Interfaces cérebro-máquina

IBRO Neurosci Rep.2025 Out 10:19:718-724

Imperativos éticos na comercialização de interfaces cérebro-máquina
Jackson Tyler Boonstra *

* Faculty of Behavioural and Movement Sciences, Vrije Universiteit Amsterdam, the Netherlands; Department of Neurology, Amsterdam University Medical Center, the Netherlands

Tradução espontânea sem fins lucrativos do artigo
Ethical imperatives in the commercialization of brain-computer interfaces
publicado em Neuroscience Reports da International Brain Research Organization
 

Resumo - A rápida comercialização das interfaces cérebro-máquina (ICM) levanta desafios éticos e científicos urgentes para a supervisão da investigação em seres humanos. Embora as ICM tenham um potencial transformador no tratamento de distúrbios neurológicos, a sua transposição prematura para os mercados de consumo corre o risco de ultrapassar o domínio da neurociência e o enquadramento ético. Este ensaio examina criticamente a discrepância entre as promessas comerciais e as limitações técnicas dos atuais sistemas de ICM, a exatidão da descodificação e a sua biocompatibilidade, os dilemas éticos não resolvidos colocados pela mercantilização dos dados neurais e os riscos processuais, bem como a inadequação da regulamentação existente para lidar com as vulnerabilidades em matéria de consentimento, privacidade e segurança a longo prazo. A inovação responsável exige medidas proativas e um envolvimento público robusto para alinhar o desenvolvimento com os valores sociais. Sem tais salvaguardas, a pressa em comercializar as ICM corre o risco de privilegiar os interesses do mercado em detrimento do bem-estar dos doentes e de minar a confiança do público na neurotecnologia.

Introdução

A comercialização das interfaces cérebro-máquina (ICM) despertou tanto entusiasmo em relação às aplicações médicas e cognitivas transformadoras como preocupação com os profundos riscos científicos, éticos e sociais. Embora as manifestações públicas e as narrativas mediáticas frequentemente retratem as ICM como estando à beira da «leitura da mente» ou do controlo neural perfeito da mais recente tecnologia, a realidade é muito mais complexa. Apesar de avanços notáveis, como permitir que indivíduos com paralisia controlem dispositivos externos, as ICM permanecem em grande parte confinadas a ambientes de laboratório e investigação clínica, com adoção limitada no mundo real e com barreiras técnicas que persistem (Karikari and Koshechkin, 2023a; Peksa and Mamchur, 2023).

Fundamentalmente, a translação da atividade neural em dados acionáveis está limitada pelas redes do cérebro, que são distribuídas, dinâmicas e sensíveis ao contexto, resistindo à redução a modelos simples e lineares (Meek et al., 2025; Shen et al., 2023a; Fiani et al., 2021a; Conselho da Europa, Assembleia Parlamentar, 2020). Mesmo os sistemas invasivos mais avançados enfrentam desafios significativos: riscos cirúrgicos, respostas imunitárias e degradação do dispositivo ao longo do tempo que limitam a sua segurança e durabilidade (Maiseli et al., 2023; Shen et al., 2023b). As abordagens não invasivas, por sua vez, enfrentam dificuldades com baixa resolução de sinal e pouca robustez, o que dificulta a sua adoção generalizada (Karikari and Koshechkin, 2023a; Fried-Oken et al., 2020; Jamil et al., 2021). A comunidade científica continua a debater-se com os limites fundamentais da descodificação dos sinais cerebrais complexos, bem como com a necessidade de sistemas altamente personalizados que tenham em conta a variabilidade individual nos sinais neurais e nos estados psicológicos (Pessoa, 2023; Gallego et al., 2022).

