.org/10.1038/srep30383. 

118. Charkhkar, H., Christie, B. P. & Triolo, R. J. Sensory neuroprosthesis improves postural stability during Sensory Organization Test in lower-limb amputees. Scientific Reports 10, 6984 (2020) https://doi.org/10.1038/s41598-020-63936-2. 

119. Powell, M. P. et al. Epidural stimulation of the cervical spinal cord for post-stroke upper-limb paresis. Nature Medicine 29, 689–699 (2023) https://doi.org/10.1038/s41591-022-02202-6. 

120. Wagner, F. B. et al. Targeted neurotechnology restores walking in humans with spinal cord injury. Nature 563, 65–93 (2018) https://doi.org/10.1038/s41586-018-0649-2. 

121. Kathe, C. et al. The neurons that restore walking after paralysis. Nature 611, 540–547 (2022) https://doi.org/10.1038/s41586-022-05385-7. 

122. Rowald, A. et al. Activity-dependent spinal cord neuromodulation rapidly restores trunk and leg motor functions after complete paralysis. Nature Medicine 28, 260–271 (2022) https://doi.org/10.1038/s41591-021-01663-5. 

123. Lorach, H. et al. Walking naturally after spinal cord injury using a brain–spine interface. Nature 1–8 (2023) https://doi.org/10.1038/s41586-023-06094-5. 

124. Benabid, A. L. et al. An exoskeleton controlled by an epidural wireless brain–machine interface in a tetraplegic patient: a proof-of-concept demonstration. The Lancet Neurology 18, 1112–1122 (2019) https://doi.org/10.1016/S1474-4422(19)30321-7. 

125. Shih, J. J., Krusienski, D. J. & Wolpaw, J. R. Brain-Computer Interfaces in Medicine. Mayo Clinic Proceedings 87, 268–279 (2012) https://doi.org/10.1016/j.mayocp.2011.12.008. 

126. Tanaka, K., Matsunaga, K. & Wang, H. O. Electroencephalogram-based control of an electric wheelchair. IEEE Transactions on Robotics 21, 762–766 (2005) https://doi.org/10.1109/TRO.2004.842350. 

127. Ferrero, L., Quiles, V., Ortiz, M., Iáñez, E., Gil-Agudo, Á. & Azorín, J. M. Brain-computer interface enhanced by virtual reality training for controlling a lower limb exoskeleton. iScience 26, 106675 (2023) https://doi.org/10.1016/j.isci.2023.106675. 

128. Quiles, V., Ferrero, L., Iáñez, E., Ortiz, M., Gil-Agudo, Á. & Azorín, J. M. Brain-machine interface based on transfer-learning for detecting the appearance of obstacles during exoskeleton-assisted walking. Frontiers in Neuroscience 17, (2023) https://doi.org/10.3389/fnins.2023.1154480. 

129. Roche, J. P. & Hansen, M. R. On the Horizon: Cochlear implant technology. Otolaryngologic clinics of North America 48, 1097–1116 (2015) https://doi.org/10.1016/j.otc.2015.07.009. 

130. Zhang, W., Kim, S. M., Wang, W., Cai, C., Feng, Y., Kong, W. & Lin, X. Cochlear Gene Therapy for Sensorineural Hearing Loss: Current Status and Major Remaining Hurdles for Translational Success. Frontiers in Molecular Neuroscience 11, 221 (2018) https://doi.org/10.3389/fnmol.2018.00221. 

131. Federación de Asociaciones de Implantados Cocleares de España. Memoria 2021 AICE Somos Todos. http://implantecoclear.org/documentos/Transparencia/MemoriaAICE2021.pdf (2021). 

132. BOE-A-2006-16212 Real Decreto 1030/2006, de 15 de septiembre, por el que se establece la cartera de servicios comunes del Sistema Nacional de Salud y el procedimiento para su actualización. https://www.boe.es/buscar/act.php?id=BOE-A-2006-16212 (2006). 

133. Chen, X., Wang, F., Fernandez, E. & Roelfsema, P. R. Shape perception via a high-channel-count neuroprosthesis in monkey visual cortex. Science (New York, N.Y.) 370, 1191–1196 (2020) https://doi.org/10.1126/science.abd7435. 

134. Zrenner, E. Will Retinal Implants Restore Vision? Science 295, 1022–1025 (2002) https://doi.org/10.1126/science.1067996. 

135. Janapati, R., Dalal, V., Kumar, G. M., Anuradha, P. & Shekar, P. V. R. Web interface applications controllers used by autonomous EEG-BCI technologies. AIP Conference Proceedings 2418, 030038 (2022) https://doi.org/10.1063/5.0081780. 

136. Zhang, L., Wang, K.-J., Chen, H. & Mao, Z.-H. Internet of Brain: Decoding Human Intention and Coupling EEG Signals with Internet Services. 2016 9th International Conference on Service Science (ICSS) 172–179 (2016). https://doi.org/10.1109/ICSS.2016.32. 

137. Moses, D. A., Leonard, M. K., Makin, J. G. & Chang, E. F. Real-time decoding of question-and-answer speech dialogue using human cortical activity. Nature Communications 10, 3096 (2019) https://doi.org/10.1038/s41467-019-10994-4. 

