”Acest studiu va pune (ultrasunetul) pe hartă ca pe o tehnică de interfață creier-mașină”, spune neurologul Krishna Shenoy de la Universitatea Stanford, care nu a fost implicat în noua lucrare.
Medicii au folosit de mult timp undele sonore cu frecvențe dincolo de domeniul auzului uman pentru a crea imagini ale interiorului nostru. Un dispozitiv numit transductor trimite semnale cu ultrasunete în corp, care revin înapoi pentru a indica limitele dintre diferite țesuturi și fluide.
Acum aproximativ un deceniu, cercetătorii au găsit o modalitate de a adapta ultrasunetele pentru imagistica creierului. Abordarea, cunoscută sub numele de ultrasunete funcționale, folosește un plan larg și plat al sunetului în locul unui fascicul îngust pentru a capta o zonă mare mai rapid decât cu ultrasunetele tradiționale. La fel ca imagistica prin rezonanță magnetică funcțională (RMN), ultrasunetele funcționale măsoară modificările fluxului sanguin care indică momentul în care neuronii sunt activi și consumă energie. Dar creează imagini cu rezoluție mult mai fină decât RMN-ul funcțional și nu necesită ca participanții să se afle într-un scaner masiv.
Tehnica necesită în continuare îndepărtarea unei mici bucăți de craniu, dar spre deosebire de electrozii implantați care citesc în mod direct activitatea electrică a neuronilor, aceasta nu implică deschiderea membranei de protecție a creierului, notează neurologul Richard Andersen de la California Institute of Technology (Caltech), unul dintre co -autorii noului studiu. Ultrasunetele funcționale pot citi din regiuni adânci în creier fără a pătrunde în țesut.
Totuși, măsurarea activității neuronale de la distanță înseamnă sacrificarea unei anumite viteze și precizie, spune co-autorul lui Andersen, inginerul biochimic de la Caltech, Mikhail Shapiro. În comparație cu citirile electrozilor, ultrasunetele funcționale oferă „un semnal mai puțin direct”, spune el, așa că „s-a pus problema câtă informație [imagini prin intermediul ultrasunetelor] conțin cu adevărat”. Imaginile ar putea dezvălui activitatea neuronală pe măsură ce creierul se pregătea pentru o mișcare. Dar au existat suficiente detalii în acel semnal pentru ca un computer să decodeze mișcarea intenționată?
Pentru a afla, cercetătorii au introdus mici transductoare cu ultrasunete, aproximativ de dimensiunea și forma unui domino, în craniile a două maimuțe Macac rhesus. Dispozitivul – atașat printr-un fir la un computer – a vizat undele sonore dintr-o regiune a creierului numită cortexul parietal posterior, care este implicată în planificarea mișcărilor.
Maimuțele au fost antrenate să-și concentreze ochii pe un punct mic în centrul ecranului, în timp ce un al doilea punct a clipit scurt în stânga sau în dreapta. Când punctul central a dispărut, animalele și-au mutat ochii în punctul în care al doilea punct a clipit recent. Într-un alt set de experimente, au întins mâna și au mutat un joystick spre acel punct.
Un algoritm computerizat a tradus apoi datele cu ultrasunete în presupuneri despre intențiile maimuțelor. Acest algoritm ar putea determina când animalele se pregăteau să se miște și dacă planificau o mișcare a ochilor sau un braț. Oamenii de știință au putut prezice dacă o mișcare va fi la stânga sau la dreapta cu o precizie de aproximativ 78% pentru mișcările ochilor și o precizie de 89% pentru mișcarea brațului, relatează ei astăzi în Neuron.
În noul studiu, cercetătorii au colectat destule date pentru a prezice de fiecare dată când maimuța a planificat o mișcare.
Aceasta este o caracteristică importantă, spune Maureen Hagan, neurolog în cadrul Universității Monash, care a studiat modul în care creierul orchestrează mișcarea. Utilizatorul unui braț robotizat ar dori să se gândească la mișcarea intenționată o singură dată pentru a pune brațul în mișcare, de exemplu. „Nu doriți ca subiecții să facă multe [încercări de mișcare] pentru a-și decoda intențiile”.
Un următor pas cheie va fi utilizarea predicțiile computerului în timp real pentru a ghida o mână de robot sau un cursor, spune Shenoy.
El adaugă că această metodă „are de urmat înainte de a începe să se apropie de nivelul a ceea ce tehnologiile implantate [pot face]”, atât în ceea ce privește viteza, cât și complexitatea mișcărilor pe care le poate decoda.
De exemplu, electrozii implantați pot deja decoda mișcările intenționate ale brațului în mai multe direcții – nu doar stânga și dreapta. Dar unii pacienți ar putea prefera o proteză care se conectează cu ei printr-un computer fără a le intra în creier. ”Pacienții vor opțiuni”.