Ao mesmo tempo, o rápido avanço em direção à comercialização das ICM ultrapassou o desenvolvimento de estruturas éticas, legais e regulatórias robustas (Chen et al., 2024; Armocida et al., 2024). Questões relacionadas com a privacidade dos dados, autonomia do utilizador, acesso equitativo e segurança a longo prazo permanecem sem solução, aumentando o risco de que os imperativos comerciais ofusquem o bem-estar do doente e a confiança pública (Almanna et al., 2025; Bublitz, 2019; Naufel and Klein, 2020). Este ensaio examina criticamente as limitações científicas e técnicas das atuais ICM, os riscos biológicos e processuais dos implantes neurais e os desafios éticos colocados pela mercantilização dos dados e funções neurais. Estão a ser feitos avanços no sentido de um envolvimento público significativo, uma gestão transparente e novas normas de privacidade, equidade e autonomia, para garantir que a neurotecnologia evolua de forma responsável e justa.

Para aumentar a precisão da crítica ética, são utilizadas as seguintes definições práticas. A mercantilização neural refere-se ao processo pelo qual os dados neurais sensíveis e únicos de uma pessoa (ou seja, a atividade elétrica íntima que reflete os estados mentais e a identidade) são transformados num bem económico (uma mercadoria) para ser comprado, vendido ou aproveitado para obter lucro, privilegiando assim o valor de mercado em detrimento da autonomia individual e da privacidade mental. Correspondentemente, o otimismo coercivo descreve o fenómeno em que o intenso sensacionalismo comercial e a promessa avassaladora de benefícios médicos transformadores em torno da neurotecnologia influenciam indevidamente populações vulneráveis (como doentes com paralisia grave) a aceitar riscos procedimentais ou a participar em ensaios, minando assim o consentimento verdadeiramente autónomo e eticamente informado. Lojas éticas é uma expressão que se refere à prática de empresas explorarem variações nas normas regulatórias e diretrizes éticas em diferentes jurisdições legais, a fim de minimizar os encargos de conformidade (por exemplo, em relação à privacidade, testes em animais, divulgação de riscos), conduzindo seletivamente pesquisas ou ensaios em locais com menor supervisão.

Descodificar o cérebro

O desenvolvimento das ICM baseia-se na premissa de que a atividade neural pode ser mapeada de forma fiável para pensamentos ou intenções específicos. Embora os primeiros sucessos em permitir que indivíduos com paralisia controlem membros robóticos através de movimentos imaginários demonstrem a viabilidade de descodificar intenções motoras básicas, essas conquistas estão amplamente confinadas a ambientes experimentais altamente controlados e tarefas simples e repetitivas (Dekleva and Collinger, 2025; Dillen et al., 2024). Os sistemas das ICM atuais têm dificuldade em generalizar para além destes padrões neurais específicos da tarefa, refletindo uma incompatibilidade fundamental entre as redes dinâmicas e distribuídas do cérebro e os modelos discretos e lineares frequentemente assumidos na conceção da ICM (Kostas and Rudzicz, 2020; Falcon-Caro et al., 2024; Nurse et al., 2015). A variabilidade intrínseca dos sinais cerebrais, influenciada por fatores como atenção, fadiga e neuroanatomia individual, complica ainda mais os esforços para alcançar uma decodificação robusta e realista de intenções complexas (Rué-Queralt et al., 2021; Abiri et al., 2019). Embora técnicas avançadas de neuroimagem tenham demonstrado que certas intenções de movimento podem ser previstas a partir da atividade, essas descobertas destacam a natureza hierárquica e dependente do contexto da codificação da intenção, em vez de um mapeamento direto um-para-um (Meng et al., 2023, 2025). Como resultado, continua a enfrentar barreiras científicas e técnicas significativas para expandir as capacidades das ICM para além do controlo motor básico em ambientes controlados (Wolpaw et al., 2020; Mridha et al., 2021a; Pang et al., 2024; Saha et al., 2021).