138. Anumanchipalli, G. K., Chartier, J. & Chang, E. F. Speech synthesis from neural decoding of spoken sentences. Nature 568, 493–498 (2019) https://doi.org/10.1038/s41586-019-1119-1. 

139. Akbari, H., Khalighinejad, B., Herrero, J. L., Mehta, A. D. & Mesgarani, N. Towards reconstructing intelligible speech from the human auditory cortex. Scientific Reports 9, 874 (2019) https://doi.org/10.1038/s41598-018-37359-z. 

140. Affolter, N., Egressy, B., Pascual, D. & Wattenhofer, R. Brain2Word: Decoding Brain Activity for Language Generation. ArXiv (2020) https://doi.org/10.48550/arXiv.2009.04765. 

141. Moses, D. A. et al. Neuroprosthesis for Decoding Speech in a Paralyzed Person with Anarthria. New England Journal of Medicine 385, 217–227 (2021) https://doi.org/10.1056/NEJMoa2027540. 

142. Willett, F. R., Avansino, D. T., Hochberg, L. R., Henderson, J. M. & Shenoy, K. V. High-performance brain-to-text communication via handwriting. Nature 593, 249–254 (2021) https://doi.org/10.1038/s41586-021-03506-2. 

143. Défossez, A., Caucheteux, C., Rapin, J., Kabeli, O. & King, J.-R. Decoding speech from non-invasive brain recordings. (2022) https://doi.org/10.48550/ARXIV.2208.12266. 

144. Metzger, S. L. et al. A high-performance neuroprosthesis for speech decoding and avatar control. Nature 620, 1037–1046 (2023) https://doi.org/10.1038/s41586-023-06443-4. 

145. VanRullen, R. & Reddy, L. Reconstructing faces from fMRI patterns using deep generative neural networks. Communications Biology 2, 1–10 (2019) https://doi.org/10.1038/s42003-019-0438-y. 

146. Shen, G., Dwivedi, K., Majima, K., Horikawa, T. & Kamitani, Y. End-to-End Deep Image Reconstruction From Human Brain Activity. Frontiers in Computational Neuroscience 13, (2019) https://doi.org/10.3389/fncom.2019.00021. 

147. Kumari, N., Anwar, S. & Bhattacharjee, V. Automated visual stimuli evoked multi-channel EEG signal classification using EEGCapsNet. Pattern Recognition Letters 153, 29–35 (2022) https://doi.org/10.1016/j.patrec.2021.11.019. 

148. Chen, Z., Qing, J., Xiang, T., Yue, W. L. & Zhou, J. H. Seeing Beyond the Brain: Conditional Diffusion Model with Sparse Masked Modeling for Vision Decoding. (2023) https://doi.org/10.48550/arXiv.2211.06956. 

149. Shen, G., Horikawa, T., Majima, K. & Kamitani, Y. Deep image reconstruction from human brain activity. PLOS Computational Biology 15, e1006633 (2019) https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1006633. 

150. Fernández-Espejo, D. & Owen, A. M. Detecting awareness after severe brain injury. Nature Reviews Neuroscience 14, 801–809 (2013) https://doi.org/10.1038/nrn3608. 

151. Tegeler, C. L., Munger Clary, H., Shaltout, H. A., Simpson, S. L., Gerdes, L. & Tegeler, C. H. Cereset Research Standard Operating Procedures for Insomnia: A Randomized, Controlled Clinical Trial. Global Advances in Integrative Medicine and Health 12, 27536130221147476 (2023) https://doi.org/10.1177/27536130221147475. 

152. Crowley, K., Sliney, A., Pitt, I. & Murphy, D. Evaluating a Brain-Computer Interface to Categorise Human Emotional Response. 2010 10th IEEE International Conference on Advanced Learning Technologies 276–278 (2010). https://doi.org/10.1109/ICALT.2010.81. 

153. Sani, O. G., Yang, Y., Lee, M. B., Dawes, H. E., Chang, E. F. & Shanechi, M. M. Mood variations decoded from multi-site intracranial human brain activity. Nature Biotechnology 36, 954–961 (2018) https://doi.org/10.1038/nbt.4200. 

154. Ochsner, K. N., Silvers, J. A. & Buhle, J. T. Functional imaging studies of emotion regulation: a synthetic review and evolving model of the cognitive control of emotion. Annals of the New York Academy of Sciences 1251, E1–E24 (2012) https://doi.org/10.1111/j.1749-6632.2012.06751.x. 

155. Linden, D. E. J. The Challenges and Promise of Neuroimaging in Psychiatry. Neuron 73, 8–22 (2012) https://doi.org/10.1016/j.neuron.2011.12.014. 

156. Shanechi, M. M. Brain–machine interfaces from motor to mood. Nature Neuroscience 22, 1554–1564 (2019) https://doi.org/10.1038/s41593-019-0488-y. 

157. BCI Game Jam 2021. https://bcigamejam.com/index.html [06/02/2023]. 

158. Slater, M. & Sanchez-Vives, M. V. Enhancing Our Lives with Immersive Virtual Reality. Frontiers in Robotics and AI 3, (2016). 

159. Pfurtscheller, G., Leeb, R., Keinrath, C., Friedman, D., Neuper, C., Guger, C. & Slater, M. Walking from thought. Brain Research 1071, 145–152 (2006) https://doi.org/10.1016/j.brainres.2005.11.083. 