A ilusão da intenção localizada

A investigação neurocientífica sublinha que mesmo ações simples resultam de interações em cascata entre várias regiões do cérebro, com sinais neurais que exibem plasticidade e variabilidade contextual. Estudos que utilizam neuroimagem e eletrofisiologia demonstram consistentemente que tarefas sensoriomotoras e cognitivas são mediadas por interações dinâmicas em rede entre áreas corticais e subcorticais, em vez de regiões isoladas (Chumin et al., 2022; Taguchi et al., 2025; Min et al., 2020). Por exemplo, a atividade do córtex motor durante o movimento da mão é modulada por estímulos ambientais, estados emocionais e experiências anteriores, refletindo a variabilidade funcional e morfológica nos padrões de ativação neural (Hyde et al., 2017; Xia et al., 2023a; Ejaz et al., 2015). Essa variabilidade complica os esforços para isolar a intenção «pura», pois até o mesmo movimento pode provocar diferentes assinaturas neurais, dependendo do contexto.

As ICM não funcionam através da leitura de comandos predefinidos, mas sim através da correlação estatística de padrões neurais com feedback gerado pelo utilizador, um processo que requer recalibração contínua e adaptação à variabilidade individual (Ivanov and Chau, 2023; Robinson et al., 2021; Pan et al., 2022). Esta abordagem iterativa e orientada pelo feedback destaca a resistência do cérebro a interpretações reducionistas e desafia as pretensões comerciais de uma «tradução» neural perfeita. Reconhecer a natureza distribuída e sensível ao contexto da atividade cerebral é essencial para ter expectativas realistas sobre as capacidades e limitações das ICM (Young et al., 2021; Hughes et al., 2020).

Reconstrução dinâmica

A codificação e a recuperação da memória apresentam desafios fundamentais para o desenvolvimento da ICM. Ao contrário do armazenamento estático de dados em computadores, a memória humana envolve a recombinação dinâmica de fragmentos sensoriais, emocionais e contextuais, frequentemente influenciados por vieses atuais e estados internos (McClay et al., 2023; Carpenter and Schacter, 2017; Cox et al., 2023). Os estudos sobre os engramas da memória destacam que recordar um único evento ativa conjuntos neurais sobrepostos distribuídos pelo córtex, em vez de recuperar um «ficheiro» discreto e isolado (Sun et al., 2020; Ghandour et al., 2019; Josselyn and Tonegawa, 2020). Esta natureza distribuída e reconstrutiva da memória significa que a ICM não pode simplesmente «ler» as memórias como dados digitais.

As tentativas de descodificar conteúdo semântico, como distinguir entre memórias de diferentes rostos ou objetos, produziram até agora apenas aproximações de baixa resolução. Alguns estudos visuais de ICM conseguiram reconstruir imagens ou categorias generalizadas a partir da atividade cerebral, mas essas reconstruções permanecem grosseiras e incompletas, mais parecidas com identificar uma música a partir de trechos cantarolados por uma multidão do que reproduzir uma gravação precisa (Josselyn and Tonegawa, 2020; Burke et al., 2015). Isso mostra a complexidade e as limitações em aceder e interpretar processos neurais dinâmicos e cheios de matizes.

Esta discussão sobre a dificuldade de descodificação deve ser equilibrada pelo reconhecimento do notável progresso dos sistemas ICM não invasivos que utilizam sinais altamente robustos e inequívocos, tais como os Potenciais Evocados Visuais em Estado Estável (Steady-State Visual Evoked Potential - SSVEP) (Cheng et al., 2002). Os SSVEP são respostas elétricas com frequência fixa no córtex visual, provocadas por alvos que piscam a uma taxa específica (Ge et al., 2021). Quando um utilizador direciona veladamente a atenção espacial para um alvo, a resposta amplificada do cérebro na frequência única desse alvo serve como um sinal direto e descodificável para comunicação, mesmo quando se utilizam elétrodos EEG superficiais no couro cabeludo (Kelly et al., 2005; Müller et al., 1998). Este mecanismo supera algumas complexidades da descodificação do pensamento espontâneo, utilizando um código neural direto e impulsionado por estímulos para alcançar altas taxas de transferência de informação (Ge et al., 2021). Além disso, trabalhos que combinam SSVEP com outros paradigmas têm sido usados para estudar a dinâmica atencional subjacente na busca visual, demonstrando como a aprendizagem pode modular as respostas encefalográficas precoces a estímulos que distraem (Duncan et al., 2025; Forschack et al., 2022). Aperfeiçoamentos técnicos adicionais, como o Rapid Invisible Frequency Tagging (RIFT), utilizam taxas de cintilação impercetíveis (p. ex, >50 Hz) para manter o sinal da ICM inequívoco, minimizando a fadiga visual e a distração, demonstrando assim um caminho promissor para interfaces de última geração altamente eficientes (Brickwedde et al., 2022).

Desafios persistentes da atividade neural de fundo

A ICM deve lidar com o «ruído» inerente ao cérebro, ou atividade neural espontânea não relacionada com a intenção do utilizador, que inclui processos subconscientes, flutuações emocionais e distrações sensoriais (Degenhart et al., 2020; Azmi et al., 2023; Vourvopoulos and Bermúdez I Badia, 2016). Essa atividade de fundo pode interferir na deteção de sinais direcionados a objetivos necessários para o controlo da ICM (Fernández-Rodríguez et al., 2021; Bashford et al., 2018). Mesmo durante tarefas simples de controlo do cursor, os registos neurais frequentemente capturam atividades concorrentes associadas à divagação mental e ao pensamento autorreferencial, diminuindo o desempenho da tarefa (Martel et al., 2016, May 30; Bradberry et al., 2011; Smallwood et al., 2011; Golub et al., 2016).

Filtrar esse ruído neural requer não apenas algoritmos sofisticados de processamento de sinal, mas também um treino extensivo do utilizador para estabilizar e otimizar os padrões de sinal (Wei et al., 2020; Piela and Kotas, 2025). Mesmo com métodos avançados, alcançar uma precisão consistente continua a ser uma grande dificuldade, uma vez que o treino pode demorar tempo e o desempenho varia frequentemente devido a fatores como fadiga e atenção (Han et al., 2024; Kwon et al., 2022). Essas questões persistentes destacam as barreiras técnicas e práticas para uma operação confiável da ICM em ambientes reais.

Sistemas adaptativos e limites da generalização

Os atuais sistemas ICM muitas vezes exigem que os utilizadores adaptem a sua atividade neural à interface, necessitando de um extenso treino para que o sistema possa detetar com fiabilidade os comandos pretendidos (Vasko et al., 2022; Iwama et al., 2022). No entanto, essa adaptação orientada pelo utilizador enfrenta dificuldades significativas de escalabilidade: os padrões neurais treinados para uma tarefa específica, como mover um cursor, normalmente não se generalizam bem para contextos novos, como digitar palavras, levando à necessidade de sessões de recalibração repetidas e, às vezes, frustrantes (Saha et al., 2021; Sadtler et al., 2014; Oby et al., 2019). A variabilidade intraindividual, incluindo fatores como fadiga, stresse, atenção e até mesmo idade, também pode degradar significativamente o desempenho da ICM, destacando a fragilidade e instabilidade dos paradigmas atuais (Saha and Baumert, 2020; Alimardani and Gherman, 2022; Myrden and Chau, 2015; Zhang et al., 2020). Essas realidades científicas reforçam a necessidade de expectativas moderadas. Os especialistas observam que caracterizar as ICM como tecnologias de «leitura da mente» é enganoso; na realidade, são sistemas colaborativos que requerem adaptação mútua entre humanos e máquinas, e a sua eficácia depende muito do contexto (Rainey et al., 2020; Andorno and Lavazza, 2023; Reardon, 2023). Reconhecer essa complexidade é crucial para evitar a mercantilização impulsionada pelo exagero e garantir que sejam feitos progressos realistas.