160. Leeb, R. et al. Walking by Thinking: The Brainwaves Are Crucial, Not the Muscles! Presence: Teleoperators and Virtual Environments 15, 500–514 (2006) https://doi.org/10.1162/pres.15.5.500. 

161. Millan, Jd. R., Renkens, F., Mourino, J. & Gerstner, W. Noninvasive brain-actuated control of a mobile robot by human EEG. IEEE Transactions on Biomedical Engineering 51, 1026–1033 (2004) https://doi.org/10.1109/TBME.2004.827086. 

162. Cattan, G. The Use of Brain–Computer Interfaces in Games Is Not Ready for the General Public. Frontiers in Computer Science 3, (2021) https://doi.org/10.3389/fcomp.2021.628773. 

163. Recent patents in neurotechnology and neuroengineering. Nature Biotechnology 34, 1032–1032 (2016) https://doi.org/10.1038/nbt.3706. 

164. Velasco, G., Durán, T., Beltrán, B. & Sánchez, E. Where is European Brain-Innovation Happening? The role of tech-based Start-ups. https://sos-ch-dk-2.exo.io/public-website-production-2022/filer_public/e6/1d/e61da67e-6889-4838-9a09-1e9630eca1eb/hbp_report_start_ups.pdf (2021). 

165. Neurotech Analytics. Global NeuroTech Industry Landscape Overview Q4 2020. Analytical Report. http://analytics.neurotech.com/q4/industry-landscape-overview.pdf (2020). 

166. Niso, G., Romero, E., Moreau, J. T., Araujo, A. & Krol, L. R. Wireless EEG: A survey of systems and studies. NeuroImage 269, 119774 (2023) https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2022.119774. 

167. Azemi, E., Moin, A., Pragada, A., Lu, J. H.-C., Powell, V. M., Minxha, J. & Hotelling, S. P. Biosignal Sensing Device Using Dynamic Selection of Electrodes. (2023). 

168. The Neurorights Foundation. Neurotechnology Market Analysis. https://www.canva.com/design/DAFKWDyTHH0/h5RgsTiQ35zWCh2IiiebSA/view?utm_campaign=designshare&utm_content=DAFKWDyTHH0&utm_medium=link&utm_source=publishsharelink (2023). 

169. Geneva Science and Diplomacy Anticipator (GESDA). The GESDA 2022 Science Breakthrough Radar. Annual Report on Science Trends at 5,10 and 25 years. (2022). 

170. Agarwal, S. & Dutta, T. Neuromarketing and consumer neuroscience: current understanding and the way forward. DECISION 42, 457–462 (2015) https://doi.org/10.1007/s40622-015-0113-1. 

171. Yadava, M., Kumar, P., Saini, R., Roy, P. P. & Prosad Dogra, D. Analysis of EEG signals and its application to neuromarketing. Multimedia Tools and Applications 76, 19087–19111 (2017) https://doi.org/10.1007/s11042-017-4580-6. 

172. Eugster, M. J. A., Ruotsalo, T., Spapé, M. M., Barral, O., Ravaja, N., Jacucci, G. & Kaski, S. Natural brain-information interfaces: Recommending information by relevance inferred from human brain signals. Scientific Reports 6, 38580 (2016) https://doi.org/10.1038/srep38580. 

173. Díaz Soto, J. M. & Borbón, D. Neurorights vs. neuroprediction and lie detection: The imperative limits to criminal law. Frontiers in Psychology 13, (2022) https://doi.org/10.3389/fpsyg.2022.1030439. 

174. Goering, S. & Klein, E. Fostering Neuroethics Integration with Neuroscience in the BRAIN Initiative: Comments on the NIH Neuroethics Roadmap. AJOB Neuroscience 11, 184–188 (2020) https://doi.org/10.1080/21507740.2020.1778120. 

175. Drew, L. The ethics of brain–computer interfaces. Nature 571, S19–S21 (2019) https://doi.org/10.1038/d41586-019-02214-2. 

176. Oficina de Ciencia y Tecnología del Congreso de los Diputados (Oficina C). Informe C: Inteligencia artificial y salud. (2022) https://doi.org/10.57952/tcsx-b678. 

177. Denning, T., Matsuoka, Y. & Kohno, T. Neurosecurity: security and privacy for neural devices. Neurosurgical Focus 27, E7 (2009) https://doi.org/10.3171/2009.4.FOCUS0985. 

178. Fernández-García, C. E., Marín, D. V. & Velásquez, H. S. Neurohacking and Artificial Intelligence in the Vulnerability of the Human Brain: Are We Facing a Threat? Artificial Intelligence in Higher Education and Scientific Research: Future Development (ed. Roumate, F.) 117–128 (Springer Nature, 2023). ISBN: 978-981-19864-1-3. 

179. Goering, S., Versalovic, E. & Brown, T. Ambiguous Agency as a Frame on Neural Device User Experience. AJOB Neuroscience 14, 50–52 (2023) https://doi.org/10.1080/21507740.2022.2150716. 

180. Klein, E. et al. Brain-computer interface-based control of closed-loop brain stimulation: attitudes and ethical considerations. Brain-Computer Interfaces 3, 140–148 (2016) https://doi.org/10.1080/2326263X.2016.1207497. 

181. Ploner, M. et al. Reengineering neurotechnology: placing patients first. Nature Mental Health 1, 5–7 (2023) https://doi.org/10.1038/s44220-022-00011-x. 

182. Wexler, A. & Thibault, R. Mind-Reading or Misleading? Assessing Direct-to-Consumer Electroencephalography (EEG) Devices Marketed for Wellness and Their Ethical and Regulatory Implications. Journal of Cognitive Enhancement 3, 131–137 (2019) https://doi.org/10.1007/s41465-018-0091-2. 

183. Lim, C. G. et al. A Brain-Computer Interface Based Attention Training Program for Treating Attention Deficit Hyperactivity Disorder. PLOS ONE 7, e46692 (2012) https://doi.org/10.1371/journal.pone.0046692. 

184. Escolano, C., Navarro-Gil, M., Garcia-Campayo, J., Congedo, M. & Minguez, J. The Effects of Individual Upper Alpha Neurofeedback in ADHD: An Open-Label Pilot Study. Applied Psychophysiology and Biofeedback 39, 193–202 (2014) https://doi.org/10.1007/s10484-014-9257-6. 

185. Grover, S., Wen, W., Viswanathan, V., Gill, C. T. & Reinhart, R. M. G. Long-lasting, dissociable improvements in working memory and long-term memory in older adults with repetitive neuromodulation. Nature Neuroscience 25, 1237–1246 (2022) https://doi.org/10.1038/s41593-022-01132-3. 

186. O’Sullivan, S., Chneiweiss, H., Pierucci, A. & Rommelfanger, K. S. Neurotechnologies and Human Rights Framework. Do we need new rights? https://rm.coe.int/round-table-report-en/1680a969ed (2021). 

187. Thomson, E. E., Carra, R. & Nicolelis, M. A. L. Perceiving invisible light through a somatosensory cortical prosthesis. Nature Communications 4, 1482 (2013) https://doi.org/10.1038/ncomms2497. 

188. Ma, Y. et al. Mammalian Near-Infrared Image Vision through Injectable and Self-Powered Retinal Nanoantennae. Cell 177, 243-255.e15 (2019) https://doi.org/10.1016/j.cell.2019.01.038. 

189. Brem, A.-K., Fried, P. J., Horvath, J. C., Robertson, E. M. & Pascual-Leone, A. Is neuroenhancement by noninvasive brain stimulation a net zero-sum proposition? NeuroImage 85, 1058–1068 (2014) https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2013.07.038. 

190. Colzato, L. S., Hommel, B. & Beste, C. The Downsides of Cognitive Enhancement. The Neuroscientist: A Review Journal Bringing Neurobiology, Neurology and Psychiatry 27, 322–330 (2021) https://doi.org/10.1177/1073858420945971. 

191. Wurzman, R., Hamilton, R. H., Pascual-Leone, A. & Fox, M. D. An open letter concerning do-it-yourself users of transcranial direct current stimulation. Annals of Neurology 80, 1–4 (2016) https://doi.org/10.1002/ana.24689. 

192. Deisseroth, K. Optogenetics. Nature Methods 8, 26–29 (2011) https://doi.org/10.1038/nmeth.f.324. 

193. Boyden, E. S., Zhang, F., Bamberg, E., Nagel, G. & Deisseroth, K. Millisecond-timescale, genetically targeted optical control of neural activity. Nature Neuroscience 8, 1263–1268 (2005) https://doi.org/10.1038/nn1525. 

194. Gilbert, F., Harris, A. R. & Kapsa, R. M. I. Controlling Brain Cells With Light: Ethical Considerations for Optogenetic Clinical Trials. AJOB Neuroscience 5, 3–11 (2014) https://doi.org/10.1080/21507740.2014.911213. 

195. Harris, A. R. & Gilbert, F. Restoring vision using optogenetics without being blind to the risks. Graefe’s Archive for Clinical and Experimental Ophthalmology 260, 41–45 (2022) https://doi.org/10.1007/s00417-021-05477-6. 

196. Goshen, I. The optogenetic revolution in memory research. Trends in Neurosciences 37, 511–522 (2014) https://doi.org/10.1016/j.tins.2014.06.002. 

197. Zawadzki, P. & Adamczyk, A. K. Personality and Authenticity in Light of the Memory-Modifying Potential of Optogenetics. AJOB Neuroscience 12, 3–21 (2021) https://doi.org/10.1080/21507740.2020.1866097. 

198. Cinel, C., Valeriani, D. & Poli, R. Neurotechnologies for Human Cognitive Augmentation: Current State of the Art and Future Prospects. Frontiers in Human Neuroscience 13, (2019) https://doi.org/10.3389/fnhum.2019.00013. 

199. E&T editorial. Darpa funds brain-machine interface project for controlling weapons via thoughts. https://eandt.theiet.org/content/articles/2019/05/darpa-funds-brain-machine-interface-project-for-controlling-weapons-via-thoughts/ [06/03/2023]. 

200. Canli, T., Brandon, S., Casebeer, W., Crowley, P. J., Du Rousseau, D., Greely, H. T. & Pascual-Leone, A. Neuroethics and national security. The American journal of bioethics: AJOB 7, 3–13 (2007) https://doi.org/10.1080/15265160701290249. 