A ambição da engenharia encontra a realidade biológica

O implante N1 da Neuralink, com mais de mil elétrodos flexíveis distribuídos por fios ultrafinos, representa um avanço significativo na miniaturização e biocompatibilidade para as ICM (Fiani et al., 2021a; Shen et al., 2023b; Musk and Neuralink, 2019; Fiani et al., 2021b). No entanto, a resposta imunitária do cérebro, que se manifesta como cicatrizes gliais e inflamação crónica, continua a ser um grande desafio para todos os elétrodos implantados (Otte et al., 2022; Chae et al., 2024). Essa reação biológica está bem documentada nos implantes de matriz Utah existentes (Woeppel et al., 2021), que normalmente mantêm gravações de alta qualidade por cerca de dois anos, em média (Sponheim et al., 2021), embora alguns possam durar mais, mas muitas vezes sofrem degradação do sinal devido à resposta do tecido e ao encapsulamento do elétrodo (Cody et al., 2018). Embora os elétrodos à base de polímeros da Neuralink tenham sido concebidos para reduzir essa resposta imunológica e minimizar os danos causados pela implantação, atualmente faltam dados de longo prazo revistos por pares que comprovem a sua durabilidade e desempenho sustentado em seres humanos (Armocida et al., 2024; Musk and Neuralink, 2019; Fiani et al., 2021b; Dadia and Greenbaum, 2019; Drew, 2024). A maioria dos estudos publicados sobre elétrodos de polímero flexíveis semelhantes foram de curto prazo e realizados em modelos animais, deixando as alegações da Neuralink de maior longevidade e biocompatibilidade sem comprovação nesta fase (Dadia and Greenbaum, 2019; Drew, 2024; Wurth et al., 2017; Krämer, 2024; Naddaf and Drew, 2024). Apesar desses avanços incrementais, a Neuralink frequentemente faz promessas exageradas, sugerindo que os dispositivos alcançarão integração perfeita e de longo prazo e descodificação neural de alta fidelidade em seres humanos dentro de alguns anos, uma afirmação continuamente repetida que permanece sem comprovação. O entusiasmo inicial em torno do primeiro ensaio clínico em humanos da Neuralink, no qual um homem tetraplégico conseguiu controlar o cursor de um computador com os seus pensamentos, foi posteriormente atenuado por um revés subsequente, quando uma grande percentagem dos fios do dispositivo se soltou do seu cérebro (Jiang, 2024). Embora as ambições da engenharia estejam a impulsionar a rápida comercialização das ICM, confrontar as complexas realidades biocientíficas ainda é essencial para garantir que as tecnologias evoluam de forma segura e eficaz para aplicações no mundo real.

A importância ética da falha do dispositivo

O mau funcionamento do dispositivo ou a obsolescência dos elétrodos cerebrais podem exigir cirurgias invasivas de remoção, o que expõe os pacientes a riscos repetidos, como hemorragia, infeção e danos no tecido neural (Lozano et al., 2019; Abode-Iyamah et al., 2018; Bjerknes et al., 2014; Tabaja et al., 2022). O risco associado à remoção pode ser ainda maior do que o da implantação inicial, especialmente se o dispositivo tiver aderido ao tecido ou desencadeado respostas biológicas ao longo do tempo (Leuthardt et al., 2021; Williams et al., 2022). As narrativas comerciais costumam enquadrar esses riscos como obstáculos temporários, em vez de limitações sistémicas, o que pode obscurecer o imperativo ético de uma comunicação transparente e abrangente sobre risco e expectativas (Conselho da Europa, Assembleia Parlamentar, 2020; Chen et al., 2024; Maynard and Scragg, 2019; McIntosh et al., 2022; Livanis et al., 2024; Burwell et al., 2017). À medida que a tecnologia das ICM avança sob pressões comerciais, garantir que os doentes sejam plenamente informados sobre a probabilidade e as consequências das complicações é essencial para manter os padrões éticos na investigação e prática da neurotecnologia (McIntosh et al., 2022; Klein, 2016; Zhang et al., 2024; Versalovic et al., 2020; Padfield et al., 2023).