201. The US military is trying to read minds. MIT Technology Review https://www.technologyreview.com/2019/10/16/132269/us-military-super-soldiers-control-drones-brain-computer-interfaces/ [06/03/2023]. 

202. E&T editorial. French army gets green light for bionic soldiers. https://eandt.theiet.org/content/articles/2020/12/french-army-gets-green-light-for-bionic-soldiers/ [18/04/2023]. 

203. Latheef, S. & Henschke, A. Can a Soldier Say No to an Enhancing Intervention? Philosophies 5, 13 (2020) https://doi.org/10.3390/philosophies5030013. 

204. Yuste, R., Genser, J. & Herrmann, S. It’s Time for Neuro-Rights. (2021). 

205. Fecteau, S., Boggio, P., Fregni, F. & Pascual-Leone, A. Modulation of untruthful responses with non-invasive brain stimulation. Frontiers in Psychiatry 3, 97 (2012) https://doi.org/10.3389/fpsyt.2012.00097. 

206. Reglamento (CE) n o 428/2009 del Consejo, de 5 de mayo de 2009 , por el que se establece un régimen comunitario de control de las exportaciones, la transferencia, el corretaje y el tránsito de productos de doble uso (versión refundida). OJ L vol. 134 (2009). 

207. BOE-A-2007-22437 Ley 53/2007, de 28 de diciembre, sobre el control del comercio exterior de material de defensa y de doble uso. https://www.boe.es/buscar/act.php?id=BOE-A-2007-22437 [28/04/2023]. 

208. Ministerio de la Presidencia. Real Decreto 679/2014, de 1 de agosto, por el que se aprueba el Reglamento de control del comercio exterior de material de defensa, de otro material y de productos y tecnologías de doble uso. vol. BOE-A-2014-8926 68148–68300 (2014). 

209. Frahm, N., Doezema, T. & Pfotenhauer, S. Fixing Technology with Society: The Coproduction of Democratic Deficits and Responsible Innovation at the OECD and the European Commission. Science, Technology, & Human Values 47, 174–216 (2022) https://doi.org/10.1177/0162243921999100. 

210. iHuman perspective: Supplementary material | Royal Society. https://royalsociety.org/topics-policy/projects/ihuman-perspective/supplementary-material/ [28/04/2023]. 

211. Aicardi, C. et al. Opinion on ‘Responsible Dual Use’ Political, Security, Intelligence and Military Research of Concern in Neuroscience and Neurotechnology. (2021) https://doi.org/10.5281/zenodo.4588601. 

212. Sattler, S. & Pietralla, D. Public attitudes towards neurotechnology: Findings from two experiments concerning Brain Stimulation Devices (BSDs) and Brain-Computer Interfaces (BCIs). PLOS ONE 17, e0275454 (2022) https://doi.org/10.1371/journal.pone.0275454. 

213. Kaspersky. The Future of Human Augmentation 2020. Opportunity or Dangerous Dream? https://media.kasperskydaily.com/wp-content/uploads/sites/86/2020/09/17130024/Kaspersky-The-Future-of-Human-Augmentation-Report.pdf (2020). 

214. Cabrera, L. Y. & Weber, D. J. Rethinking the ethical priorities for brain–computer interfaces. Nature Electronics 6, 99–101 (2023) https://doi.org/10.1038/s41928-023-00928-w. 

215. Ienca, M. & Andorno, R. Towards new human rights in the age of neuroscience and neurotechnology. Life Sciences, Society and Policy 13, 5 (2017) https://doi.org/10.1186/s40504-017-0050-1. 

216. Nations, U. La Declaración Universal de Derechos Humanos | Naciones Unidas. United Nations https://www.un.org/es/about-us/universal-declaration-of-human-rights [03/05/2023]. 

217. The risks and challenges of neurotechnologies for human rights - UNESCO Biblioteca Digital. https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000384185 [28/04/2023]. 

218. Rainey, S. Neurorights as Hohfeldian Privileges. Neuroethics 16, 9 (2023) https://doi.org/10.1007/s12152-023-09515-4. 

219. The Neurorights Foundation. The Neurorights Foundation https://neurorightsfoundation.org [16/11/2023]. 

220. Genser, J., Herrmann, S. & Yuste, R. International Human Rights Protection Gaps in the Age of Neurotechnology. https://neurorightsfoundation.org/s/Neurorights-Foundation-PUBLIC-Analysis-5622.pdf (2022). 

221. Consell Valencià de Cultura. Declaración de València sobre la incorporación de los neuroderechos en la declaración internacional de derechos humanos. https://cvc.gva.es/es/neuroderechos-declaracion-de-valencia/ (2023). 

222. Responsible innovation in neurotechnology enterprises. 2019/05 https://www.oecd-ilibrary.org/science-and-technology/responsible-innovation-in-neurotechnology-enterprises_9685e4fd-en (2019) https://doi.org/10.1787/9685e4fd-en. 

223. UNESCO (Consejo Ejecutivo). ESTUDIO PRELIMINAR SOBRE LOS ASPECTOS TÉCNICOS Y JURÍDICOS RELATIVOS A LA CONVENIENCIA DE DISPONER DE UN INSTRUMENTO NORMATIVO SOBRE LA ÉTICA DE LA NEUROTECNOLOGÍA. https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000385016_spa (2023). 

224. Comité Juridíco Interaméricano. CJI/DEC. 01 (XCIX-O/21) Declaración sobre Neurociencia, Neurotecnologías y Derechos Humanos: Nuevos Desafíos Jurídicos para las Américas. https://www.oas.org/es/sla/cji/docs/CJI-DEC_01_XCIX-O-21.pdf (2021). 

225. Comité Juridíco Interaméricano. CJI/doc. 673/22 Rev. 1 Segundo informe de avance: proyecto de principios interamericanos en materia de neurociencias, neurotecnologías y derechos humanos. https://www.oas.org/es/sla/cji/docs/CJI-doc_673-22_rev1_ESP.pdf (2022). 

226. Secretaría General Iberoamericana. Declaración sobre neurodatos de la Red Iberoamericana de Protección de Datos. https://static1.squarespace.com/static/60e5c0c4c4f37276f4d458cf/t/652549887d633370d5fa1f08/1696942472965/230925+DECLARACION+NEURODATOS+RIPD.pdf (2023). 

227. Council of Europe. Strategic Action Plan on Human Rights and Technologies in Biomedicine (2020 – 2025). https://rm.coe.int/strategic-action-plan-final-e/1680a2c5d2 (2019). 

228. Regulation (EU) 2017/745 of the European Parliament and of the Council of 5 April 2017 on medical devices, amending Directive 2001/83/EC, Regulation (EC) No 178/2002 and Regulation (EC) No 1223/2009 and repealing Council Directives 90/385/EEC and 93/42/EEC (Text with EEA relevance. ). OJ L vol. 117 (2017). 

229. European Parliament resolution of 16 February 2017 with recommendations to the Commission on Civil Law Rules on Robotics (2015/2103(INL)). (2017). 

230. Comisión Europea. Propuesta de REGLAMENTO DEL PARLAMENTO EUROPEO Y DEL CONSEJO POR EL QUE SE ESTABLECEN NORMAS ARMONIZADAS EN MATERIA DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL (LEY DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL) Y SE MODIFICAN DETERMINADOS ACTOS LEGISLATIVOS DE LA UNIÓN. (2021). 

231. TECHETHOS (Future | Technology | Ethics). Policy brief: Enhancing EU legal frameworks for Neurotechnologies. https://www.techethos.eu/wp-content/uploads/2023/03/TECHETHOS-POLICY-BRIEF_Neurotechnologies_for-web.pdf (2023). 

232. Diario Oficial de las Comunidades Europeas. Carta de los derechos fundamentales de la Unión Europea (2000/C 364/01). https://www.europarl.europa.eu/charter/pdf/text_es.pdf (2000). 

233. UE23 - Presidencia Española. Consejo de la Unión Europea. Declaración de León sobre la Neurotegnología Europea: un enfoque centrado en la persona y basado en los derechoshumanos. https://spanish-presidency.consilium.europa.eu/media/5azj0e2h/declaraci%C3%B3n-de-le%C3%B3n.pdf (2023). 

234. Gobierno de España. Carta derechos digitales (Plan de Recuperación, Transformación y Resiliencia). https://portal.mineco.gob.es/es-es/vicepresidenta/Articulos/Paginas/210804_a_carta.aspx (2021). 

235. Jefatura del Estado. Ley 14/2007, de 3 de julio, de Investigación biomédica. vol. BOE-A-2007-12945 28826–28848 (2007). 

236. Salinas Sánchez, A. S. El nuevo marco legal de la Investigación Biomédica en España: Ley 14/2007. Actas Urológicas Españolas 32, 273–275 (2008). 

237. Comité de Bioética de España (CBE). Informe del Comité de Bioética de España sobre el Borrador de Carta de Derechos Digitales. 

238. Ministerio de Ciencia e Innovación. Real Decreto 53/2023, de 31 de enero, por el que se aprueba el Reglamento del Comité Español de Ética de la Investigación. vol. BOE-A-2023-2632 14479–14489 (2023). 

239. Parliamentary Office for Scientific and Technological Assesesment (OPECST). Neurotechnology: Scientific and Ethical Challenges. https://www2.assemblee-nationale.fr/content/download/481455/4686960/version/1/file/OPECST_2022_0032_neurotechnologies_eng.pdf (2022). 

240. Carbonell, E. M. The Regulation of Neuro-Rights. European Review of Digital Administration & Law - Erdal 2, 149–162 (2021) https://doi.org/10.53136/979125994752914. 

241. Gutierrez, R., Aparicio, A. N., Lopez, J., Passo, M. F. & Selva, C. A. Código Procesal Penal Federal de la Nación Argentina. Ejecución de la pena privativa de la liberad. Ley 24660 -. Modificaciones sobre incluir como medios probatorios las técnicas de imagen cerebral y cualquier otro tipo de neurotecnología. https://www.hcdn.gob.ar/proyectos/proyecto.jsp?exp=0339-D-2022 (2022). 

242. Bastidas Cid, Y. V. NEUROTECNOLOGÍA: Interfaz cerebro computador y protección de datos cerebrales o neurodatos en el contexto del tratamiento de datos personales en la Unión Europea. Informática Y Derecho. Revista Iberoamericana De Derecho Informático (2.a época) 11, (2022). 