Riscos procedimentais em ensaios em humanos

A ICM invasiva requer craniotomias e a inserção de elétrodos no delicado tecido cortical, com riscos procedimentais documentados, como infeções, hemorragias e possíveis danos no tecido cerebral (Leuthardt et al., 2021; Mitchell et al., 2023). Estudos clínicos e análises regulatórias destacam complicações, incluindo fugas de líquido cefalorraquidiano, convulsões e a possibilidade de déficits neurológicos permanentes, ressaltando a necessidade de protocolos de segurança rigorosos e monitorização a longo prazo (Maiseli et al., 2023; Otte et al., 2022; Lozano et al., 2019; Leuthardt et al., 2021; Fenoy and Simpson, 2014; Janssens, 2018; Olson et al., 2023). Os estudos em animais revelam resultados ainda mais graves. Os inquéritos feitos à investigação da Neuralink com primatas detalham casos de complicações fatais, tais como inchaço cerebral (edema cerebral), infeções crónicas, paralisia parcial e traumatismos autoinfligidos relacionados com o desconforto causado pelo dispositivo, levando, em última instância, à eutanásia de vários macacos (Chae et al., 2024; O’Connor, 2023; Physicians Committee for Responsible Medicine, 2024; El País, 2023; Scot Scoop News, 2023). Documentos revelados mostram que quase 1500 animais foram mortos durante os testes da implante Neuralink; estão a ser levantadas preocupações sobre a transposição desses riscos para ensaios em humanos, à medida que aumentam as pressões comerciais (Armocida et al., 2024; Drew, 2024; McIntosh et al., 2022; Anand, 2023; Arger, 2023).

Os primeiros participantes em ensaios clínicos em humanos (frequentemente indivíduos com deficiências graves) podem ver a ICM como a sua única esperança para melhorar as suas funções, tornando-os particularmente vulneráveis ao «otimismo coercivo» no processo de consentimento informado (Sponheim et al., 2021; Klein, 2016; Gilbert et al., 2017; Cervera et al., 2018). A falta de dados robustos sobre resultados a longo prazo agrava essa vulnerabilidade, uma vez que todo o espectro de riscos e benefícios permanece incerto (Maiseli et al., 2023; Robinson et al., 2021; Oby et al., 2019; Sponheim et al., 2021; Wurth et al., 2017). Os especialistas em neuroética enfatizam que, quando o desespero se encontra com uma tecnologia não comprovada, existe um risco real de que a autonomia dos participantes seja comprometida pela esperança e pela informação incompleta (Armocida et al., 2024; Rainey et al., 2020; Dadia e Greenbaum, 2019; Klein, 2016; Adomaitis and Grinbaum, 2024).

A vulnerabilidade dos dados neurais

As ICM geram fluxos contínuos de atividade neural que podem revelar informações profundamente pessoais, incluindo emoções, intenções e processos subconscientes (Azmi et al., 2023; Paz, 2021; Jazayeri and Ostojic, 2021). Ao contrário dos registos médicos tradicionais, os dados neurais têm o potencial de reconstruir experiências internas e até mesmo aproximar pensamentos ou perceções visuais, conforme demonstrado pelos recentes avanços na descodificação de sinais cerebrais por IA (Benchetrit et al., 2024). As interfaces de alta resolução, como a Neuralink, aumentam ainda mais os riscos, pois podem permitir inferências mais intrusivas, identificando potencialmente tendências políticas, estados de saúde mental ou outros atributos sensíveis a partir de padrões neurais (Woeppel et al., 2021; Dadia and Greenbaum, 2019; Drew, 2024; Wurth et al., 2017; Krämer, 2024; Naddaf and Drew, 2024; Jiang, 2024). A enorme sensibilidade e identificabilidade dos dados neurais tornam-nos particularmente vulneráveis a uso indevido, acesso não autorizado e violações de privacidade (Bublitz, 2019; Naufel and Klein, 2020).