243. INAI. Carta de derechos de la persona en el entorno digital. Código de buenas prácticas. https://www.infocdmx.org.mx/doctos/2022/Carta_DDigitales.pdf (2023). 

244. Biblioteca del Congreso Nacional de Chile / BCN. Ley 21383. Modifica la carta fundamental, para establecer el desarrollo científico y tecnológico al servicio de las personas. 21383 https://bcn.cl/2scqa (2021). 

245. Chahuán, F., Coloma, J. A., De Urresti, A., Girardi, G. & Goic, C. Sobre protección de los neuroderechos y la integridad mental, y el desarrollo de la investigación y las neurotecnologías. Boletín No 13.828-19 http://www.senado.cl/appsenado/templates/tramitacion/index.php?boletin_ini=13828-19 (2020). 

246. Corte Suprema de Chile. Derecho a la privacidad. Datos personales. Neurotecnologías. Derecho a la integridad física y psíquica. (Rol 105.065-2023, sentencia del 9-8-2023). (2023). 

247. Agência Câmara de Notícias. Projeto insere proteção a uso de dados neurais na lei. https://www.camara.leg.br/noticias/860903-PROJETO-INSERE-PROTECAO-A-USO-DE-DADOS-NEURAIS-NA-LEI (2022). 

248. Centro Latinoamericano de Administración para el Desarrollo. Carta Iberoamericana de Inteligencia Artificial en la Administración Pública. https://clad.org/wp-content/uploads/2023/08/Borrador-CIIA-V2-ES-08-2023.pdf (2023). 

249. Ministerio de Sanidad. Real Decreto 192/2023, de 21 de marzo, por el que se regulan los productos sanitarios. vol. BOE-A-2023-7416 42678–42706 (2023). 

250. Menardi, A. et al. Effect of group-based vs individualized stimulation site selection on reliability of network-targeted TMS. NeuroImage 264, 119714 (2022) https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2022.119714. 

251. Samartin-Veiga, N., González-Villar, A. J., Pidal-Miranda, M., Vázquez-Millán, A. & Carrillo-de-la-Peña, M. T. Active and sham transcranial direct current stimulation (tDCS) improved quality of life in female patients with fibromyalgia. Quality of Life Research: An International Journal of Quality of Life Aspects of Treatment, Care and Rehabilitation 31, 2519–2534 (2022) https://doi.org/10.1007/s11136-022-03106-1. 

252. Quartarone, A., Siebner, H. R. & Rothwell, J. C. Task-specific hand dystonia: can too much plasticity be bad for you? Trends in Neurosciences 29, 192–199 (2006) https://doi.org/10.1016/j.tins.2006.02.007. 

253. Samartin-Veiga, N., González-Villar, A. J., Triñanes, Y., Gómez-Perretta, C. & Carrillo-de-la-Peña, M. T. Effects of intensity, attention and medication on auditory-evoked potentials in patients with fibromyalgia. Scientific Reports 10, 21904 (2020) https://doi.org/10.1038/s41598-020-78377-0. 

254. González-Villar, A. J., Triñanes, Y., Gómez-Perretta, C. & Carrillo-de-la-Peña, M. T. Patients with fibromyalgia show increased beta connectivity across distant networks and microstates alterations in resting-state electroencephalogram. NeuroImage 223, 117266 (2020) https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2020.117266. 

255. Triñanes Pego, Y. Procesamiento cerebral de estímulos no dolorosos en pacientes con fibromialgia: un estudio mediante potenciales evocados. https://dialnet.unirioja.es/servlet/tesis?codigo=291368 (2021). 

256. Goering, S. et al. Recommendations for Responsible Development and Application of Neurotechnologies. Neuroethics 14, 365–386 (2021) https://doi.org/10.1007/s12152-021-09468-6. 

257. Sierra-Mercado, D. et al. Device Removal Following Brain Implant Research. Neuron 103, 759–761 (2019) https://doi.org/10.1016/j.neuron.2019.08.024. 

258. Lázaro-Muñoz, G., Yoshor, D., Beauchamp, M. S., Goodman, W. K. & McGuire, A. L. Continued access to investigational brain implants. Nature Reviews Neuroscience 19, 317–318 (2018) https://doi.org/10.1038/s41583-018-0004-5. 

259. Abandoned: the human cost of neurotechnology failure. https://www.nature.com/immersive/d41586-022-03810-5/index.html [27/04/2023]. 

260. Ministerio de Política Territorial y Función Pública. Real Decreto 735/2020, de 4 de agosto, por el que se desarrolla la estructura orgánica básica del Ministerio de Sanidad, y se modifica el Real Decreto 139/2020, de 28 de enero, por el que se establece la estructura orgánica básica de los departamentos ministeriales. vol. BOE-A-2020-9139 63885–63906 (2020). 

261. Notícies La Fe. El 60% de los pacientes con depresión resistente tratados con estimulación magnética transcraneal en La Fe presenta mejoría. http://www.lafe.san.gva.es/ca/home/-/asset_publisher/Gv2P/content/el-60-por-ciento-de-los-pacientes-con-depresion-resistente-tratados-con-estimulacion-magnetica-transcraneal-en-la-fe-presenta-mejoria/maximized;jsessionid=7306BD4BBBBD657ADEF5D80B17E48959 [30/05/2023]. 