Exploração comercial e vazio regulamentar

As normas de privacidade existentes, como a HIPAA [Health Insurance Portability and Accountability Act, USA] e o RGPD [Regulamento Geral sobre a Proteção de Dados, UE], não foram concebidas tendo em mente os dados neurais e, muitas vezes, tratam-nos como informações genéricas de saúde, não reconhecendo o seu estatuto único como uma janela direta para a identidade e a cognição (American Psychological Association, 2025; Jwa and Poldrack, 2022). A falta de regulamentação abrangente e específica permite a exploração comercial: as empresas podem recolher, armazenar e até vender dados neurais a terceiros, com os negociantes de dados a criarem potencialmente bases de dados massivas de «impressões digitais cerebrais» (Jwa and Poldrack, 2022; Yang and Jiang, 2025; Zuk and Lázaro-Muñoz, 2022). Essa lacuna regulatória abre as portas para cenários distópicos, incluindo seguradoras que utilizam fatores de risco neurais para negar cobertura, empregadores que selecionam características cognitivas “indesejáveis” e governos que monitoram dissidências com base na atividade cerebral (Conselho da Europa, Assembleia Parlamentar, 2020; Bublitz, 2019; Livanis et al., 2024; Zuk and Lázaro-Muñoz, 2022). Os defensores da privacidade e os neurocientistas alertam que, assim que os dados neurais saem do controlo de um indivíduo, tornam-se um bem altamente valioso, raramente protegido pelas normas jurídicas atuais (Paz, 2021; Jwa and Poldrack, 2022; Yang and Jiang, 2025).

Deficiências normativas e variações internacionais

A FDA classifica a maioria das ICM implantáveis como dispositivos de Classe III, exigindo uma aprovação pré-comercialização rigorosa com foco na segurança e eficácia, mas as orientações atuais carecem de disposições detalhadas para o tratamento ético dos dados neurais e das questões de privacidade (Conselho da Europa, Assembleia Parlamentar, 2020; Maiseli et al., 2023; Bublitz, 2019; Naufel and Klein, 2020). Embora a regulação científica da FDA enfatize a segurança da engenharia e a eficácia clínica, ela não aborda especificamente os riscos éticos e de privacidade próprios do processamento de dados neurais (Maiseli et al., 2023; Bublitz, 2019; Naufel and Klein, 2020).

Na Europa, o Regulamento sobre Dispositivos Médicos (MDR) dá prioridade à eficácia clínica e à segurança, mas estabelece salvaguardas explícitas limitadas para a privacidade dos dados neurais. A Lei de IA da UE abrange indiretamente os dados neurais através da sua regulamentação dos «sistemas de reconhecimento de emoções» como um subconjunto dos dados biométricos, mas este quadro não está adaptado às sensibilidades distintas da informação neural (Conselho da Europa, Assembleia Parlamentar, 2020; Veale and Zuiderveen Borgesius, 2021). A abordagem regulatória da China está a evoluir; apesar de a Lei de Proteção de Informações Pessoais (PIPL) ainda não definir claramente os dados neurais, as diretrizes éticas recentes exigem uma revisão ética obrigatória para a investigação em ICM, com foco nos objetivos da investigação clínica e nos interesses do Estado (Poo, 2024; Wei et al., 2025). Essas diretrizes enfatizam o consentimento e o âmbito de utilização dos dados, mas atualmente têm um âmbito limitado e não abordam totalmente a partilha de dados ou as aplicações comerciais. Um conjunto heterogéneo de normas globais cria incentivos para a «compra ética», em que as empresas exploram as fraquezas regulatórias entre jurisdições para minimizar os encargos de conformidade, deixando as bases jurídicas de obrigatoriedade subdesenvolvidas. A falta de definições jurídicas claras e de níveis de responsabilidade por violações de informações pessoais neurais ilustra o desafio global de atribuir a culpa ao utilizador, fabricante ou criador do algoritmo quando ocorrem resultados adversos (Conselho da Europa, Assembleia Parlamentar, 2020; Naufel and Klein, 2020).