262. Yuste, R. Advocating for neurodata privacy and neurotechnology regulation. Nature Protocols 18, 2869–2875 (2023) https://doi.org/10.1038/s41596-023-00873-0. 

263. La AEMPS informa de la publicación de los reglamentos aplicables a los productos sin finalidad médica incluidos en el Anexo XVI del Reglamento (UE) 2017/745. Agencia Española de Medicamentos y Productos Sanitarios https://www.aemps.gob.es/informa/la-aemps-informa-de-la-publicacion-de-los-reglamentos-aplicables-a-los-productos-sin-finalidad-medica-incluidos-en-el-anexo-xvi-del-reglamento-ue-2017-745/ [07/02/2023]. 

264. Reglamento de Ejecución (UE) 2022/2346 de la Comisión de 1 de diciembre de 2022 por el que se establecen especificaciones comunes para los grupos de productos sin finalidad médica prevista enumerados en el anexo XVI del Reglamento (UE) 2017/745 del Parlamento Europeo y del Consejo, sobre los productos sanitarios (Texto pertinente a efectos del EEE). OJ L vol. 311 (2022). 

265. Reglamento (CE) n o  765/2008 del Parlamento Europeo y del Consejo, de 9 de julio de 2008 , por el que se establecen los requisitos de acreditación y vigilancia del mercado relativos a la comercialización de los productos y por el que se deroga el Reglamento (CEE) n o  339/93 (Texto pertinente a efectos del EEE). OJ L vol. 218 (2008). 

266. EUDAMED database - EUDAMED. https://ec.europa.eu/tools/eudamed/#/screen/home [27/04/2023]. 

267. Kramer, D. B., Xu, S. & Kesselheim, A. S. Regulation of Medical Devices in the United States and European Union. The Ethical Challenges of Emerging Medical Technologies (Routledge, 2017). ISBN: 978-1-00-307498-4. 

268. Brain Initiative. https://braininitiative.nih.gov/ [26/01/2023]. 

269. Insel, T. R., Landis, S. C. & Collins, F. S. The NIH BRAIN Initiative. Science 340, 687–688 (2013) https://doi.org/10.1126/science.1239276. 

270. Human Brain Project. https://www.humanbrainproject.eu/en/ [26/01/2023]. 

271. Chinese institute for Brain Research, Beijing. https://www.cibr.ac.cn/ [26/01/2023]. 

272. Normile, D. China’s big brain project is finally gathering steam. Science 377, 1368–1369 (2022) https://doi.org/10.1126/science.ade9806. 

273. RIKEN Center for Brain Science | RIKEN. https://www.riken.jp/en/research/labs/cbs/ [09/03/2023]. 

274. About the Australian Brain Alliance - Australasian Neuroscience Society Inc. https://ans.org.au/resources/issues/about-the-australian-brain-alliance [09/03/2023]. 

275. Brain Research Must Be a National Priority. Canadian Brain Research Strategy https://canadianbrain.ca/ [09/03/2023]. 

276. Brief summary of Korea Brain Initiative | KBRI. https://www.kbri.re.kr/new/pages_eng/sub/page.html?mc=3186 [09/03/2023]. 

277. Adams, A. et al. International Brain Initiative: An Innovative Framework for Coordinated Global Brain Research Efforts. Neuron 105, 212–216 (2020) https://doi.org/10.1016/j.neuron.2020.01.002. 

278. Jorgenson, L. A. et al. The BRAIN initiative: Developing technology to catalyse neuroscience discovery. Philosophical Transactions of the Royal Society B: Biological Sciences 370, (2015) https://doi.org/10.1098/rstb.2014.0164. 

279. Markram, H. et al. Introducing the Human Brain Project. Procedia Computer Science 7, 39–42 (2011) https://doi.org/10.1016/j.procs.2011.12.015. 

280. Schirner, M. et al. Brain simulation as a cloud service: The Virtual Brain on EBRAINS. NeuroImage 251, 118973 (2022) https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2022.118973. 

281. Niso, G. et al. Good scientific practice in EEG and MEG research: Progress and perspectives. NeuroImage 257, 119056 (2022) https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2022.119056. 

282. Marco de Lucas, J. E. et al. Libro Blanco Volumen 5: Cerebro, mente y comportamiento. (Consejo Superior de Investigaciones Científicas, 2022). ISBN: 978-84-00-11012-3. 

283. Why mega brain project teams need to be talking to each other. Nature 624, 226–226 (2023) https://doi.org/10.1038/d41586-023-03954-y. 

284. The Regulatory Horizons Council (Department for Business, Energy & Industrial Strategy). Neurotechnology Regulation. https://www.gov.uk/government/publications/regulatory-horizons-council-the-regulation-of-neurotechnology (2022). 

285. El Gobierno lanza el Centro Nacional de Neurotecnología, Spain Neurotech, pionero en Europa. https://portal.mineco.gob.es/es-es/comunicacion/Paginas/Spain-Neurotech.aspx [19/01/2023]. 

Archivado como

Avances en neurociencia: aplicaciones e implicaciones éticas