Construindo confiança através do comprometimento

Um estudo nacional revelou que a maioria dos americanos considera os dados cerebrais tão sensíveis quanto, ou até mais sensíveis do que, os dados genéticos ou financeiros, e muitos estão preocupados com o uso indevido desses dados por empresas e outras entidades (Almanna et al., 2025; Jiang, 2024). Os próprios investigadores relatam preocupações com os potenciais danos e riscos do uso indevido se os dados neurais vierem a ser partilhados ou explorados, especialmente no caso de populações vulneráveis (Leuthardt et al., 2021; Klein, 2016; Jwa and Poldrack, 2022). Restaurar a confiança exige uma supervisão inclusiva: as comissões de neuroética e as estruturas de governança devem integrar doentes, especialistas em ética e representantes da sociedade civil para conceberem em conjunto políticas e mecanismos de supervisão.

Diretrizes recentes sobre neuroética enfatizam a importância do envolvimento de várias partes interessadas — incluindo doentes, especialistas em ética e representantes da comunidade — no desenvolvimento de uma governança responsável para a neurotecnologia e os dados cerebrais (Armocida et al., 2024; Rainey et al., 2020; Dadia and Greenbaum, 2019; Maynard and Scragg, 2019; McIntosh et al., 2022; Livanis et al., 2024; Burwell et al., 2017; Klein, 2016; Physicians Committee for Responsible Medicine, 2024). Os especialistas e os relatórios políticos defendem que a transparência, o envolvimento público e as abordagens de código aberto são essenciais para construir confiança e alinhar o desenvolvimento da neurotecnologia com os valores sociais (Goering et al., 2021; Güemes et al., 2024). A literatura sobre neuroética recomenda ainda a monitorização independente, a divulgação pública dos riscos e a proibição temporária de aperfeiçoamentos sem justificação terapêutica clara, como salvaguardas para proteger a confiança pública e prevenir desvios éticos (Conselho da Europa, Assembleia Parlamentar, 2020; Bublitz, 2019; Naufel and Klein, 2020; American Psychological Association, 2025; Yang and Jiang, 2025).

Para ir além dos apelos abstratos ao envolvimento de várias partes interessadas, a governança dos dados neurais e das ICM deve basear-se em estruturas especializadas e concretas. Em primeiro lugar, as estruturas jurídicas precisam reconhecer explicitamente a sensibilidade única dos dados neurais, uma vez que as leis de privacidade existentes não foram concebidas para lidar com informações capazes de revelar estados mentais (Ienca et al., 2021; Xia et al., 2023b). Recentes reformas legislativas em estados dos EUA, como Colorado e Califórnia, começaram a incorporar dados neurais nas leis de privacidade, representando um passo importante, mas incompleto, em direção a proteções robustas (Mridha et al., 2021b). Em segundo lugar, os modelos de supervisão devem ser formalizados indo além do campo de atuação limitado das Comissões de Ética de Investigação, que carecem de agilidade para lidar com as aplicações das ICM no consumidor, no local de trabalho e no setor militar (Naufel and Klein, 2019; Wahlstrom et al., 2017). Estruturas independentes, com múltiplas partes interessadas e focadas na engenharia, como a IEEE Neuroethics Framework [Institute of Electrical and Electronics Engineers], proporcionam orientações estruturadas para avaliar as implicações éticas, legais e socioculturais das neurotecnologias (Sample et al., 2019). Por fim, os modelos regulatórios devem distinguir entre ICM terapêuticas e aumentativas, com vários estudiosos pedindo moderação nas aplicações aumentativas para evitar o agravamento das desigualdades sociais (Karikari and Koshechkin, 2023b; Edelman et al., 2024).

Conclusão

A tecnologia das Interfaces Cérebro-Máquina (ICM) encontra-se numa encruzilhada: pode redefinir o potencial humano ou aprofundar as vulnerabilidades existentes. O caminho a seguir requer humildade em reconhecer que a nossa compreensão do cérebro ainda é rudimentar e, portanto, devemos estar atentos à mercantilização disfarçada de progresso fundamental. O cérebro não é uma fronteira a ser conquistada, mas um mistério a ser abordado com reverência. Somente por meio de ciência rigorosa, ética criteriosa e responsabilidade firme é que a neurotecnologia pode honrar essa complexidade. <

Para ver detalhes das referências citadas no texto, clicar AQUI